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國立中興大學 企業管理學系所 蔡玫亭所指導 黃禮民的 建構波羅的海指數預測模型-考量新聞事件之影響 （2019），提出原油庫存 M平方關鍵因素是什麼，來自於波羅地海指數、乾散貨運、新聞事件、最小平方法。
而第二篇論文國立成功大學 資訊工程學系 陳培殷所指導 簡孝哲的 應用經驗模態分析與Online LS-SVR於銅價之預測 （2013），提出因為有 支持向量回歸、非穩態、經驗模態分析、銅的重點而找出了 原油庫存 M平方的解答。
原油庫存 M平方進入發燒排行的影片
油價走勢和國家經濟發展、通貨膨脹等密切關連，也時常進一步影響人們的消費力道，與我們的生活息息相關！。
究竟是誰掌握原油市場？影響油價的關鍵是什麼？
本週的【 2 分鐘學總經】教你如何透過一個關鍵指標觀察油價走勢，增加原油的投資勝率！
✨ 今天學到的關鍵指標
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🔧 數據更正
最新 EIA 公布的 2019 年原油供給國排名，前三名分別為美國、沙特、俄羅斯，第四、五名則分別是加拿大、中國，造成不便敬請見諒！
參考來源：https://pse.is/QX2VJ
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建構波羅的海指數預測模型-考量新聞事件之影響
為了解決原油庫存 M平方 的問題，作者黃禮民 這樣論述：
觀察過去的波羅地海指數(BDI)的趨勢，我們發現BDI會受到各種經濟事件影響。然而，過往的研究大多未考慮將新聞事件作為研究變數。本研究探討影響BDI之關鍵因素，尤其著重於新聞事件對BDI的影響，選取研究變數包含：CRB指數、美元指數、布蘭特原油價格、季節虛擬變數、MSCI世界指數、美國十年期公債殖利率、BDI之落後期以及新聞事件。因為BDI為反映乾散貨運運價之指數，所以挑選與乾散貨運相關之新聞，將新聞分成正、負面六個等級並透過主觀閱讀新聞事件後給予對應的分數—從-3至3分。使用普通最小平方法(OLS)估計，探討2017至2019年間上述自變數之日資料與BDI間的關係，並利用建構之模型預測20
20年1月至3月之日資料以評估精準度，透過研究結果發美元指數、布蘭特原油價格、秋季之虛擬變數、MSCI世界指數、美國十年期公債殖利率、BDI之落後期以及新聞事件對BDI有顯著影響，且模型預測的精確度佳。
應用經驗模態分析與Online LS-SVR於銅價之預測
為了解決原油庫存 M平方 的問題，作者簡孝哲 這樣論述：
在一個工程開始前，成本預估是各個廠商所要面對的重要議題。其中一項重要的任務是預測材料的未來價格以便控制庫存成本。支持向量回歸(support vector regression, SVR)是一個適合的預測工具，但是其對於非穩態的價格資料並沒有很好的預測效果，因此，探討出一個有效可行的預測方法還是一項巨大的挑戰。 在本論文中，我們以世界上主要的金屬材料「銅」為預測以及研究對象。預測方面，使用最小平方支持向量回歸(least squares support vector machine, LS-SVR)預測銅的未來趨勢和價格，並結合經驗模態分析(empirical mode decom
position, EMD)處理原始價格資料，經驗模態分析將非現性和非穩態的資料拆解為數個本質樣態函數(intrinsic mode function, IMF)和一個剩餘量。因此，結合所有透過在線最小平方支持向量回歸(online least squares support vector machine, online LS-SVR)來預測的IMF可以得到較好的預測結果。 除此之外，本論文透過EMD拆解出來的IMF和剩餘量所表現的中長期趨勢探討銅、黃金、白金、白銀、西德州原油、英鎊兌美元匯率、銅庫存以及中國與美國的經濟成長率之間的關係。