随着大数据和互联网技术的发展，投资者在互联网上留下的网络搜索数据可以作为衡量投资者关注度的重要指标，也为相关的研究奠定了数据基础。本书致力于研究原油价格和网络关注度的联动机制，并提出基于多种类和多语言网络搜索数据的原油价格预测模型，可作为理工类、经济类研究生学习国际原油市场价格波动规律的教材，也可供科研机构、高等院校等从事相关研究的科研技术人员参考。

李晶晶，管理学博士，现任教于首都经济贸易大学经济学院世界经济系，研究方向包含能源经济、大数据分析、人工智能预测等。共出版著作3部，在Energy Economics（ABS3星）和Tourism Management（ABS4星）等期刊发表SCI/SSCI/EI检索论文10篇。参与国家级项目2项，省部级项目1项，横向项目1项，具有大量数据基础与研究经验。

第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容与框架
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究框架
1.3 主要创新点与贡献
第二章 文献综述
2.1 原油价格与其影响因素的联动机制研究
2.1.1 原油市场和原油价格
2.1.2 原油价格的影响因素
2.1.3 原油价格与影响因素的联动机制研究
2.2 原油价格预测研究
2.2.1 原油价格预测研究现状
2.2.2 原油价格预测研究方法
2.3 网络搜索数据的应用研究
2.3.1 网络搜索数据来源与类型
2.3.2 网络搜索数据的应用
2.4 本章小结
第三章 基于时频格兰杰因果检验的原油价格和网络关注度的联动机制研究
3.1 引言
3.2 研究框架及方法
3.2.1 研究框架
3.2.2 时频格兰杰因果检验
3.3 数据描述
3.3.1 网络关注度指数构建
3.3.2 数据统计分析
3.4 结果分析
3.4.1 线性格兰杰因果检验结果
3.4.2 频率格兰杰因果检验结果
3.4.3 结果总结与启示
3.5 本章小结
第四章 基于混合核极限学习机的原油价格预测模型
4.1 引言
4.2 研究框架及方法
4.2.1 研究框架
4.2.2 HP滤波
4.2.3 Hamilton滤波
4.2.4 BEMD滤波
4.2.5 混合KELM模型
4.3 实验数据及预测评价指标
4.3.1 数据描述
4.3.2 预测评价指标
4.4 实验结果
4.4.1 滤波结果
4.4.2 预测结果
4.4.3 稳健性检验
4.5 本章小结
第五章 原油价格和多语言网络关注度的动态与多尺度联动机制研究
5.1 引言
5.2 研究方法
5.2.1 确定多语言网络搜索数据
5.2.2 小波
5.2.3 连续小波变换
5.2.4 小波相干
5.2.5 小波相位
5.3 实验数据
5.3.1 数据来源及筛选
5.3.2 数据统计描述
5.4 实验结果
5.4.1 连续小波变换结果
5.4.2 小波相干结果
5.5 本章小结
第六章 基于多语言网络关注度的原油价格预测
6.1 引言
6.2 研究框架及方法
6.2.1 研究框架
6.2.2 构建多语言网络关注度指数
6.2.3 联动机制评估
6.2.4 原油价格预测模型
6.3 实验数据及预测评价指标
6.3.1 实验数据
6.3.2 预测评价指标
6.4 实验结果
6.4.1 网络关注度指数构建
6.4.2 联动机制评估结果
6.4.3 预测结果
6.4.4 讨论
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 本书总结
7.2 本书展望
参考文献

本书旨在分析多语言、多种类网络关注度与原油价格之间的联动机制，并基于多语言、多种类网络关注度提高国际原油价格预测水平。在联动机制方面，分别研究油价和多种类网络关注度的频率格兰杰因果关系，以及油价与多语言网络关注度的时频联动机制。