我国大豆期货价格的预测分析

发布时间：2017-07-18 00:19

  本文关键词：我国大豆期货价格的预测分析

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【摘要】：我国期货市场中最早出现的品种是农产品期货,而且在国内期货市场的组成成分中占有很大的比例。分析影响大豆期货价格的多种因素,同时对我国大豆期货价格进行模拟预测,无论是对政府制定宏观政策,还是对大豆农户收益的保障、大豆产品加工企业价格风险的规避、期货投资者理性投资等,都会产生重要意义。 本文选取截面和时序两个不同的数据样本,对预测期货价格的精度和适用性进行对比分析。首先利用截面数据建立模型,涉及到的指标变量包括：食品类居民消费价格指数、银行间同业拆放利率、流通中现金供应量、国际市场谷物价格指数、进口大豆海关统计的月度量等,采用主成份回归的方法对大豆期货价格进行预测分析。其次利用时间序列数据建立数据模型,选择指数平滑法中的三次指数平滑模型,并用人工智能中的遗传算法,对平滑系数的选择进行优化,进而预测大豆期货价格。最后将两种方法的预测数据,与真实数据进行对比,得出结论为主成分回归预测效果优于指数平滑,并一步分析两种模型的适用性和优缺点,及本文的不足和未来研究方向。
【关键词】：大豆期货价格 主成份回归 指数平滑模型 遗传算法
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F326.11;F724.5
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究背景及问题的提出7-9
• 1.2 国内外相关研究综述9-11
• 第二章 理论研究背景介绍11-27
• 2.1 主成分分析11-15
• 2.1.1 主成分分析的意义11
• 2.1.2 主成分分析的数学模型11-12
• 2.1.3 主成分分析的前提条件12-14
• 2.1.4 主成分分析的基本操作步骤14-15
• 2.2 多元线性回归15-19
• 2.2.1 多元线性回归的基本思想15-16
• 2.2.2 多元线性回归的数学模型16
• 2.2.3 多元线性回归模型的检验16-19
• 2.3 指数平滑19-24
• 2.3.1 指数平滑的产生19-21
• 2.3.2 三种指数平滑模型的介绍21-22
• 2.3.3 平滑系数α的选择22-23
• 2.3.4 指数平滑的优点及应用23-24
• 2.4 遗传算法24-27
• 2.4.1 遗传算法简述24-25
• 2.4.2 遗传算法的特点和应用25-26
• 2.4.3 遗传算法的缺点和不足26-27
• 第三章 基于截面数据的大豆期货价格预测27-35
• 3.1 数据的选取27-28
• 3.2 数据的处理28
• 3.3 主成分回归28-35
• 3.3.1 变量相关性分析28-29
• 3.3.2 主成分分析建模过程29-31
• 3.3.3 多元线性回归分析31-35
• 第四章 基于时间序列数据的大豆期货价格预测35-42
• 4.1 指数平滑模型的建立35-36
• 4.2 实证分析36-42
• 4.2.1 数据搜集36
• 4.2.2 遗传算法优化参数36-42
• 第五章 结论42-44
• 参考文献44-46
• 在学期间的研究成果46-47
• 致谢47

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：555247