研究的目的是建立對影響大宗商品期貨價(jià)格變化趨勢的關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)特征因子的提取框架和配套的推斷邏輯原理。具體來講,以金融科技中大數(shù)據(jù)概念為出發(fā)點(diǎn),利用人工智能中的吉布斯隨機(jī)搜索(Gibbs Sampling)算法為工具,全面地陳述如何提取高度關(guān)聯(lián)大宗商品期貨價(jià)格變化的風(fēng)險(xiǎn)特征因子的流程和配套的邏輯原理,即采用(在馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC)框架下)人工智能中的吉布斯隨機(jī)抽樣算法,結(jié)合OR值(Odds Ratio)作為關(guān)聯(lián)分類和驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)從大量風(fēng)險(xiǎn)因子的數(shù)據(jù)中提取與大宗商品期貨(銅)價(jià)格趨勢變化相關(guān)的特征因子并進(jìn)行分類,從而可用于構(gòu)建支持期貨價(jià)格趨勢變化分析的特征指標(biāo)。實(shí)證分析結(jié)果表明,該特征提取方法能夠比較有效地刻畫大宗商品期貨(銅)價(jià)格的趨勢變化,為業(yè)界進(jìn)行大宗期貨交易和風(fēng)險(xiǎn)對沖的管理提供了一種新的分析維度。另外,從影響價(jià)格趨勢變化的特征因子中篩選出高度關(guān)聯(lián)的特征指標(biāo)的大數(shù)據(jù)分析方法,是與過去文獻(xiàn)中對價(jià)格趨勢分析的不同之處和創(chuàng)新點(diǎn)。
【部分圖文】：

我們使用的描述“大宗商品期貨產(chǎn)品銅”價(jià)格的指標(biāo)為“當(dāng)前市場中正在交易的所有同品種期貨合約價(jià)格以成交量為權(quán)重的加權(quán)平均”。通常而言,剩余期限為3個(gè)月的期貨合約持倉量最大(如圖1所示),因此可以近似認(rèn)為銅期貨指數(shù)合約價(jià)格近似為3個(gè)月銅期貨合約價(jià)格。我們使用的其他解釋變量則包括以下幾個(gè)部分:商品期貨指數(shù)合約行情數(shù)據(jù)、人民幣兌美元中間價(jià)、滬深300指數(shù)及其行業(yè)子指數(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、ICSG(International Copper Study Group,國際銅研究組織)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、精煉銅產(chǎn)量、出口量等數(shù)據(jù)。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2852312