本文關(guān)鍵詞：基于Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的上海期貨銅指數(shù)的預(yù)測分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：銅作為一種重要的工業(yè)重金屬,被廣泛地應(yīng)用于電氣、輕工、機(jī)械制造、建筑工業(yè)等領(lǐng)域,在國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中有著重要的地位。但是,銅的價(jià)格波動十分頻繁,給銅的生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)帶來了巨大的風(fēng)險(xiǎn),對我國經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行產(chǎn)生了巨大的沖擊。同時(shí),本文不僅將Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型運(yùn)用到價(jià)格預(yù)測過程中,并且將數(shù)據(jù)挖掘算法和Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)模型相結(jié)合,提出了一種新的分析思路,因此,本文利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法對上海期貨銅的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行預(yù)測具有十分重要的現(xiàn)實(shí)和理論意義。本文利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型結(jié)合傳統(tǒng)的向前預(yù)測法和新興的數(shù)據(jù)挖掘算法,對2001年1月1日至2015年10月21日共3588個(gè)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測。首先利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型對150個(gè)交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)收益率進(jìn)行分析,將150個(gè)交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)收益率分為兩種狀態(tài),再結(jié)合兩種狀態(tài)的數(shù)據(jù)對下一交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)收益率進(jìn)行預(yù)測和估計(jì)。在預(yù)測和估計(jì)過程中,本文分別采取了在Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的分析過程中學(xué)者經(jīng)常采取的向前預(yù)測法,以及新興的數(shù)據(jù)挖掘算法中的線性回歸、支持向量機(jī)回歸、決策樹回歸、bagging回歸、boosting回歸的方法分別對上海期貨銅指數(shù)的對數(shù)收益率進(jìn)行預(yù)測和估計(jì)。研究結(jié)果表明,利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型能夠很好地預(yù)測期貨銅指數(shù)的價(jià)格波動。其中,利用基于向前預(yù)測法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行投資,每年的平均收益為7.06%,并且每年的平均交易次數(shù)也未超過5次;基于數(shù)據(jù)挖掘算法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的表現(xiàn)比傳統(tǒng)的基于向前預(yù)測法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型表現(xiàn)更為優(yōu)異,在收益率的均值和方差、對漲跌方向預(yù)測準(zhǔn)確率等指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)模型,基于數(shù)據(jù)挖掘方法(boosting回歸)的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型在年平均收益率這項(xiàng)指標(biāo)上,表現(xiàn)最優(yōu),年收益率高達(dá)19.63%,收益率顯著優(yōu)于其他模型;基于數(shù)據(jù)挖掘方法(支持向量機(jī)回歸)的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型在收益率方差這項(xiàng)指標(biāo)上,表現(xiàn)最優(yōu),收益率方差僅為2.22%,同時(shí),基于數(shù)據(jù)挖掘方法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型能夠在一定程度上改善向前預(yù)測法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型對于震蕩行情分析能力不足的問題。這說明,通過進(jìn)一步結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法,我們能夠進(jìn)一步提高M(jìn)arkov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型在書劍序列分析過程中的分析預(yù)測能力,提高模型的實(shí)用性和解釋能力,進(jìn)一步發(fā)展和完善Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型。
【關(guān)鍵詞】：期貨銅價(jià)格 Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型 數(shù)據(jù)挖掘算法
【學(xué)位授予單位】：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F724.5;F764.2
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 第一節(jié) 選題背景和研究意義9-10
• 第二節(jié) 論文創(chuàng)新點(diǎn)及框架10-13
• 一、論文創(chuàng)新點(diǎn)10-11
• 二、本文框架結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 研究方法綜述13-19
• 第一節(jié) Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型研究綜述13-16
• 一、國外研究綜述13-14
• 二、國內(nèi)研究綜述14-16
• 第二節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘算法研究綜述16-19
• 一、數(shù)據(jù)挖掘算法介紹16-17
• 二、國內(nèi)外研究綜述17-19
• 第三章 研究理論介紹19-25
• 第一節(jié) 分析模型理論介紹19-22
• 一、Markov鏈19-20
• 二、Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型20
• 三、EM算法20-22
• 第二節(jié) 預(yù)測模型理論介紹22-25
• 一、基于Markov模型的預(yù)測方法22
• 二、基于數(shù)據(jù)分析的預(yù)測方法22-25
• 第四章 數(shù)據(jù)選取與模型構(gòu)建25-31
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)選取25-26
• 第二節(jié) 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征26-27
• 一、收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)分析26-27
• 二、單位根檢驗(yàn)27
• 第三節(jié) Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建27-30
• 一、模型設(shè)定28-29
• 二、狀態(tài)推斷29
• 三、狀態(tài)持續(xù)期29-30
• 第四節(jié) 收益率預(yù)測模型構(gòu)建30-31
• 第五章 實(shí)證分析31-52
• 第一節(jié) 訓(xùn)練期的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)化模型31-32
• 第二節(jié) 基于向前預(yù)測法的預(yù)測模型32-35
• 一、整體狀況33-34
• 二、各年預(yù)測狀況34-35
• 三、小結(jié)35
• 第三節(jié) 基于數(shù)據(jù)挖掘方法的預(yù)測模型35-47
• 一、基于線性回歸的預(yù)測與分析36-38
• 二、基于支持向量機(jī)回歸的預(yù)測與分析38-40
• 三、基于決策樹回歸的預(yù)測與分析40-43
• 四、基于bagging回歸的預(yù)測與分析43-45
• 五、基于boosting回歸的預(yù)測與分析45-47
• 第四節(jié) 總結(jié)47-52
• 第六章 結(jié)論與展望52-55
• 第一節(jié) 主要結(jié)論52-54
• 第二節(jié) 不足之處與未來展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59-60
• 作者在讀期間完成的研究成果60

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本文編號：312446