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[期刊] 预测
[作者]
黄长征 汪应洛 湛垦华
复杂系统的不确定性与期货价格预测方法论黄长征，汪应洛，湛垦华（西安交通大学管理学院７１００４９）ＴｈｒｅｅＴｙｐｅｓｏｆＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｔｈｅＣｏｍｐｌｅｘＳｙｓｔｅｍｓａｎｄｔｈｅＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｅｔｈｅｄｏｌｏｇｙｏｆｔｈｅ...
[期刊] 价格月刊
[作者]
张立杰 陈玉莹
基于大宗商品金融属性视角，选取2014年1月至2023年10月的月度数据，构建了大宗商品金融化指数，采用BDS检验、DCC-MGARCH模型及TVP-VAR模型，对经济政策不确定性冲击下农产品期货价格的动态演变关系及其传导机制展开研究。研究表明：在面对经济政策不确定性冲击时，农产品期货价格表现出明显的非线性时变波动特征，其中大宗商品金融化是经济政策不确定性影响农产品期货价格波动的重要传导机制。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
田清淞 肖小勇 李崇光
基于2004年9月—2016年11月我国经济政策不确定性指数和大豆、小麦、玉米期货价格指数,运用时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)分析经济政策不确定性对我国主要粮食期货价格波动的影响。研究发现:我国粮食期货价格受到经济政策不确定性的冲击,但不同品种间存在明显差异;2008年金融危机、2011年后危机时代及2015年股票灾难三个时期的经济政策不确定性对粮食期货价格呈现正负交替的冲击态势,冲击响应速度快,持续时间长,影响在12期后仍然存在。
[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] 林业经济
[作者]
周秀莲
近年来，国内外经济环境的不确定性对中国期货类金融市场影响越来越显著。研究油脂类农林产品期货市场的波动溢出影响，对加速农林产品金融化和防范系统性金融风险、凸显农林产品期货市场管理价格风险的作用等具有重要意义。文章利用中国2018—2023年棕榈油、豆油和菜油农产品期货指数的月度数据，上证综合指数的月度数据以及PPI、EPU、PMI月度数据的宏观经济数据，以经济政策不确定性、证券市场、期货市场的作用路径，构建VAR-BEKK-GARCH模型考察宏观不确定性对棕榈油等油脂类农林产品期货价格的传导关系和风险波动溢出效应变化。结果表明：（1）油脂类农林产品期货价格具有显著的波动溢出效应，且通常是该波动溢出的风险传递者；从描述性统计结果的Jarque-Bera统计量来看，在显著性水平为5%时，三种油脂类农林产品期货指数收益率分别为496.39、975.02和647.07，指数变化率序列都不服从正态分布。（2）油脂类农林产品期货价格波动对中国金融市场的影响程度最强；指数收益率的一阶滞后项系数在5%的显著性水平上均显著。（3）在极端事件冲击下，油脂类农林产品期货价格对中国期货价格波动的依赖性较强，并表现出明显的时变特征。基于研究结论提出政策启示：政策制定者应借助溢出效应的分析结果，采取相应的监管和干预措施，维护市场的健康发展。金融监管部门应对中国农林产品期货市场建立风险监控、预警机制，有效防范系统性风险。
[期刊] 价格月刊
[作者]
张立杰 付业辉
采用BDS检验、关联维检验及对李雅普诺夫指数及赫斯特指数的计算，对中国10种主要农产品期货日度价格数据的非线性与复杂性特征进行实证分析。结果显示：BDS检验说明，中国农产品期货价格具有“尖峰厚尾”的非线性特征；关联维检验和李雅普诺夫指数估计结果说明，中国农产品期货价格序列具有内在随机性和初值敏感性的混沌特征，是一个具有分形特征的混沌系统；赫斯特指数估计结果说明，菜籽粕、豆粕、鸡蛋等3种期货价格具有反持久性和均值回复的特点，棉花、白砂糖、菜籽油等7种农产品期货价格具有持久性和长记忆性。这些研究结论为农产品期货市场投资者的投资决策、监管机构的风险管理及危机干预提供了理论依据。
[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] 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
[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] 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] 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]
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] 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] 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
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