基于ARIMA-GARCH模型的黄金价格走势研究

研究黄金价格走势具有重要的意义,本文以1971年1月至2012年12月的伦敦黄金交易市场下午定盘价格为基础,利用时间序列的相关理论,建立了ARIMA-GARCH模型,对黄金价格走势进行拟合实证。并进行了样本外区间预测检验,检验结果表明该模型可以较好的刻画黄金价格的动态走势,为更好的进行黄金价格预测,为政府决策和投资者理财提供参考。     

《2007-2008年度黄金市场研究报告》（精选）（下）

四、2008年黄金价格走势预测与基本投资策略 1．根据基本面情况对黄金价格进行预测 利率与汇率——黄金上涨的动力。毋庸置疑，美元走低是黄金价格上涨的主要推动力，这在2007年的走势中清晰可见。预计，影响美元贬值的长期根源并未根本改变，因此在2008年的走势中美元仍将保持弱势；     

2008年金融危机期间黄金价格决定因素的实证研究

2008年金融危机在全球主要发达国家内全面爆发,各国经济均受到明显打击。为应对危机,各国出台了不同程度的货币宽松政策。正值黄金保值功能理应凸显的时刻,国际金价与美元汇率负相关关系却明显减弱,甚至出现了正相关现象,这使得以美元为主要预测指标的预测准确性在金融危机期间大打折扣。然而,在全球性金融危机的敏感时期,黄金以其优良的货币和金融属性受到投资者的追捧,如何预测黄金价格的走势在这一时期显得尤为重要。本文采用定性和定量相结合的方法,通过建立Var模型并进行脉冲响应检验,找出在本次金融危机期间影响黄金价格的决定性因素。同时,通过研究发现SPDR-ETF在危机期间对于黄金价格预测体现出了良好的适用性。这一研究结果对于投资者在金融危机期间预测黄金价格的变动具有重要意义。     

GA-BP算法在黄金价格预测中的应用

基于遗传算法的神经网络模型能够发挥遗传算法具有较强搜索能力,同时结合神经网络学习能力,可以发挥两种算法各自的优势;本文采用美元指数、原油价格、美元十年国债收益率、美国CPI等宏观经济指标和黄金价格为样本来预测;仿真结果表明,该算法能够较好预测黄金价格的走势,并且实现了预测结果的稳定。     

GA-BP算法在黄金价格预测中的应用

基于遗传算法的神经网络模型能够发挥遗传算法具有较强搜索能力,同时结合神经网络学习能力,可以发挥两种算法各自的优势;本文采用美元指数、原油价格、美元十年国债收益率、美国CPI等宏观经济指标和黄金价格为样本来预测;仿真结果表明,该算法能够较好预测黄金价格的走势,并且实现了预测结果的稳定。     

国际金价近期连续上涨的原因分析及后市预期

2017年3月15日以来,国际黄金价格持续走强,4月17日,纽约商品交易所(COMEX)及伦敦黄金交易市场(XAU)黄金价格一度升至2016年11月以来新高的1297.40美元/盎司及1295.6美元/盎司。笔者对近期黄金价格变化情况、主要原因和走势预测进行了整理分析。     

基于计量模型的2009年我国货币供应量预测

货币供应量是影响经济金融体系能否正常运行的重要因素,正确预测货币供应量走势对我国经济金融政策的决策和经济发展战略的实施都有着十分重要的意义.本文介绍了符合金融系统预测规律的ARIMA(p,d.q)时间序列模型,并根据我国货币供应量实际数据对2008-2009年货币供应量走势进行了预测检验,实证预测结果显示与2008年实际M2相对照,模型预测精度较高,误差被控制在2%以内,说明ARIMA模型能较准确地预测我国货币供应量走势,可为我国货币供应量的预测和走势提供可靠的参考依据.     

黄金价格影响因素分析及未来走势预测

近年来,黄金作为一种投资产品愈加被人们所关注,黄金的价格也随之成为人们关注的焦点。本文先从理论的角度分析了可能会对黄金价格产生影响的因素,然后选取了1971年~2014年黄金价格的年度平均数据,采用Eviews8对数据进行多元回归分析,建立了计量经济模型,对模型进行计量经济检验(多重共线性检验,异方差检验和自相关检验)、统计意义检验和经济意义检验,分析各种因素对黄金价格波动影响的关系,并对2015年的黄金价格作出预测。通过分析,得出黄金价格与黄金产量呈负相关,与石油价格、黄金储备量、GDP呈正相关,其中石油价格对黄金价格的影响最为显著。     

国际黄金价格影响因素分析

近年来国际黄金价格变动剧烈,为了更好地分析国际黄金市场,判定国际黄金价格走势,本文从分析影响国际黄金价格的因素入手,在综合分析国际黄金价格影响因素的基础上,着重分析了二十一世纪以来国际黄金价格变动的原因,并结合目前经济形势,对未来短期内国际黄金价格变动做出预测。     

影响黄金价格的因素分析

从2001年开始,国际黄金价格一次又一次创造新的高峰,黄金价格走势成为世界关注的焦点.以2001-2010年十年问数据为依据,通过定性研究,归纳分析了黄金价格与美元、国际局势、通货膨胀、美国经济政策、世界原油价格、黄金供求关系影响因素的变动关系.     

黄金价格波动的影响因素的实证研究

通过非线性回归、协整检验和误差修正模型对影响黄金价格波动的相关因素进行了研究,特别是世界黄金储备对黄金价格的影响.发现黄金价格与世界黄金储备之间存在静态的非线性关系,并且不论短期还是长期都存在稳定的均衡关系.     

基于计量模型的2009年我国货币供应量预测

金融系统中货币供应量的大小是影响经济金融体系能否正常运行的重要因素,正确预测货币供应量走势对我国经济金融政策的决策和经济发展战略的实施都有着十分重要的意义。本文介绍了符合金融系统预测规律的ARIMA（p,d,q）时间序列模型,并根据我国货币供应量实际数据对2008--2009年货币供应量走势进行了预测检验,实证预测结果显示与2008年实际M2相对照,模型预测精度较高,误差被控制在2％以内,说明ARIMA模型能较准确地预测我国货币供应量走势,可为我国货币供应量的预测和走势提供可靠的参考依据。     

谨防金价深度回调

美元持续低迷,国际金价一路振荡上行.受美国好于预期的GDP数据提振,近期国际黄金价格走势异常强劲,盘中大部分行情为单边上涨走势,金价最高触及960美元高点,尾盘更是上演绝地反击,截至8月4日收盘,黄金价格全线收高.     

美欧差距拉大 金价难改赢弱——2012年4月黄金走势简析

整个4月黄金价格的走势依然较为疲弱。笔者认为,近期黄金价格的走势无疑仍然是受美欧两大经济体的表现所主导。影响4月以来黄金价格走势的因素主要有以下几个方面：     

2020年黄金价格还能大幅上涨吗

黄金价格在2019年的走势,大致可以分为三个阶段:从2019年年初至2019年5月底,黄金价格基本上处于横盘整理阶段;从2019年6月初至2019年9月初,黄金价格快速上涨,涨幅超过了20%;从2019年9月初至今,黄金价格震荡回落,跌幅超过5%。     

黄金价格跳动中投资理念与环境的变化

本文阐明了国际黄金价格在90年代大幅振荡下落的两个重要原因，分析了2001年以来导致黄金价格不断波动的各种因素，并对未来黄金价格的走势作出了合理预期，最后提出了中国应对黄金价格变动的措施的方法。     

黄金价格影响因素分析

黄金价格在2013年的暴跌使得投资者了解黄金价格影响因素以便做出正确的投资决策显得越来越重要。由近年价格增长曲线我们发现黄金价格呈两阶段变化。因此,本文选取1974—2010年的道琼斯工业指数、美国通货膨胀率、美国联邦基金利率、美元指数以及原油价格作为自变量利用stata软件分两阶段对黄金价格进行多元回归分析。经检验,模型拟合较好。     

基于金银价格走势下白银投资的合理性分析

金银自古就有紧密的联系,在各种属性上有相似之处,因此对其进行价格趋势的研究有合理性。本文选取2006年6月~2015年10月的金银价格数据进行分析,研究结果显示金银价格之间长期存在着正相关关系,且黄金价格的变动对白银价格有较强的影响。实证检验了白银期货价格变动与黄金期货价格变动、金银比价波动间的线性关系,结果表明投资者在衡量自身风险偏好和投资能力后可根据黄金的价格走势及金银比价的波动,结合外部形势对白银投资进行大致的方向性预测。     

基于金融加速器理论和ARMA模型对中国农村CPI的浅析

本文以中国农村主要金融机构为研究对象,以2000年1月到2014年3月的中国农村居民价格消费指数为研究数据建立ARMA模型,并根据所建模型和数学公式预测4.5月份我国农村CPI数据并与现实数据进行对比,以此来检验模型的准确性并结合金融加速器相关理论来对农村地区未来CPI走势进行理性分析,最后结合我国现行的农村金融政策提出若干可行性建议。     

基于金融加速器理论和ARMA模型对中国农村CPI的浅析

本文以中国农村主要金融机构为研究对象,以2000年1月到2014年3月的中国农村居民价格消费指数为研究数据建立ARMA模型,并根据所建模型和数学公式预测4.5月份我国农村CPI数据并与现实数据进行对比,以此来检验模型的准确性并结合金融加速器相关理论来对农村地区未来CPI走势进行理性分析,最后结合我国现行的农村金融政策提出若干可行性建议。