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[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] 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] 投资研究
[作者]
戴志敏
我国国债期货价格变动分析戴志敏金融期货是随着商品期货的发展在本世纪７０年代迅速发展起来的一种新型金融工具。１９７２年５月，美国芝加哥商品交易所下属的国际货币市场（ＩＭＭ）开放，１９７７年８月，该交易所又开办了美国长期国库券期货合约。之后，许多发达国家...
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
曹剑涛
原油作为重要大宗商品和战略物资,它的价格及产生机制与世界各国货币以及汇率变动都有着重要相关关系。自上海原油期货成功上市以来,探讨国内外原油期货价格、国内外利率以及人民币汇率等关键指标之间的关系,是一个值得研究课题。本文利用实证分析上海原油期货价格、纽约原油期货价格、美元LIBOR、人民币SHIBOR变动关系。研究结果表明:一方面,国内原油期货市场刚刚步入正规,并且与国外原油期货价格和国内外利率具有一定传导关系;另一方面,国内原油期货价格在短期内对离岸人民币汇率不存在影响,更多地受到国外原油期货价格和国外利率变动的较大冲击。基于此,从货币、金融政策、期货市场管理,以及投资管理等层面提出相应建议。
[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] 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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
杨建辉 戴晓真
对传统鱼群算法进行了简化,并对其步长和可视域采用自适应变化策略,利用改进的鱼群算法对支持向量机训练算法进行优化,提出了基于鱼群优化的支持向量机期货价格预测模型。将改进的模型滚动预测未来的期货价格,并以伦敦金属交易所3月期三种有色金属品种的日度期货价格作为实证分析。最后将预测结果与单纯的支持向量机的预测效果相比,结果显示,改进后的模型具有更高的预测精度,特别是对金属期货价格的短期预测效果良好。
[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] 工业技术经济
[作者]
祝金荣
建立了基于支持向量机技术的石油期货价格预测方法。该方法使用价格序列一阶差分及其滞后值建模,采用径向基(RBF)核函数和序贯最小优化(SMO)算法,通过综合验证方式确定包括嵌入维数在内的各参数。实证研究表明,支持向量机方法比RBF神经网络和ARIMA模型预测精度更高,具有很好的应用前景。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
张晋生
期货价格理论评价张晋生期货价格理论自形成以来，在很大程度上揭示和指导了期货行为──尤其是价格行为，产生了一定的积极效果。同时，如同其他经济理论一样，随着经济实践的深入和复杂程度的提高，已有的期货价格理论也暴露出一些不足之处，需要进一步发展和完善。总体...
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