基于神经网络模型的商品期货跨品种套利策略——以焦炭、铁矿石和螺纹钢为例

发布时间：2017-08-08 01:16

  本文关键词：基于神经网络模型的商品期货跨品种套利策略——以焦炭、铁矿石和螺纹钢为例

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【摘要】：焦炭、铁矿石是冶炼钢铁的主要原料,中国钢铁企业生产所需要的铁矿石主要依赖于进口。国外铁矿石市场的价格制定规则很大程度上阻碍了钢铁企业的发展。选取焦炭、铁矿石、螺纹钢期货作为研究对象,运用单位根检验、协整等方法研究焦炭、铁矿石、螺纹钢三者价格之间的长期均衡关系。在此基础上,通过设置不同的开平仓阀值,运用BP神经网络模型和NAR动态神经网络模型在样本区间内进行套利策略对比研究。实证结果表明:NAR动态神经网络模型的预测能力更强,其套利策略在螺纹钢、铁矿石和焦炭三者间进行跨品种套利效果更好。
【作者单位】： 浙江财经大学金融学院;
【关键词】： 商品期货 套利 神经网络 螺纹钢 铁矿石 焦炭
【基金】：国家自然科学基金项目“居民通货膨胀感受的异质性、偏差及其形成机制研究”(71273224) 浙江省自然科学基金项目“基于资产财富效应的浙江省流动人口家庭投资和消费决策研究“(Y16G030044) 浙江省科技厅软科学重点项目“关于浙江省引导私募基金投资促进经济转型升级对策研究”(2015C25011)
【分类号】：TP183;F724.5
【正文快照】： 一、引言钢铁工业是我国国民经济的支柱性产业之一,而铁矿石是冶炼钢铁的主要原料。中国铁矿资源较为丰富,但是富铁矿较少,使用铁矿难度大、成本高。因此,我国铁矿石主要来源于进口。铁矿石进口量从2001年的9157万吨到2014年的93250万吨,增长了将近10倍,成为了世界上最大的铁

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本文编号：637598