摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-18页 |
1.1 研究背景、目的和意义 | 第9页 |
1.2 国内外相关研究 | 第9-15页 |
1.2.1 关于现货与期货引导关系的研究 | 第10-13页 |
1.2.2 关于金融市场波动性的相关研究 | 第13-14页 |
1.2.3 关于价格预测方法的研究 | 第14-15页 |
1.3 创新点 | 第15-16页 |
1.3.1 研究主体的创新 | 第15页 |
1.3.2 研究方法的创新 | 第15-16页 |
1.4 研究思路及方法 | 第16-18页 |
2 理论分析及模型简介 | 第18-30页 |
2.1 现货与期货价格联动性关系理论与模型简介 | 第18-24页 |
2.1.1 期货市场的价格发现功能 | 第18-19页 |
2.1.2 协整分析 | 第19-20页 |
2.1.3 格兰杰因果检验 | 第20-22页 |
2.1.4 价格发现机制—信息份额模型 | 第22-24页 |
2.2 能源大宗商品价格序列的长记忆性—DFA方法 | 第24-25页 |
2.3 遗传算法和神经网络(GA-BP)相结合的预测模型 | 第25-30页 |
2.3.1 神经网络算法(BP) | 第25-27页 |
2.3.2 遗传算法(GA) | 第27-28页 |
2.3.3 基于遗传算法的BP神经算法(GA-BP) | 第28-30页 |
3 大宗能源商品价格序列的基本统计分析 | 第30-38页 |
3.1 数据选取及处理 | 第30页 |
3.2 描述性统计 | 第30-33页 |
3.3 平稳性分析 | 第33-34页 |
3.4 波动性分析—基于DFA分析方法 | 第34-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-38页 |
4 大宗能源商品现货与期货价格序列的联动性分析 | 第38-48页 |
4.1 格兰杰因果检验 | 第38-41页 |
4.1.1 Johansen协整检验 | 第38-39页 |
4.1.2 线性格兰杰因果检验 | 第39-40页 |
4.1.3 非线性格兰杰因果检验 | 第40-41页 |
4.2 信息份额(IS)模型的建立 | 第41-46页 |
4.2.1 误差修正模型的建立 | 第41-43页 |
4.2.2 信息份额模型的建立 | 第43-46页 |
4.3 本章小结 | 第46-48页 |
5 大宗能源商品现货价格预测模型 | 第48-56页 |
5.1 预测模型 | 第48-54页 |
5.1.1 简单预测模型(价格发现模型) | 第48页 |
5.1.2 误差修正模型 | 第48-49页 |
5.1.3 遗传算法和神经网络(GA-BP)相结合的预测模型 | 第49-54页 |
5.2 预测效果评价 | 第54-55页 |
5.2.1 预测效果评价指标 | 第54-55页 |
5.2.2 预测效果评价结果 | 第55页 |
5.3 本章小结 | 第55-56页 |
6 总结与展望 | 第56-58页 |
6.1 总结 | 第56页 |
6.2 展望 | 第56-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-63页 |
附录 | 第63页 |