| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究目的 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第二章 套期保值背景介绍 | 第16-20页 |
| 2.1 期货、现货与套期保值的概念 | 第16页 |
| 2.2 套期保值的必要性 | 第16-17页 |
| 2.3 基差与套期保值效果 | 第17-19页 |
| 2.3.1 不完全的套期保值 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基差的概念 | 第18-19页 |
| 2.4 问题的提出 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于人工神经网络的应用介绍 | 第20-29页 |
| 3.1 人工神经网络的概念 | 第20-21页 |
| 3.2 人工神经网络的特点 | 第21-22页 |
| 3.3 人工神经网络的发展 | 第22-23页 |
| 3.4 几种主要的人工神经网络介绍 | 第23-28页 |
| 3.4.1 单层感知器 | 第23-24页 |
| 3.4.2 线性神经网络 | 第24页 |
| 3.4.3 BP神经网络 | 第24-25页 |
| 3.4.4 径向基函数网络 | 第25-26页 |
| 3.4.5 反馈神经网络 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 线性的价格预测与套期保值绩效评估 | 第29-38页 |
| 4.1 线性的价格预测模型介绍 | 第29-30页 |
| 4.2 线性的套期保值模型介绍 | 第30-32页 |
| 4.2.1 经典的套期保值策略 | 第30-31页 |
| 4.2.2 不完全市场中的套期保值策略 | 第31-32页 |
| 4.3 模型的仿真与分析 | 第32-36页 |
| 4.3.1 线性的价格预测实现 | 第32-35页 |
| 4.3.2 线性的套期保值实现 | 第35-36页 |
| 4.4 线性模型的优缺点 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 非线性的价格预测与套期保值绩效评估 | 第38-57页 |
| 5.1 非线性的价格预测模型介绍 | 第38-41页 |
| 5.1.1 基于BP神经网络的价格预测模型 | 第38-39页 |
| 5.1.2 基于Elman神经网络的价格预测模型 | 第39-40页 |
| 5.1.3 基于SVM的价格预测模型 | 第40-41页 |
| 5.2 非线性的套期保值模型介绍 | 第41-42页 |
| 5.3 非线性模型的仿真与分析 | 第42-53页 |
| 5.3.1 基于BP神经网络的价格预测实现 | 第42-46页 |
| 5.3.2 基于Elman神经网络的价格预测实现 | 第46-49页 |
| 5.3.3 基于SVM的价格预测实现 | 第49-51页 |
| 5.3.4 基于ANN的套期保值实现 | 第51-53页 |
| 5.4 非线性模型的优缺点 | 第53-55页 |
| 5.4.1 非线性模型与线性模型的比较 | 第53页 |
| 5.4.2 基于Elman神经网络与BP神经网络的非线性预测比较 | 第53-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 进一步实证分析 | 第57-62页 |
| 6.1 线性的价格预测 | 第57-58页 |
| 6.2 非线性的价格预测 | 第58-60页 |
| 6.3 套期保值绩效评估 | 第60-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 本文主要内容总结 | 第62-63页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第68-70页 |