本文關鍵詞：基于小波變換的期貨銅價格預測分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著生活中銅的產(chǎn)量和銅消費的急劇上升,銅期貨交易也逐漸成為了一種重要的保值和投資手段[1]。但實際的市場上隱藏著各種各樣的干擾因素,銅期貨市場頻繁波動,導致價格走勢難以預測,使得期貨交易的風險也日漸擴大。因此,企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策正確與否的關鍵,就在于能否正確地把握市場的需求動態(tài),特別是能不能正確的掌握市場下一步的變動趨勢,科學合理地預測期貨銅價格走勢,這樣可以幫助企業(yè)把握市場的供求狀況,規(guī)避來自期貨銅價格波動伴隨的風險,提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策的合理性、科學性,真正做到以需定產(chǎn),從而增進企業(yè)經(jīng)濟效益,給期貨投資者和現(xiàn)貨需求者提供輔助信息,為其做出決策提供有價值的參考。本論文主要是在大量的相關文獻查閱與解讀以及近年來期貨市場情況的把握基礎上,來進行撰寫和分析的。其中對于銅期貨價格影響因素的變量選擇主要來自對期貨銅價格走勢具有影響力的的三個方面:銅基本面、行業(yè)層面、宏觀經(jīng)濟層面的變量對銅期貨價格進行預測分析,建立了基于小波變換的期貨銅價格預測模型。博克斯詹金斯曾經(jīng)說過:“較之于那些非平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)直接進行回歸模型建立,其模型結果也是不可靠的屬于偽回歸,可信程度會大大降低。”那么首先我對未經(jīng)過小波變換的原始序列以及經(jīng)過小波變換分解合成后得到的低頻數(shù)據(jù)先進行ADF單位根檢驗以及協(xié)整檢驗。是因為在計量經(jīng)濟學理論里那些不平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)具有同階單位根的條件下,他們之間是可能存在長期穩(wěn)定的關系,根據(jù)單位根檢驗和協(xié)整檢驗得到與被解釋變量上海銅期貨價格指數(shù)存在協(xié)整關系的同階單整變量,然后參考隨機森林的變量重要性選擇得到即是同階單整以及具有協(xié)整關系又對被解釋變量具有重要性的變量,再依據(jù)向量自回歸模型結果判斷模型建立的各輸入變量以及輸出變量的共同最佳滯后階數(shù),最后通過建立多個不同滯后階數(shù)的回歸模型各自的AIC、SIC、R^2以及各變量的估計系數(shù)顯著性判斷選出原始序列滬銅期貨價格最佳預測模型以及經(jīng)過小波變換后得到低頻序列的最佳預測模型。而對于小波變換分解合成后得到的高頻序列則進行ARMA模型的建立及預測,并對小波變換得到的低頻和高頻得到的預測值合成得到期貨銅價格的短期預測值。這樣我們對單個模型和組合的短期預測值進行比較,結果表明,基于小波變換的期貨銅價格組合預測模型較之于單個的期貨銅價格預測模型能更好的對滬銅期貨價格指數(shù)做出短期預測。
【關鍵詞】：ADF檢驗 協(xié)整檢驗 小波變換 期貨 組合
【學位授予單位】：云南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F724.5;F764.2
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 引言9-13
• 第一節(jié) 研究背景及意義9-11
• 一、研究背景9-10
• 二、研究意義10-11
• 第二節(jié) 國內外研究現(xiàn)狀綜述11-13
• 一、文獻綜述11-12
• 二、發(fā)展趨勢12-13
• 第三節(jié) 本選題擬采取的研究方案、技術路線13
• 第二章 理論基礎13-25
• 第一節(jié) 銅價期貨理論基礎13-16
• 第二節(jié) 小波分析理論基礎16-20
• 一、小波變換16
• 二、一維離散平穩(wěn)小波變換16-17
• 三、多分辨分析17
• 四、幾種常見的小波函數(shù)17-19
• 五、小波信號分解19
• 六、小波變換能夠用來進行降噪的原理19-20
• 七、小結20
• 第三節(jié) 序列檢驗20-23
• 一、ADF檢驗20-22
• 二、Johansen協(xié)整檢驗22-23
• 第四節(jié) 向量自回歸模型23-24
• 第五節(jié) 分布滯后回歸的理論基礎24
• 第六節(jié) ARMA模型24-25
• 第三章 實證研究25-48
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)準備與檢驗25-34
• 一、數(shù)據(jù)說明及預處理26-30
• 二、小波分解與重構30-34
• 第二節(jié)ADF檢驗34-36
• 第三節(jié) 協(xié)整檢驗36-38
• 第四節(jié) 向量自回歸選擇最佳滯后階數(shù)38-39
• 第五節(jié) 期貨銅價格指數(shù)低頻序列建模分析39-41
• 第六節(jié) 基于ARMA模型的高頻價格序列建模分析41-47
• 一、單位根檢驗41-47
• 第七節(jié) 信號合成47-48
• 第四章 模型對比48-55
• 第一節(jié) ADF檢驗48-49
• 第二節(jié) 協(xié)整檢驗49-51
• 第三節(jié) 向量自回歸選擇最佳滯后階數(shù)51-53
• 第四節(jié) 組合模型與單個的對比53-55
• 第五章 結論55-58
• 參考文獻58-61
• 附錄61-62
• 致謝62-63
• 在讀期間的研究成果63

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