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[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] 上海经济研究
[作者]
黄鸿 蒋晓全
我国有色金属期货价格与股票价格相关性研究,旨在度量期货市场与股票市场之间的互相影响程度以及期货市场对股票市场的价格发现功能。本文通过格兰杰因果检验、Johansen协整检验等计量方法,分别选取上海期货交易所连续三个月铜铝锌期货品种和上海证券交易所江西铜业、中国铝业和株冶集团三家铜铝锌行业的龙头上市公司进行实证研究,发现我国有色金属期货市场经过18年发展已经逐渐成熟,有色金属期货价格对有色金属类上市公司的股票价格具有价格发现功能,有色金属期货市场与股票市场之间存在长期均衡关系;期铜和期锌对相关有色金属股票的价格发现功能优于期铝。
关键词：
有色金属 期货 股票 相关性
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
蒋晓宇 沈瑶
本文选择上海期货交易所(SHFE)和伦敦金属交易所(LME)的铜、铝、锌、铅期货日收盘价交易数据,利用协整理论、向量误差修正(VECM)模型和多种价格发现模型,对我国与国际期货市场关联以及价格发现功能进行分析。研究结果表明:(1)我国与国际铜、铝、锌期货价格间存在长期均衡关系;(2)短期内,上海市场与伦敦市场二者互相影响,伦敦市场对上海市场引导作用很强,对上海市场的铜、铝、锌价格影响较强,对上海铅较弱;(3)LME市场份额更大,SHFE的铝、锌价格发现功能较强。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
徐乐 赵领娣
本文运用X-12季节性调整方法识别影响上海有色金属价格指数SMMI的非常规因素,进而提出有色金属价格泡沫假设,构建有色金属价格泡沫理论模型,使用SADF和GSADF泡沫检验方法进行铜、锌、铅、铝四种有色金属期货价格泡沫与投机风险存在性检验和时点估计。结果表明:SMMI明显受到非常规因素的干扰;铜、锌、铅、铝四种有色金属期货都存在价格投机泡沫,但持续时间和出现频率存在差异,期铜价格投机泡沫持续时间最长,而期铝价格投机泡沫产生次数最多;非常规因素影响下的投机势力与非合理预期是引发价格泡沫的重要原因。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
余敏丽
本文利用Johansen协整检验和小波相干分析法,对2015年11月30日至2017年11月28日上海期货交易所(SHFE)内交易的铜、铝、锌、镍、铂、锡6种有色金属期货价格和现货价格的相关性进行研究,分析其在时频域上的引领关系,从而比较中国有色金属期货的价格发现效率。Johansen协整检验结果发现:除铝以外,其余五种有色金属期货价格与现货价格之间均存在协整关系;通过小波相干分析发现:包括铝在内的六种有色金属期货价格均可以在一定程度上指导现货价格。但是,铜、镍期货价格发现效率较高,铂、锡、锌期货价格发现效率次之,铝期货价格发现效率明显低于其他五种有色金属。
[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] 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]
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] 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] 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] 统计研究
[作者]
徐国祥 李文
针对目前我国在金属期货市场价格发现能力的研究中,只局限于单品种研究,而缺乏对整体市场研究的现状,本文首次利用2003年1月2日至2010年12月31日由作者自己编制的中国金属期货价格指数(CMFPI)和国内金属现货市场上具有代表性的上海有色金属价格指数(SMMI)数据,构建信息传递效应模型和G-S模型,对我国金属期货市场的价格发现能力进行了探究。研究结果表明:我国金属期货和现货市场之间存在显著的双向价格引导关系,不存在显著的波动溢出效应和持续的非对称效应;金属期货市场在经过治理整顿和规范发展的阶段后,其价格引导力度不断增强,现已基本具备价格发现能力。最后,本文根据结论提出对策建议。
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