本文關(guān)鍵詞：基于時間序列的上海期銅價格短期預(yù)測模型研究　出處：《中國社會科學(xué)院研究生院》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著中國工業(yè)生產(chǎn)的有色金屬銅和更廣泛的需求，國內(nèi)銅消費量一直居世界首位，銅期貨已逐漸成為一個重要的投資和對沖工具。然而，，由于各種因素的干擾，頻繁波動的銅市場，價格走勢很難預(yù)測，增加期貨交易的風(fēng)險。關(guān)于管轄的運行規(guī)律和未來趨勢銅價有效地把握能夠發(fā)現(xiàn)和期貨投資者要求提供補充資料，并避免在一定程度上國際貿(mào)易的風(fēng)險。本文旨在探討內(nèi)部工作規(guī)則銅價的影響銅價運行和建立時間序列模型模型來預(yù)測銅的未來價格，為了能夠給國內(nèi)銅生產(chǎn)商的基本因素進行了簡要分析，并投資者提供有價值的決策。 本文回顧了時間序列分析的基本方法，時間序列模型引入了確定性和隨機性時間序列模型。從自回歸模型（AR模型），移動平均模型（MA模型），自回歸移動平均模型（ARMA模型），自回歸移動平均模型（ARIMA模型）的演變，并強調(diào)效果的ARCH序列分析，邏輯推理高頻時的作用。最后，使用銅日常數(shù)據(jù)和月度數(shù)據(jù)，分別采用該方法，該方法以確定與隨機模型相結(jié)合對中國銅的價格進行了模擬數(shù)據(jù)趨勢GARCH模型的類型，實證結(jié)果表明，該預(yù)測模型具有更好的預(yù)測結(jié)果。
[Abstract]:With China ' s industrial production of nonferrous metals copper and more extensive demand , domestic copper consumption has been the first place in the world , copper futures has become an important investment and hedging instrument . However , due to various factors such as the interference of various factors , frequent fluctuation of the copper market , the price trend is very difficult to predict , and to avoid the risk of international trade to a certain extent . The purpose of this paper is to discuss the influence of the copper price on the internal working rules and to establish the time series model model to predict the future price of copper . In order to be able to make a brief analysis on the basic factors of domestic copper producers , and provide valuable decisions for investors . This paper reviews the basic methods of time series analysis , introduces the deterministic and stochastic time series models from the time series model . From the self - regression model ( AR model ) , the moving average model ( MA model ) , the self - regressive moving average model , the self - regressive moving average model , the function of the effect is emphasized . Finally , using the daily data and the monthly data of copper , this method is used to simulate the price of copper in China . The results show that the forecasting model has better prediction results .

【學(xué)位授予單位】：中國社會科學(xué)院研究生院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F724.5;F764.2;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1372490