發(fā)布時(shí)間：2020-05-26 12:52

【摘要】：本文研究了美國(guó)紐約商品交易所(NYMEX)的五種大宗能源市場(chǎng)—WTI原油市場(chǎng)、紐約港汽油市場(chǎng)、紐約港2號(hào)燃料油市場(chǎng)、TX丙烷市場(chǎng)以及天然氣市場(chǎng)上現(xiàn)貨與期貨價(jià)格之間的聯(lián)動(dòng)性關(guān)系。對(duì)于聯(lián)動(dòng)性關(guān)系的研究主要從三個(gè)方面展開:首先,對(duì)這五種大宗能源商品的價(jià)格序列進(jìn)行了基本統(tǒng)計(jì)分析,主要包括描述性統(tǒng)計(jì)、平穩(wěn)性檢驗(yàn)以及波動(dòng)性分析。描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果顯示五種大宗能源商品均存在尖峰偏態(tài)的特征且均不服從正態(tài)分布,其基本價(jià)格序列在一階差分后變的平穩(wěn);采用DFA方法對(duì)這五種大宗能源商品收益率的波動(dòng)性進(jìn)行分析,結(jié)果表明五種大宗能源商品收益率序列均呈現(xiàn)長(zhǎng)程相關(guān)性,其波動(dòng)周期均不超過(guò)3個(gè)月。其次,采用定性和定量的方法對(duì)五種大宗能源商品現(xiàn)貨與期貨價(jià)格之間的聯(lián)動(dòng)性關(guān)系進(jìn)行研究。定性方面主要采用線性和非線性格蘭杰因果檢驗(yàn)方法,線性格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果表明,五種大宗能源商品市場(chǎng)中,WTI原油市場(chǎng)、加熱油市場(chǎng)以及丙烷市場(chǎng)中現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格表現(xiàn)為雙向格蘭杰引導(dǎo)關(guān)系,而燃料油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)的期貨價(jià)格在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能起主導(dǎo)作用;非線性格蘭杰因果關(guān)系的實(shí)證結(jié)果表明,這五種大宗能源商品中現(xiàn)貨價(jià)格序列與期貨價(jià)格序列均呈現(xiàn)雙向格蘭杰因果關(guān)系;緊接著本文在誤差修正模型的基礎(chǔ)上建立IS(信息份額)模型,通過(guò)量化計(jì)算每個(gè)市場(chǎng)中現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能上的價(jià)格貢獻(xiàn)度來(lái)確定現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格的領(lǐng)先—滯后關(guān)系,結(jié)果表明五種大宗能源商品市場(chǎng)上現(xiàn)貨與期貨價(jià)格的價(jià)格貢獻(xiàn)程度基本均等,現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格是相互引導(dǎo)的,這與非線性格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果一致,也再次驗(yàn)證了金融序列的非線性結(jié)構(gòu)。最后,利用現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格之間的聯(lián)動(dòng)性關(guān)系,基于IS信息份額模型、誤差修正模型,引入自然學(xué)科中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與遺傳算法,建立一般預(yù)測(cè)模型、誤差修正預(yù)測(cè)模型以及GA-BP預(yù)測(cè)模型,對(duì)五種大宗能源商品現(xiàn)貨價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè),采用均方根誤差(RMSE)和百分比相對(duì)誤差(MAPE)兩種指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)效果進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果表明,一般預(yù)測(cè)模型與誤差修正模型的預(yù)測(cè)效果基本一致,GA-BP預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果較另外兩種表現(xiàn)更優(yōu)。
【圖文】：

圖２．１人工神經(jīng)元模型逡逑與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由人工神經(jīng)元構(gòu)成，如圖４．１所示，為人工神遞信息的傳導(dǎo)機(jī)制。Ｗ表示每個(gè)神經(jīng)元傳遞至另一神經(jīng)的權(quán)數(shù)，數(shù)列逡逑ｘ１，ｘ２，？，；ｃ？］７＇表示神經(jīng)元的輸出軸突，代表要傳遞的信息，亦即該yL經(jīng)元的輸入逡逑：你＝＞１，６，—，％］表示其他神經(jīng)元與該神經(jīng)元１１個(gè)突觸的連接強(qiáng)度，亦即權(quán)，其值有正有負(fù)，正數(shù)代表興奮性突觸、負(fù)數(shù)代表抑制性突觸；０代表神經(jīng)元的逡逑，如果神經(jīng)元閾值全部加數(shù)大于０，則神經(jīng)元可以被激活，加和數(shù)被稱為激活值；逡逑傳輸函數(shù)，即神經(jīng)元的輸入、輸出關(guān)系的函數(shù)。激活值越大，神經(jīng)元的膜電位逡逑越大，興奮神經(jīng)釋放的脈沖數(shù)越大，，因此傳輸函數(shù)是增函數(shù)。但由于興奮神經(jīng)釋逡逑脈沖數(shù)有限，傳輸函數(shù)不可以無(wú)限增大。神經(jīng)元的輸出可以表示為：逡逑＼／＝ｉ邐／逡逑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能非常強(qiáng)大，可以完成各種非線性映射，同時(shí)，它的計(jì)算能

—ｊ＿＿ｉ＿＾0逡逑Ｘ；逡逑圖２．１人工神經(jīng)元模型逡逑與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由人工神經(jīng)元構(gòu)成，如圖４．１所示，為人工神經(jīng)逡逑元傳遞信息的傳導(dǎo)機(jī)制。Ｗ表示每個(gè)神經(jīng)元傳遞至另一神經(jīng)的權(quán)數(shù)，數(shù)列逡逑Ｘ邋＝邋［ｘ１，ｘ２，？，；ｃ？］７＇表示神經(jīng)元的輸出軸突，代表要傳遞的信息，亦即該yL經(jīng)元的輸入逡逑向量：你＝＞１，６，—，％］表示其他神經(jīng)元與該神經(jīng)元１１個(gè)突觸的連接強(qiáng)度，亦即權(quán)值逡逑向量，其值有正有負(fù)，正數(shù)代表興奮性突觸、負(fù)數(shù)代表抑制性突觸；０代表神經(jīng)元的逡逑閾值，如果神經(jīng)元閾值全部加數(shù)大于０，則神經(jīng)元可以被激活，加和數(shù)被稱為激活值；逡逑ｆ表示傳輸函數(shù)，即神經(jīng)元的輸入、輸出關(guān)系的函數(shù)。激活值越大，神經(jīng)元的膜電位逡逑總和越大
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F713.35

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2681865