铜期货价格预测模型优化及套期保值策略研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.3 研究思路 | 第14-16页 |
| 1.4 可能的创新点 | 第16-17页 |
| 2 国内外研究评述 | 第17-26页 |
| 2.1 套期保值研究进展 | 第17-18页 |
| 2.2 沪铜期货价格影响因素研究进展 | 第18-20页 |
| 2.3 价格预测研究进展 | 第20-22页 |
| 2.3.1 线性时间序列预测 | 第20-21页 |
| 2.3.2 非线性时间序列预测 | 第21-22页 |
| 2.4 组合预测模型研究进展 | 第22-25页 |
| 2.4.1 单项预测模型的筛选 | 第22-23页 |
| 2.4.2 单项模型连接方式的选择 | 第23-24页 |
| 2.4.3 单项模型权重的确定 | 第24-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 3 铜产业供需分析 | 第26-39页 |
| 3.1 铜价与供需 | 第26-27页 |
| 3.2 全球铜供给分析 | 第27-33页 |
| 3.2.1 铜矿供给 | 第28-31页 |
| 3.2.2 铜冶炼供给 | 第31-33页 |
| 3.3 全球铜需求分析 | 第33-35页 |
| 3.4 全球铜库存分析 | 第35-36页 |
| 3.5 中国铜供需分析 | 第36-38页 |
| 3.6 小结 | 第38-39页 |
| 4 基于单项模型的铜期贷价格预测 | 第39-58页 |
| 4.1 ARIMA模型实证 | 第39-45页 |
| 4.1.1 ARIMA模型概述 | 第39-40页 |
| 4.1.2 模型步骤 | 第40-41页 |
| 4.1.3 ARIMA建模及预测 | 第41-45页 |
| 4.2 灰色预期模型实证 | 第45-51页 |
| 4.2.1 灰色预期模型概述 | 第45页 |
| 4.2.2 模型原理 | 第45-46页 |
| 4.2.3 GM(1,1)模型建模及预测 | 第46-51页 |
| 4.3 BP神经网络模型实证 | 第51-58页 |
| 4.3.1 BP神经网络模型概述 | 第51-52页 |
| 4.3.2 模型原理 | 第52-53页 |
| 4.3.3 BP神经网络建模及预测 | 第53-58页 |
| 5 铜期贷价格预测模型的优化 | 第58-68页 |
| 5.1 组合预测模型原理 | 第58-59页 |
| 5.2 最优权重线性组合预测模型构建 | 第59-62页 |
| 5.3 最优权重线性组合预测模型预测 | 第62-64页 |
| 5.4 基于BP的非线性组合预测模型预测 | 第64-68页 |
| 6 铜期货价格预测模型的适用性检测 | 第68-75页 |
| 6.1 分类数据选取 | 第68-72页 |
| 6.2 模型适用性检验 | 第72-73页 |
| 6.3 适用性检验结论 | 第73-75页 |
| 7 基于铜期贷价格预测的套期保值策略研究 | 第75-87页 |
| 7.1 套期保值方案构建的一般步骤 | 第76-78页 |
| 7.2 基于沪铜价格预测的套期保值案例 | 第78-87页 |
| 7.2.1 公司概况 | 第78-79页 |
| 7.2.2 套期保值方案 | 第79-87页 |
| 8 结论 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 附录 | 第97-159页 |
| 附录一 模型原数据 | 第97-107页 |
| 附录二 MATLAB源代码 | 第107-118页 |
| 附录三 模型适用性检验原数据及结果 | 第118-159页 |
