2022年6月2日下午4点，厦门大学管理学院龚旭副教授于金盆岭校区七教204为我院师生开展了题为“Forcasting oil prices based on machine learning and natural language processing”的讲座。本次讲座由副院长刘坚教授主持，经管学院副院长彭新宇、我院青年老师和研究生参与讲座。

龚旭详细讲述了他对于油价预测的研究，并指出石油是最重要的能源之一，在世界范围内的工业制造和经济活动中起着至关重要的作用。预测石油价格有利于政府政策的制定，在整个商业领域创造财富并减少财物损失。然而，石油市场的不确定性和复杂性使得油价预测变得困难，所以进行对油价预测的深入研究是十分有必要的。

龚旭报告了他最新的两个研究工作。（1）提出了一种基于经验模态分解（EMD）和长短期记忆（LSTM）算法的混合深度学习预测模型——Mod-EMD-LSTM模型。接着，使用WTI原油期货价格数据，检验该模型对原油价格的预测能力。结果表明，该模型对原油价格具有良好的预测精度。与LSTM/EMD-LSTM 模型相比，Mod-EMD-LSTM 模型的R2和方向精度（DA）有明显的提高；同时，均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）也有明显的下降。（2）提出了一种创新的方法，可以根据最新的基于文本的新闻和历史财务记录来捕捉原油价格的趋势。通过采用自然语言处理（NLP）技术，从在线石油新闻中获得的文本特征捕捉到更多隐藏信息，提高了原油价格的预测准确性。该研究发现文本和财务特征在提高LightGBM和基准模型的预测能力方面是互补的。此外，还进行了一系列事件研究，以验证正负情绪冲击对原油价格变化的不对称影响。其实证结果表明，生成的基于文本的新闻特征可以有效地减少预测误差，并且可以通过合并所有特征来最大限度地减少预测误差。

会议最后，青年教师与研究生就本次讲座主题进行了深入交流。刘坚总结指出，龚旭老师非常真诚地分享了个人在学术道路上的心得，讲座幽默风趣，有很多富有价值的观点，对于青年老师和研究生从事学术研究事业有极大的指导意义。

龚旭，湖南宁乡人，厦门大学管理学院副教授，厦门大学人工智能研究院兼职硕士研究生导师；主要研究领域为能源金融、能源安全、气候金融与金融风险管理。主持国家自然科学基金面上项目等科研项目7项，已经在《管理科学学报》《Journal of Futures Markets》《International Review of Financial Analysis》等国内外重要期刊发表（含录用）论文50余篇，曾获湖南省自然科学奖二等奖等奖项，撰写的多份咨询报告被中央国家安全委员会办公室领导批示或采纳。

(文/范辰、吴畏  图/钟笑阳  审/刘坚)