【摘要】：本文研究了美國紐約商品交易所(NYMEX)的五種大宗能源市場—WTI原油市場、紐約港汽油市場、紐約港2號燃料油市場、TX丙烷市場以及天然氣市場上現貨與期貨價格之間的聯動性關系。對于聯動性關系的研究主要從三個方面展開:首先,對這五種大宗能源商品的價格序列進行了基本統(tǒng)計分析,主要包括描述性統(tǒng)計、平穩(wěn)性檢驗以及波動性分析。描述性統(tǒng)計的結果顯示五種大宗能源商品均存在尖峰偏態(tài)的特征且均不服從正態(tài)分布,其基本價格序列在一階差分后變的平穩(wěn);采用DFA方法對這五種大宗能源商品收益率的波動性進行分析,結果表明五種大宗能源商品收益率序列均呈現長程相關性,其波動周期均不超過3個月。其次,采用定性和定量的方法對五種大宗能源商品現貨與期貨價格之間的聯動性關系進行研究。定性方面主要采用線性和非線性格蘭杰因果檢驗方法,線性格蘭杰因果檢驗的結果表明,五種大宗能源商品市場中,WTI原油市場、加熱油市場以及丙烷市場中現貨價格與期貨價格表現為雙向格蘭杰引導關系,而燃料油市場和天然氣市場的期貨價格在價格發(fā)現功能起主導作用;非線性格蘭杰因果關系的實證結果表明,這五種大宗能源商品中現貨價格序列與期貨價格序列均呈現雙向格蘭杰因果關系;緊接著本文在誤差修正模型的基礎上建立IS(信息份額)模型,通過量化計算每個市場中現貨價格與期貨價格在價格發(fā)現功能上的價格貢獻度來確定現貨價格與期貨價格的領先—滯后關系,結果表明五種大宗能源商品市場上現貨與期貨價格的價格貢獻程度基本均等,現貨價格與期貨價格是相互引導的,這與非線性格蘭杰因果檢驗的結果一致,也再次驗證了金融序列的非線性結構。最后,利用現貨價格與期貨價格之間的聯動性關系,基于IS信息份額模型、誤差修正模型,引入自然學科中的神經網絡算法與遺傳算法,建立一般預測模型、誤差修正預測模型以及GA-BP預測模型,對五種大宗能源商品現貨價格進行預測,采用均方根誤差(RMSE)和百分比相對誤差(MAPE)兩種指標對預測效果進行評價,結果表明,一般預測模型與誤差修正模型的預測效果基本一致,GA-BP預測模型的預測效果較另外兩種表現更優(yōu)。
【圖文】：

圖２．１人工神經元模型逡逑與神經網絡相似，人工神經網絡由人工神經元構成，如圖４．１所示，為人工神遞信息的傳導機制。Ｗ表示每個神經元傳遞至另一神經的權數，數列逡逑ｘ１，ｘ２，？，；ｃ？］７＇表示神經元的輸出軸突，代表要傳遞的信息，亦即該yL經元的輸入逡逑：你＝＞１，６，—，％］表示其他神經元與該神經元１１個突觸的連接強度，亦即權，其值有正有負，正數代表興奮性突觸、負數代表抑制性突觸；０代表神經元的逡逑，如果神經元閾值全部加數大于０，則神經元可以被激活，加和數被稱為激活值；逡逑傳輸函數，即神經元的輸入、輸出關系的函數。激活值越大，神經元的膜電位逡逑越大，興奮神經釋放的脈沖數越大，，因此傳輸函數是增函數。但由于興奮神經釋逡逑脈沖數有限，傳輸函數不可以無限增大。神經元的輸出可以表示為：逡逑＼／＝ｉ邐／逡逑神經網絡的學習功能非常強大，可以完成各種非線性映射，同時，它的計算能

—ｊ＿＿ｉ＿＾0逡逑Ｘ；逡逑圖２．１人工神經元模型逡逑與神經網絡相似，人工神經網絡由人工神經元構成，如圖４．１所示，為人工神經逡逑元傳遞信息的傳導機制。Ｗ表示每個神經元傳遞至另一神經的權數，數列逡逑Ｘ邋＝邋［ｘ１，ｘ２，？，；ｃ？］７＇表示神經元的輸出軸突，代表要傳遞的信息，亦即該yL經元的輸入逡逑向量：你＝＞１，６，—，％］表示其他神經元與該神經元１１個突觸的連接強度，亦即權值逡逑向量，其值有正有負，正數代表興奮性突觸、負數代表抑制性突觸；０代表神經元的逡逑閾值，如果神經元閾值全部加數大于０，則神經元可以被激活，加和數被稱為激活值；逡逑ｆ表示傳輸函數，即神經元的輸入、輸出關系的函數。激活值越大，神經元的膜電位逡逑總和越大
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F713.35

【參考文獻】

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本文編號：2681865