基于GRNN神经网络的煤炭价格波动预测

本文提出了基于GRNN神经网络对煤炭价格波动进行预测的理论,通过GRNN神经网络,利用MATLAB和WEKA等软件以及粗糙集等理论分析并验证了国内生产总值、煤炭生产总量、消费总量等因素对煤炭价格波动的影响。成功实现了对煤炭价格波动基于GRNN神经网络的训练和预测;建立了煤炭价格波动的预测模型,大大提高了预测的准确度;基于GRNN神经网络的预测结果准确率为87.5%。结果表明:GRNN神经网络对煤炭价格波动的预测是较成功的。     

中国出口集装箱运价指数研究述评与未来展望

中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,简称CCFI)是全球唯一用于反映集装箱运价的指数。该指数客观、及时地反映了中国集装箱航运市场运价变动情况。是否能够主动掌握CCFI指数的发展态势,及时准确地应对CCFI指数的波动,是政府和企业在市场上做出正确决策的关键。在总结中国出口集装箱运价指数研究现状的基础上,从CCFI指数的编制、波动特性、影响因素以及预测四个方面,系统地对已有相关研究进行述评并展望。     

基于ANN-ARIMA的航运运价指数预测方法及其应用

本文针对航运运价指数的运行规律,提出用ANN-ARIMA组合模型预测航运运价指数。运用此模型实现了对中国出口集装箱运价指数(CCFI)的预测。     

中国出口集装箱运价指数的波动性研究——基于SV类模型的比较分析

本文基于五类随机波动模型对中国出口集装箱运价指数波动性进行了分析。研究表明:在杠杆SV下指数表现出更大的波动特性;五个模型的都大于0.84,表明收益率序列波动存在很强的续特性,但SV-T模型下波动聚集现象最明显;SV-N、SV-MN及杠杆SV模型下波动的可预测性较强;在DIC准则下,Leverage-SV在综合刻画中国出口集装箱运价指数波动性最优。     

中国出口集装箱运价指数波动规律及对策分析

中国出口集装箱运价指数(CCFI)作为全球海运市场第二大运价指数,现已成为反映全球经济运行的一个重要指标。集装箱运输市场中运价波动是导致航运风险的主要因素,CCFI十三年多的成功运行很好地反映了集装箱市场运价的波动。本文原始数据采用上海航运交易所1998年1月至2010年12月期间发布的CCFI指数,分析了CCFI波动背后的政治经济因素,总结了中国出口集装箱运价指数运行规律,并根据CCFI指数走势的长期规律给出了对策建议。     

我国开展集装箱运价指数期货的可行性分析

<正>随着全球一体化与世界经济的迅猛发展,世界范围内的贸易不断扩大。由于航运价格受到许多因素的影响而变化,它的变动对货主、船东与雇船者带来许多不确定的风险,通过航运运价指     

我国集装箱班轮运价影响因素研究——基于中国出口集装箱运价指数的分析

金融危机的爆发对全球航运业造成很大影响,我国集装箱班轮运输也经历了一段严峻时期。目前处于后金融危机时期,市场有所复苏,班轮运价有也有一定回升,集装箱班轮公司要从容应对危机,仍需不断在经营中做出调整。本文主要分析在后金融危机时期,中国集装箱班轮运价波动的影响因素,并对班轮公司的经营提出相应的对策。     

中国出口集装箱运价指数的宏观经济影响因素分析

本文首先分析衡量我国航运市场景气程度的重要指数-出口集装箱运价指数（CCFI）的序列特征,并对其建立均值-波动率的ARIMA-GARCH模型。在对CCFI指数及影响航运市场的进出口商品价格指数、人民币有效汇率、宏观的CPI指数进行平稳性检验后,建立关于CCFI指数的VAR模型,并由Johansen检验及脉冲响应、方差分解分析CCFI指数的波动影响因素,以便于航运市场参与者分析、预测未来的航运市场价格指数走向。     

我国出口集装箱运价指数与宏观经济景气指数关系的实证研究

我国出口集装箱运价指数是反映我国国际集装箱市场的主要指标,而宏观经济景气指数则反映着我国国民经济的运行状况,两者之间应当存在着某种密切的关系。本文首先从理论上分析了出口集装箱运价指数影响宏观经济景气指数的内在机制,然后采用格兰杰因果关系检验对两者之间的关系进行了实证分析。结果表明,出口集装箱运价指数和宏观经济景气指数存在着较强的相关性,且出口集装箱运价指数的提高将增加宏观经济的景气。     

国际油价影响下航运运价指数预测研究——基于SVR-Adam-LSTM模型分析

波罗的海干散货运价指数是全球航运市场主要运价指数之一,在一定程度上反映航运市场的变动。分析并掌握波罗的海干散货运价指数的主要特征,对提高波罗的海干散货运价指数预测的准确性,从而把握海运价格的变化规律、辅助航运风险管理等都有着十分重要的意义。而燃油成本是航运企业的重要成本,其成本波动对波罗的海干散货运价指数有着较大影响。本文基于2012年以来的波罗的海干散货运价指数数据和国际原油价格数据,探讨波罗的海干散货运价指数与国际原油价格的变化关系,并分别构建SVR模型、LSTM模型和SVR-Adam-LSTM组合模型对波罗的海干散货运价指数进行预测。结果表明：SVR-Adam-LSTM组合模型相较于单一模型,结合国际油价数据后,表现出更高的预测精度和更强的指数趋势把控能力。预测结果显示：波罗的海干散货运价指数短期内保持上升趋势,后期受疫情、地缘政治等影响出现小幅震荡回调。据此,政府及相关部门应加强对波罗的海干散货运价指数与其他影响因素的研究,同时准确发布能够体现我国市场特色的干散货指数,为我国航运市场平稳发展保驾护航。     

基于神经网络技术对标普500指数波动率的预测

波动率是对特定证券或市场指数收益分散度的统计量度,可以通过使用证券或市场指数收益率之间的标准偏差或方差来衡量。通常,波动率越高,风险越高。文章运用神经网络模型对美国标普500指数2016年的波动率进行了预测,并得到了优于传统模型的预测结果。     

上海出口集装箱运价期货对现货市场价格波动性的影响北大核心CSSCI

为航运企业控制船运风险创造条件,是我国发展航运运价指数衍生品的主要目的之一,上海出口集装箱运价期货上市,没有像期望的那样降低现货市场的风险,反而增大了现货市场的波动性。其原因可能在于期货市场的交易主体不合理、交易规则不规范和环境不确定因素的意外冲击。因此,在确保风险可控的前提下,政府应放松对国有企业参与衍生品交易的限制,积极引导国有大中型企业参与金融衍生品市场,探索政府推动与市场演化相结合的发展道路;加强对航运运价衍生品的宣传,强化对市场进入者的业务培训,使参与者了解规则并掌握技巧,同时吸引更多的自然人与法人参与到航运运价衍生品市场中来。     

基于扩散指数的中国经济景气预测

本文试图通过计算17个与宏观经济运行密切相关的先行、同步、滞后指标的综合扩散指数并画出其扩散指数时间序列图,并与先行扩散指数时间序列图对比分析,以此来认识现期我国的经济运行状况及预测未来7个月的宏观经济景气循环状况。