發(fā)布時間：2017-07-18 00:19

  本文關(guān)鍵詞：我國大豆期貨價格的預(yù)測分析

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【摘要】：我國期貨市場中最早出現(xiàn)的品種是農(nóng)產(chǎn)品期貨,而且在國內(nèi)期貨市場的組成成分中占有很大的比例。分析影響大豆期貨價格的多種因素,同時對我國大豆期貨價格進(jìn)行模擬預(yù)測,無論是對政府制定宏觀政策,還是對大豆農(nóng)戶收益的保障、大豆產(chǎn)品加工企業(yè)價格風(fēng)險的規(guī)避、期貨投資者理性投資等,都會產(chǎn)生重要意義。 本文選取截面和時序兩個不同的數(shù)據(jù)樣本,對預(yù)測期貨價格的精度和適用性進(jìn)行對比分析。首先利用截面數(shù)據(jù)建立模型,涉及到的指標(biāo)變量包括：食品類居民消費(fèi)價格指數(shù)、銀行間同業(yè)拆放利率、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量、國際市場谷物價格指數(shù)、進(jìn)口大豆海關(guān)統(tǒng)計的月度量等,采用主成份回歸的方法對大豆期貨價格進(jìn)行預(yù)測分析。其次利用時間序列數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型,選擇指數(shù)平滑法中的三次指數(shù)平滑模型,并用人工智能中的遺傳算法,對平滑系數(shù)的選擇進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)而預(yù)測大豆期貨價格。最后將兩種方法的預(yù)測數(shù)據(jù),與真實數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,得出結(jié)論為主成分回歸預(yù)測效果優(yōu)于指數(shù)平滑,并一步分析兩種模型的適用性和優(yōu)缺點,及本文的不足和未來研究方向。
【關(guān)鍵詞】：大豆期貨價格 主成份回歸 指數(shù)平滑模型 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F326.11;F724.5
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究背景及問題的提出7-9
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究綜述9-11
• 第二章 理論研究背景介紹11-27
• 2.1 主成分分析11-15
• 2.1.1 主成分分析的意義11
• 2.1.2 主成分分析的數(shù)學(xué)模型11-12
• 2.1.3 主成分分析的前提條件12-14
• 2.1.4 主成分分析的基本操作步驟14-15
• 2.2 多元線性回歸15-19
• 2.2.1 多元線性回歸的基本思想15-16
• 2.2.2 多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型16
• 2.2.3 多元線性回歸模型的檢驗16-19
• 2.3 指數(shù)平滑19-24
• 2.3.1 指數(shù)平滑的產(chǎn)生19-21
• 2.3.2 三種指數(shù)平滑模型的介紹21-22
• 2.3.3 平滑系數(shù)α的選擇22-23
• 2.3.4 指數(shù)平滑的優(yōu)點及應(yīng)用23-24
• 2.4 遺傳算法24-27
• 2.4.1 遺傳算法簡述24-25
• 2.4.2 遺傳算法的特點和應(yīng)用25-26
• 2.4.3 遺傳算法的缺點和不足26-27
• 第三章 基于截面數(shù)據(jù)的大豆期貨價格預(yù)測27-35
• 3.1 數(shù)據(jù)的選取27-28
• 3.2 數(shù)據(jù)的處理28
• 3.3 主成分回歸28-35
• 3.3.1 變量相關(guān)性分析28-29
• 3.3.2 主成分分析建模過程29-31
• 3.3.3 多元線性回歸分析31-35
• 第四章 基于時間序列數(shù)據(jù)的大豆期貨價格預(yù)測35-42
• 4.1 指數(shù)平滑模型的建立35-36
• 4.2 實證分析36-42
• 4.2.1 數(shù)據(jù)搜集36
• 4.2.2 遺傳算法優(yōu)化參數(shù)36-42
• 第五章 結(jié)論42-44
• 參考文獻(xiàn)44-46
• 在學(xué)期間的研究成果46-47
• 致謝47

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王惠文;孟潔;;多元線性回歸的預(yù)測建模方法[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報;2007年04期

2 康璐;陳歡;張蕾妮;歐陽日輝;;基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的期貨價格預(yù)測與分析[J];財經(jīng)界;2011年05期

3 郭慶;;基于適應(yīng)交叉操作的遺傳算法[J];廣州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年04期

4 王長江;;指數(shù)平滑法中平滑系數(shù)的選擇研究[J];中北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年06期

5 葉蘇;于冷;;主成分分析法分析中國大豆期貨價格波動因素[J];哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年01期

6 華仁海;陳百助;;國內(nèi)、國際期貨市場期貨價格之間的關(guān)聯(lián)研究[J];經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊);2004年02期

7 劉敬宇;朱朝艷;;遺傳模擬退火算法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[J];吉林建筑工程學(xué)院學(xué)報;2010年02期

8 劉峰;左曉靜;張坤;;一種新型遺傳算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年12期

9 楊雪;喬娟;;中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場發(fā)展歷程、現(xiàn)狀及前景[J];農(nóng)業(yè)展望;2008年03期

10 史錦鳳;馬力;;基于主成分分析的區(qū)域創(chuàng)新能力評價[J];濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年01期

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本文編號：555247