本书从集成思想的角度提出了一些新的组合预测模型，试图更好地分析石油、电力、铜、小麦、玉米、大米等大宗产品的价格波动特征及运行规律，并有效预测产品价格的变化趋势，提高预测精度。
本书可作为从事预测科学、数据挖掘、计量经济分析的高年级本科生、研究生和科研人员的参考书，也适合大宗商品企业、商品期货投资者和国际贸易从业人员参考。

王书平，经济学博士，北方工业大学副教授。2006年毕业于中国人民大学经济学院，获经济学博士学位，同年进入北方工业大学经济管理学院工作，2010年入选北京市中青年骨干教师，2017年入选北方工业大学长城学者后备人才计划。主要从事大宗商品定价、计量经济分析、预测科学等方面的研究工作，在国内外重要学术期刊上发表论文90余篇。兼任中国优选统筹法与经济数学研究会理事、中国数量经济学学会理事等学术职务。

第一篇 绪论
第1章 研究背景
第2章 预测方法的研究现状分析
2.1 国内外研究现状
2.2 几点启示
2.3 全书的内容结构
第二篇 基于EMD分解的多尺度组合模型及其应用
第3章 基于EMD分解的多尺度组合模型构建与分析
3.1 多尺度组合模型构建的基本思想
3.2 多尺度组合模型构建的理论基础
3.3 模型构建
3.4 模型特点分析
第4章 原油价格波动及预测分析
4.1 引言
4.2 油价实验数据及评价标准
4.3 油价序列分解与重构
4.4 油价重构序列波动特点分析
4.5 油价预测与对比分析
第5章 铜价波动及预测分析
5.1 引言
5.2 铜价序列分解与重构
5.3 铜价重构序列波动特点分析
5.4 铜价预测与对比分析
第6章 小麦价格波动及预测分析
6.1 引言
6.2 小麦价格序列分解与重构
6.3 小麦价格重构序列波动特点分析
6.4 小麦价格预测与对比分析
小结
附录
第三篇 基于EEMD分解的多尺度组合模型及其应用
第7章 基于EEMD分解的多尺度组合模型构建与分析
7.1 模型构建的基本思想
7.2 理论基础
7.3 多尺度组合模型构建的基本过程
第8章 粮食价格的季节性波动分析
8.1 引言
8.2 季节调整方法的介绍
8.3 样本选取和初始诊断
8.4 季节调整诊断
8.5 季节性成分检验和分析
8.6 本章小结
第9章 粮食价格的周期性波动分析
9.1 周期性分析方法的介绍
9.2 粮食价格周期性波动的直观分析
9.3 粮食价格周期性波动的实证分析
9.4 本章小结
第10章 粮食价格预测分析
10.1 小麦价格预测分析
10.2 大米价格预测分析
10.3 玉米价格预测分析
10.4 本章小结
小结
第四篇 基于CEEMDAN分解的多尺度组合模型及其应用
第11章 基于CEEMDAN分解的多几度组合模型构建与分析
11.1 多尺度预测模型构建的基本思想
11.2 模型构建的理论基础
第12章 电力需求内在周期及驱动因素分析
12.1 研究现状分析
12.2 研究方法介绍
12.3 数据选取及来源
12.4 电力需求内在周期识别
12.5 电力需求内在周期驱动因素探究
12.6 本章小结
第13章 非线性和内生性视角下的电力需求影响因素分析
13.1 研究现状分析
13.2 研究方法介绍
13.3 基于0LS的电力需求分析
13.4 基于GAM的电力需求分析
13.5 基于2SGAM模型的电力需求分析
13.6 本章小结
第14章 北京市电力需求预测分析
14.1 数据来源
14.2 北京市电力需求序列分解
14.3 分量序列重构
14.4 北京市电力需求预测及对比分析
14.5 本章小结
小结