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大宗能源商品现货与期货价格联动性及其应用研究

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

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