發(fā)布時(shí)間：2017-05-10 15:04

  本文關(guān)鍵詞：基于小波變換的期貨銅價(jià)格預(yù)測(cè)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(fèi)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(shí)際的市場(chǎng)上隱藏著各種各樣的干擾因素,銅期貨市場(chǎng)頻繁波動(dòng),導(dǎo)致價(jià)格走勢(shì)難以預(yù)測(cè),使得期貨交易的風(fēng)險(xiǎn)也日漸擴(kuò)大。因此,企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策正確與否的關(guān)鍵,就在于能否正確地把握市場(chǎng)的需求動(dòng)態(tài),特別是能不能正確的掌握市場(chǎng)下一步的變動(dòng)趨勢(shì),科學(xué)合理地預(yù)測(cè)期貨銅價(jià)格走勢(shì),這樣可以幫助企業(yè)把握市場(chǎng)的供求狀況,規(guī)避來(lái)自期貨銅價(jià)格波動(dòng)伴隨的風(fēng)險(xiǎn),提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策的合理性、科學(xué)性,真正做到以需定產(chǎn),從而增進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jià)值的參考。本論文主要是在大量的相關(guān)文獻(xiàn)查閱與解讀以及近年來(lái)期貨市場(chǎng)情況的把握基礎(chǔ)上,來(lái)進(jìn)行撰寫(xiě)和分析的。其中對(duì)于銅期貨價(jià)格影響因素的變量選擇主要來(lái)自對(duì)期貨銅價(jià)格走勢(shì)具有影響力的的三個(gè)方面:銅基本面、行業(yè)層面、宏觀經(jīng)濟(jì)層面的變量對(duì)銅期貨價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,建立了基于小波變換的期貨銅價(jià)格預(yù)測(cè)模型。博克斯詹金斯曾經(jīng)說(shuō)過(guò):“較之于那些非平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)直接進(jìn)行回歸模型建立,其模型結(jié)果也是不可靠的屬于偽回歸,可信程度會(huì)大大降低�！蹦敲词紫任覍�(duì)未經(jīng)過(guò)小波變換的原始序列以及經(jīng)過(guò)小波變換分解合成后得到的低頻數(shù)據(jù)先進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)以及協(xié)整檢驗(yàn)。是因?yàn)樵谟?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論里那些不平穩(wěn)的時(shí)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(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系,根據(jù)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)得到與被解釋變量上海銅期貨價(jià)格指數(shù)存在協(xié)整關(guān)系的同階單整變量,然后參考隨機(jī)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(guān)系又對(duì)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(jié)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(guò)建立多個(gè)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(jì)系數(shù)顯著性判斷選出原始序列滬銅期貨價(jià)格最佳預(yù)測(cè)模型以及經(jīng)過(guò)小波變換后得到低頻序列的最佳預(yù)測(cè)模型。而對(duì)于小波變換分解合成后得到的高頻序列則進(jìn)行ARMA模型的建立及預(yù)測(cè),并對(duì)小波變換得到的低頻和高頻得到的預(yù)測(cè)值合成得到期貨銅價(jià)格的短期預(yù)測(cè)值。這樣我們對(duì)單個(gè)模型和組合的短期預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較,結(jié)果表明,基于小波變換的期貨銅價(jià)格組合預(yù)測(cè)模型較之于單個(gè)的期貨銅價(jià)格預(yù)測(cè)模型能更好的對(duì)滬銅期貨價(jià)格指數(shù)做出短期預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：ADF檢驗(yàn) 協(xié)整檢驗(yàn) 小波變換 期貨 組合
【學(xué)位授予單位】：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述11-13
• 一、文獻(xiàn)綜述11-12
• 二、發(fā)展趨勢(shì)12-13
• 第三節(jié) 本選題擬采取的研究方案、技術(shù)路線13
• 第二章 理論基礎(chǔ)13-25
• 第一節(jié) 銅價(jià)期貨理論基礎(chǔ)13-16
• 第二節(jié) 小波分析理論基礎(chǔ)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(jiàn)的小波函數(shù)17-19
• 五、小波信號(hào)分解19
• 六、小波變換能夠用來(lái)進(jìn)行降噪的原理19-20
• 七、小結(jié)20
• 第三節(jié) 序列檢驗(yàn)20-23
• 一、ADF檢驗(yàn)20-22
• 二、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)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(chǔ)24
• 第六節(jié) ARMA模型24-25
• 第三章 實(shí)證研究25-48
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與檢驗(yàn)25-34
• 一、數(shù)據(jù)說(shuō)明及預(yù)處理26-30
• 二、小波分解與重構(gòu)30-34
• 第二節(jié)ADF檢驗(yàn)34-36
• 第三節(jié) 協(xié)整檢驗(yàn)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(jià)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(jià)格序列建模分析41-47
• 一、單位根檢驗(yàn)41-47
• 第七節(jié) 信號(hào)合成47-48
• 第四章 模型對(duì)比48-55
• 第一節(jié) ADF檢驗(yàn)48-49
• 第二節(jié) 協(xié)整檢驗(yàn)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(gè)的對(duì)比53-55
• 第五章 結(jié)論55-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 附錄61-62
• 致謝62-63
• 在讀期間的研究成果63

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