基于小波变换的期货铜价格预测分析

发布时间：2017-05-10 15:04

  本文关键词：基于小波变换的期货铜价格预测分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着生活中铜的产量和铜消费的急剧上升,铜期货交易也逐渐成为了一种重要的保值和投资手段[1]。但实际的市场上隐藏着各种各样的干扰因素,铜期货市场频繁波动,导致价格走势难以预测,使得期货交易的风险也日渐扩大。因此,企业生产经营决策正确与否的关键,就在于能否正确地把握市场的需求动态,特别是能不能正确的掌握市场下一步的变动趋势,科学合理地预测期货铜价格走势,这样可以帮助企业把握市场的供求状况,规避来自期货铜价格波动伴随的风险,提高企业生产经营决策的合理性、科学性,真正做到以需定产,从而增进企业经济效益,给期货投资者和现货需求者提供辅助信息,为其做出决策提供有价值的参考。本论文主要是在大量的相关文献查阅与解读以及近年来期货市场情况的把握基础上,来进行撰写和分析的。其中对于铜期货价格影响因素的变量选择主要来自对期货铜价格走势具有影响力的的三个方面:铜基本面、行业层面、宏观经济层面的变量对铜期货价格进行预测分析,建立了基于小波变换的期货铜价格预测模型。博克斯詹金斯曾经说过:“较之于那些非平稳的时间序列数据直接进行回归模型建立,其模型结果也是不可靠的属于伪回归,可信程度会大大降低。”那么首先我对未经过小波变换的原始序列以及经过小波变换分解合成后得到的低频数据先进行ADF单位根检验以及协整检验。是因为在计量经济学理论里那些不平稳的时间序列数据具有同阶单位根的条件下,他们之间是可能存在长期稳定的关系,根据单位根检验和协整检验得到与被解释变量上海铜期货价格指数存在协整关系的同阶单整变量,然后参考随机森林的变量重要性选择得到即是同阶单整以及具有协整关系又对被解释变量具有重要性的变量,再依据向量自回归模型结果判断模型建立的各输入变量以及输出变量的共同最佳滞后阶数,最后通过建立多个不同滞后阶数的回归模型各自的AIC、SIC、R^2以及各变量的估计系数显著性判断选出原始序列沪铜期货价格最佳预测模型以及经过小波变换后得到低频序列的最佳预测模型。而对于小波变换分解合成后得到的高频序列则进行ARMA模型的建立及预测,并对小波变换得到的低频和高频得到的预测值合成得到期货铜价格的短期预测值。这样我们对单个模型和组合的短期预测值进行比较,结果表明,基于小波变换的期货铜价格组合预测模型较之于单个的期货铜价格预测模型能更好的对沪铜期货价格指数做出短期预测。
【关键词】：ADF检验 协整检验 小波变换 期货 组合
【学位授予单位】：云南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F724.5;F764.2
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 引言9-13
• 第一节 研究背景及意义9-11
• 一、研究背景9-10
• 二、研究意义10-11
• 第二节 国内外研究现状综述11-13
• 一、文献综述11-12
• 二、发展趋势12-13
• 第三节 本选题拟采取的研究方案、技术路线13
• 第二章 理论基础13-25
• 第一节 铜价期货理论基础13-16
• 第二节 小波分析理论基础16-20
• 一、小波变换16
• 二、一维离散平稳小波变换16-17
• 三、多分辨分析17
• 四、几种常见的小波函数17-19
• 五、小波信号分解19
• 六、小波变换能够用来进行降噪的原理19-20
• 七、小结20
• 第三节 序列检验20-23
• 一、ADF检验20-22
• 二、Johansen协整检验22-23
• 第四节 向量自回归模型23-24
• 第五节 分布滞后回归的理论基础24
• 第六节 ARMA模型24-25
• 第三章 实证研究25-48
• 第一节 数据准备与检验25-34
• 一、数据说明及预处理26-30
• 二、小波分解与重构30-34
• 第二节ADF检验34-36
• 第三节 协整检验36-38
• 第四节 向量自回归选择最佳滞后阶数38-39
• 第五节 期货铜价格指数低频序列建模分析39-41
• 第六节 基于ARMA模型的高频价格序列建模分析41-47
• 一、单位根检验41-47
• 第七节 信号合成47-48
• 第四章 模型对比48-55
• 第一节 ADF检验48-49
• 第二节 协整检验49-51
• 第三节 向量自回归选择最佳滞后阶数51-53
• 第四节 组合模型与单个的对比53-55
• 第五章 结论55-58
• 参考文献58-61
• 附录61-62
• 致谢62-63
• 在读期间的研究成果63

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