黄金交易市场的预测分析与研究

发布时间：2021-05-18 13:30

　　黄金市场是投资者、管理者和经济管理学者共同关注的热点,自19世纪黄金市场建立来,对黄金价格预测模型的研究一直是众多学者关注的焦点。随着黄金投资在中国的发展,其影响越来越大,深入了解其运动规律已经成为经济发展的迫切要求。近年来,众多学者把黄金市场看作是一个非线性的确定性动力学系统,用非线性确定系统规律研究股价的行为越来越显示出强大生命力。随着非线性理论和技术的发展,神经网络等成为金融市场强有力的分析和预测工具。国外在黄金价格预测方面有较深入的研究,国内由于历史原因,使得这方面的研究尚处于起步阶段,定量研究的文章较少。为此,本文在定性分析黄金价格相关因素的基础上,采用相关分析法及神经网络理论对黄金价格预测进行了研究。主要的研究工作和成果如下:首先,基于1992-2007年的《中国黄金年鉴》所统计的经济指标,从经济学和统计学角度、多个方面,分析得出了与黄金价格相关的所有宏微观因素11个,这些因素较全面地反映了影响黄金价格的各个方面。其次,与黄金价格相关的宏微观因素之历史数据是建模预测的基础,其因素个数太多不一定能得出合理的结果,为此,本文应用相关分析法,对11个与黄金价格相关的宏微观因素进行... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 综述
    1.1 引言
    1.2 黄金价格预测的国内外发展状况
第二章 黄金市场的分析与投资策略
    2.1 黄金市场的分析
        2.1.1 黄金在货币体系中地位的演变及黄金市场的发展
        2.1.2 世界主要黄金市场
        2.1.3 黄金市场的构成要素
    2.2 黄金期货投资策略
        2.2.1 套期保值
        2.2.2 跨期套利
        2.2.3 跨市场套利
        2.2.4 黄金的价格波动周期
第三章 黄金价格影响因素分析
    3.1 黄金价格影响因素的结构
    3.2 黄金价格影响因素定性分析
    3.3 黄金价格影响因素定量分析
    3.4 与黄金价格强相关因素的分析
第四章 价格预测模型原理与建立
    4.1 RBF神经网络的介绍
        4.1.1 RBF神经网络创建函数
        4.1.2 径向型基函数RBF神经网络结构
        4.1.3 径向基函数的学习过程
    4.2 建立RBF预测模型
        4.2.1 预测的基本问题
        4.2.2 建模参数函数选择
        4.2.3 网络训练样本选择
    4.3 运用相关因素对网络训练与预测
    4.4 运用黄金自身的价格对网络训练与预测
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢
附件一
附件二
附件三


【参考文献】：
期刊论文
[1]人民币汇率变动对国际黄金价格的影响[J]. 郑佳,林斌.  黄金. 2007(07)
[2]LM算法的神经网络在灌区地下水位预测中的应用研究[J]. 赵新宇,费良军.  沈阳农业大学学报. 2006(02)
[3]基于Elman神经网络的股票价格预测研究[J]. 林春燕,朱东华.  计算机应用. 2006(02)
[4]黄金价格的长期决定因素分析[J]. 杨柳勇,史震涛.  统计研究. 2004(06)
[5]近期黄金价格波动的实证研究[J]. 傅瑜.  产业经济研究. 2004(01)
[6]预测股市分析股价的随机过程模型的建构[J]. 梁元星.  广西民族学院学报(自然科学版). 2003(03)
[7]深圳证券市场有效性的统计检验[J]. 许涤龙,吕忠伟.  数量经济技术经济研究. 2003(06)
[8]黄金市场动态走势研究[J]. 刘颖琦,宋健坤,周学军.  数量经济技术经济研究. 2003(03)
[9]中国股票市场的渐进有效性研究[J]. 张兵,李晓明.  经济研究. 2003(01)
[10]中国股票A股市场随机游走模型的检验[J]. 李金林,金钰琦.  北京工商大学学报(自然科学版). 2002(04)



本文编号：3193878