基于联合聚类的国家风险集成预测方法研究

F113%F224.0; 准确预测国家风险能够有效降低一国在对外贸易中期望收益受损的可能性.然而,国家风险构成复杂、诱因多样且具有突发性,使得精准预测国家风险面临严峻挑战.为此,提出了一种基于BIRCH嵌套AP算法的联合聚类集成预测模型.通过设定移动窗口并使用BIRCH算法压缩并建立聚类特征树,利用AP算法对特征结果进行聚类并选定评估聚类簇;然后,计算单体模型在聚类簇中的预测表现,选取表现最佳的模型作为集成预测的输出.选取沙特阿拉伯、科威特、伊朗、利比亚4 个欧佩克成员国的ICRG数据进行仿真实验以验证模型的预测性能,实验结果表明:在不同提前期下所提模型呈现出优异的预测表现,尤其在方向性精度上表现出显著且稳定的优势.