[论文解读] Cross-border Commodity Pricing Strategy Optimization via Mixed Neural Network for Time Series Analysis

Lijuan Wang, Yucai Hu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2024

Stock Market Forecasting MethodsDecision Sciences被引用 3

一句话总结

本文提出了一种混合CNN-BiGRU-SSA神经网络模型，通过利用时间序列分析优化跨境商品定价策略。该模型实现了最先进性能，在UNCTAD数据集上将MAE降低至4.357，RMSE降低至5.406，R²达到0.961，显著优于现有方法在多个国际贸易数据集上的表现。

ABSTRACT

In the context of global trade, cross-border commodity pricing largely determines the competitiveness and market share of businesses. However, existing methodologies often prove inadequate, as they lack the agility and precision required to effectively respond to the dynamic international markets. Time series data is of great significance in commodity pricing and can reveal market dynamics and trends. Therefore, we propose a new method based on the hybrid neural network model CNN-BiGRU-SSA. The goal is to achieve accurate prediction and optimization of cross-border commodity pricing strategies through in-depth analysis and optimization of time series data. Our model undergoes experimental validation across multiple datasets. The results show that our method achieves significant performance advantages on datasets such as UNCTAD, IMF, WITS and China Customs. For example, on the UNCTAD dataset, our model reduces MAE to 4.357, RMSE to 5.406, and R2 to 0.961, significantly better than other models. On the IMF and WITS datasets, our method also achieves similar excellent performance. These experimental results verify the effectiveness and reliability of our model in the field of cross-border commodity pricing. Overall, this study provides an important reference for enterprises to formulate more reasonable and effective cross-border commodity pricing strategies, thereby enhancing market competitiveness and profitability. At the same time, our method also lays a foundation for the application of deep learning in the fields of international trade and economic strategy optimization, which has important theoretical and practical significance.

研究动机与目标

• 通过提升预测准确性和敏捷性，解决现有定价策略在动态国际市场中的局限性。
• 开发一种深度学习模型，以捕捉跨境商品价格时间序列中的复杂时间模式。
• 基于精确预测优化定价策略，增强市场竞争力和盈利能力。
• 在多样化的真实世界国际交易数据集上验证模型的有效性。
• 为深度学习在国际交易和经济策略优化中的应用奠定基础。

提出的方法

• 所提出的模型整合卷积神经网络（CNN）以从时间序列数据中提取局部特征。
• 双向门控循环单元（BiGRU）用于捕捉正向和反向方向上的长程依赖关系和时间动态。
• 鱿鱼群算法（SSA）用于优化深度学习模型的超参数，以提升收敛性和泛化能力。
• 混合架构结合了CNN的空间特征学习能力与BiGRU的序列建模能力，并通过SSA实现最优参数调优。
• 模型在来自国际交易来源（如UNCTAD、IMF、WITS和中国海关）的多变量时间序列数据上进行端到端训练。
• 性能通过标准回归指标进行评估：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统方法相比，混合深度学习模型是否能提升跨境商品价格预测的准确性？
• RQ2 CNN、BiGRU与SSA的集成在捕捉国际交易时间序列中的复杂时间模式方面有多高效？
• RQ3 该模型在多样化的真实世界贸易数据集上相较于现有模型的优越程度如何？
• RQ4 基于模型推导出的优化定价策略是否能增强跨境贸易中的市场竞争力和盈利能力？
• RQ5 该模型在不同国际交易数据源上的泛化能力如何？

主要发现

• 在UNCTAD数据集上，模型实现了4.357的MAE、5.406的RMSE和0.961的R²，表现出卓越的预测准确性。
• 该模型在IMF和WITS数据集上显著优于基线模型，且在MAE、RMSE和R²指标上均保持一致的改进。
• 通过SSA进行超参数优化，显著提升了模型收敛性并减少了各类数据集上的过拟合现象。
• CNN-BiGRU-SSA模型在包括UNCTAD、IMF、WITS和中国海关在内的多样化数据源中均展现出强大的泛化能力。
• 结果证实了该模型在真实世界跨境商品定价策略优化中的可靠性和有效性。
• 本研究建立了一个具有实际应用价值的稳健深度学习框架，适用于国际交易和经济策略应用。