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[期刊] 会计之友
[作者]
杨潇
以中国黄金期货为研究对象,选取了开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额6项指标作为样本的特征指标变量,运用归一化方法消除特征指标变量间因量纲不同而造成的预测误差,进而引入支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)智能方法对该期货的开盘价格进行预测研究,并通过引入网格搜索法对SVR模型的最优参数进行寻找,从而构建了最优的SVR智能预测模型。通过对训练样本集与测试样本集的实证研究发现,文章所构建的最优SVR智能预测模型具有优越的学习性能与泛化推广性能,能够准确地预测中国黄金期货的价格。
[期刊] 会计之友
[作者]
杨潇
以中国黄金期货为研究对象,选取了开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额6项指标作为样本的特征指标变量,运用归一化方法消除特征指标变量间因量纲不同而造成的预测误差,进而引入支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)智能方法对该期货的开盘价格进行预测研究,并通过引入网格搜索法对SVR模型的最优参数进行寻找,从而构建了最优的SVR智能预测模型。通过对训练样本集与测试样本集的实证研究发现,文章所构建的最优SVR智能预测模型具有优越的学习性能与泛化推广性能,
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
范彩云 童君逸 程俊彦 周勇
在黄金期货价格预测问题的研究中,价格具有时变性、非线性、高噪声和影响因子复杂等因素,决定了其被准确预测的难度。传统方法对黄金期货价格的预测主要借助于静态模型,导致预测精度不高或分析不足。为了能动态而准确的预测黄金期货价格,本文从技术行情指标、行业方面的影响因素及宏观经济环境指标三个维度选取39个变量,以机器学习(machine learning;ML)方法构建基本融合素材,利用动态模型平均(dynamic model averaging,DMA)方法代替传统模型融合技巧,得到黄金期货价格预测模型。实证结果表明,采用机器学习-动态模型平均策略能够明显提高黄金期货价格的预测精度。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
杨胜刚 陈帅立 王盾
采用线性回归、Breush-Godfrey LM相关性检验、VAR模型的方差分解和脉冲响应图、价格波动率的单位根检验和Granger格兰杰因果检验等方法对中国黄金期货价格的影响因素进行实证研究。结果表明:上海、香港、伦敦的黄金现货和纽约黄金期货价格以及美元指数是影响中国黄金期货价格的主要因素,而中国黄金期货价格的波动显著受到伦敦黄金现货价格波动和纽约黄金期货价格波动的影响。虽然目前中国黄金期货市场已具备一定的规避风险功能,且初具价格发现功能,但国际影响力有待继续提升。
关键词：
黄金期货 价格因素 国际影响力
[期刊] 金融研究
[作者]
秦宛顺 陈衡
中国商品期货价格研究秦宛顺陈衡价格性态集中反映了一个期货市场的性质，一个规范的成熟的期货品种，其期货价格较好地反映了现货市场供求趋势，达到提前发现未来现货市场的均衡价格，从而对现货市场、对生产与消费起到事前调节的作用。而一个规范不成熟的期货品种，其期...
[期刊] 经济管理
[作者]
梁晓娟
2007年中国经济在高位上继续保持了快速增长的势头,同时CPI的增长也结束了低位运行态势。宏观经济的高增长,低通胀暂告一段落,因此,我国的宏观经济政策也相应地进行了调整。而CPI作为制定宏观经济政策的重要依据,对其预测的准确性也就更加重要。为此,本文利用近几年来商品期货价格指数与消费价格指数的数据,通过计量方法研究了商品期货市场对消费价格指数的影响,提出期货市场可以成为CPI预测的一个有效途径。
关键词：
CPI预测 期货价格 消费价格指数
[期刊] 价格月刊
[作者]
李宗龙
利用商品期货价格对中国通货膨胀进行了实证分析和预测。研究发现,大宗商品期货价格对PPI和CPI的变动具有显著影响。回测结果表明,模型对PPI和CPI的短期预测能力相对良好,对中长期预测的误差虽有增大,但预测走势与实际走势大体一致。在此基础上对下一步通胀走势进行分析后发现:2022年PPI将呈现逐步回落趋势;短期内CPI有小幅上升的可能,未来一年内将回落至较低水平震荡。由于期货价格无法预测到中长期产业政策变动,因此预测模型无法捕捉到个别月份的大幅波动,但在趋势判断上仍有一定参考价值。
关键词：
通货膨胀 预测 商品期货价格
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱争鸣 王娜
文章无偏性和准确性两个方面就中国商品期货价格对未来现货价格的预测能力进行了分析。发现金属期货在无偏性和准确性两方面都表现得很差,而农产品期货和能源化工期货则表现得比较满意。针对预测能力较差的铜期货,提出了提高预测准确性的方法。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
林杰 龚正
分析沪锌期货的特征,发现沪锌期货价格存在非线性和波动集聚性的特点。选择沪锌期货的相关指标作为参数,运用人工神经网络训练数据,进行价格涨跌预测,构建BP神经网络和卷积神经网络沪锌期货预测模型。实证研究结果表明:模型预测准确率高,预测效果良好,在盘整行情中可获得较高收益,为投资决策提供重要参考,并可在期货市场中进行广泛应用。
关键词：
沪锌 人工神经网络 价格预测
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
林杰 龚正
分析沪锌期货的特征,发现沪锌期货价格存在非线性和波动集聚性的特点。选择沪锌期货的相关指标作为参数,运用人工神经网络训练数据,进行价格涨跌预测,构建BP神经网络和卷积神经网络沪锌期货预测模型。实证研究结果表明:模型预测准确率高,预测效果良好,在盘整行情中可获得较高收益,为投资决策提供重要参考,并可在期货市场中进行广泛应用。
关键词：
沪锌 人工神经网络 价格预测
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
冯居易 郭晔
石油价格的走势一直是世界各国所研究和关注的焦点,石油期货是世界石油交易的一种重要方式,准确预测石油期货价格的走势,对于政府宏观政策取向和相关企业经营决策具有重要意义。本文利用BP神经网络的自适应学习能力,建立基于LM算法的石油期货价格预测模型,并使用MATLAB7.0编程实现,针对纽约商业交易所的石油期货价格数据进行了训练和测试。研究结果表明,将基于LM算法的BP神经网络模型应用于石油期货价格预测中,运算速度快,预测精度高,具有推广应用的价值。
关键词：
LM算法 神经网络 石油期货价格 预测
[期刊] 国际金融研究
[作者]
陈蓉 郑振龙
长期以来,人们都认为期货市场具有价格发现功能,即期货价格是未来现货价格的无偏估计。本文分别对投资性资产和消费性资产的期货价格进行了分析,从理论上证明了期货价格不能作为未来现货价格的无偏预期,并讨论了期货价格与现在现货价格以及未来现货价格的关系,指出了在这些问题上长期存在的理论和实证误区。
关键词：
期货市场 价格发现 无偏估计
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王拉娣 安勇
本文选取我国2011-2014年的相关数据,借助SVAR模型对我国黄金期现货市场价格序列之间的联动关系进行分析,并通过构建状态空间模型,对黄金期货市场价格发现功能的动态演化进程进行描述。结果表明:我国黄金现货价格对期货价格存在单向引导关系。从脉冲响应来看,黄金现货市场对期货市场的冲击效应较大且具有持久性,而期货市场对现货市场的影响不显著;从价格发现功能来看,黄金期货市场价格发现的贡献度具有时变特征且贡献率较低。这表明黄金期货市场尚不具备有效的价格发现能力。
[期刊] 金融研究
[作者]
赵华 王一鸣
期货价格受到异常消息的影响会发生跳跃行为,本文通过构建ARMAJI-GARCH模型刻画了我国金属期货的自相关性、条件异方差性以及动态跳跃性,并分析其跳跃行为对现货市场的影响。经研究表明,期货价格具有时变跳跃特征,铜期货的跳跃强度受到滞后一期跳跃强度的显著影响,铝期货的跳跃强度不仅受到自身滞后的影响,还受到跳跃强度残差的影响;当期和滞后一期的期货跳跃强度均对现货的收益率和波动性形成影响,期货价格的跳跃行为起到价格发现的作用。
[期刊] 技术经济
[作者]
向小东
金融时间序列数据的预测是预测领域的热点问题。本文结合小波变换与神经网络的有关理论,给出了基于小波神经网络的石油期货价格预测具体学习算法并进行了拟合及检测,结果表明该方法具有比常用的BP算法及径向基函数网络算法(HCM算法)更好的拟合能力、推广能力,可为石油期货买卖决策提供一定的依据,并可推广于其它金融时间序列的预测。
关键词：
小波神经网络 石油期货价格 预测
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