基于ARIMA模型对我国黄金期货价格分析与预测

本文基于ARIMA模型,对黄金期货建立了价格预测模型,并对2016年1月18日至2017年1月10日内共241个交易日的上海期货交易所的黄金期货的结算价数据的变动规律和短期趋势进行了预测.实证结果表明:ARIMA模型可以对黄金期货价格走势做出短期预测,能够大体上反映出黄金期货价格的波动情况,并为投资者以及企业在进行相关决策时提供有价值的参考.然而预测误差随着预测时间的增加而变大.     

A股走势预测的马氏过程模型

本文选取沪深300指数作为A股走势的代表,首先对马尔科夫链的理论进行了介绍,再根据马尔科夫链理论建立了分析预测股指变动趋势的数学模型,最后运用实例数据来对该模型的应用进行了说明.     

基于AHP与马尔科夫链的股票行情一类分析及预测

本文以股票投资者为指导对象,将投资者的整个投资过程划分为两部分:根据层次分析法利用不同指标对股票选择的影响建立递阶层次模型,选取上海证交所历史数据验证模型的有效性;同时将马尔科夫链理论应用于股票市场,构建马氏链预测模型,并预测中国石化未来几个交易日价格所处区间。     

基于Vasicek期货随机模型的期望值与模拟

本文研究期货价格满足Vasicek期货随机模型。通过研究这个模型的显示解得到未来每个时刻期货价格的期望值。然后通过模型离散化方法和期货PTA0912一年(从2008年12月10日到2009年12月10日)的历史数据对模型参数进行了合理的估计,并给出了一个对未来100个交易日的期货价格模拟。     

ARMA-GARCH模型的期货价格预测比较研究

影响期货价格的因素非常多,且期货价格波动幅度大,对其进行准确的预测是困难的。但期货市场价格波动又有其自身内在的特点,基本因素分析法虽然能够大致确定市场未来走势,却很难定量化,技术分析方法的判断常提前或滞后且容易导致＂走势陷阱＂,因此本文运用WIND金融资讯数据库上的日收盘价数据,分别用ARMA模型和ARCH模型族中的GARCH模型,利用Eviews5.0软件对于期货价格进行预测并进行比较。     

期货投资技术分析

<正>技术分析是进行期货价格走势分析的重要方法之一,是指通过现在和历史的期货价格走势情况来预测其未来的价格走势。理论基础技术分析的理论基础是基于三个合理的假设:市场行为包容消化一切;价格以趋势方式演变;历史会重演。一是市场行为包容消化一切。技术分析者认为,任何能够影响某种商品期货价格的因素——基础的、政治的、心理的或任何其他方面的——实际上都反映在其价格变化之中。既然如此,研究价格就够了。     

基于马尔科夫链模型的股票应用分析

随着我国经济的快速发展,股票市场作为人们投资的重要话题.股票的交易受到很多随机因素的影响,从而使得股票价格涨跌具有不确定性,所以正确预测股价未来的走向,可使投资者的利益最大化.随着马尔科夫理论的发展,产生了基于该理论的马尔科夫模型,因为马尔科夫预测不需要大量的历史数据,只需要考虑当前时刻的状态,通过设置初始向量和计算状态转移矩阵来预测其变化趋势.本文首先对马尔科夫链模型理论进行了阐述,其次通过设置初始向量和计算状态转移矩阵来预测永辉超市短期内股市收盘价格,最后为投资者提供一种有效且科学的投资方法.     

基于LM算法的石油期货价格预测研究

石油价格的走势一直是世界各国所研究和关注的焦点,石油期货是世界石油交易的一种重要方式,准确预测石油期货价格的走势,对于政府宏观政策取向和相关企业经营决策具有重要意义。本文利用BP神经网络的自适应学习能力,建立基于LM算法的石油期货价格预测模型,并使用MATLAB7．0编程实现,针对纽约商业交易所的石油期货价格数据进行了训练和测试。研究结果表明,将基于LM算法的BP神经网络模型应用于石油期货价格预测中,运算速度快,预测精度高,具有推广应用的价值。     

玉米期货价格的波动分析

本文基于玉米期货价格数据,运用ARCH类模型和马尔科夫机制转换模型分析玉米期货价格的波动规律和特征。研究表明,玉米期货价格存在一阶ARCH效应和＂杠杆效应＂,玉米期货价格收益率具有显著的波动集簇性;TARCH和EGARCH模型估计结果,玉米市场中价格上涨信息引发的波动比价格下跌信息引发的波动要大,玉米价格波动具有显著的非对称性。我国玉米期货价格确实存在马尔科夫机制转换;在样本研究期间,我国玉米期货价格存在比较明显的三个上涨和下跌阶段,在波动中保持上涨趋势。     

蔬菜价格波动周期的马尔可夫链分析与预测

文章针对蔬菜批发市场因日常需求较大,供应渠道较多等原因造成价格波动较大,资源调配不均的问题进行研究,建立马尔可夫链(MC)预测模型,以某地区某类时令蔬菜未来一段时间内价格的波动区间及价格波动周期为应用面,分析与预测结果表明马尔科夫预测模型是应用马尔科夫链的基本原理与方法分析事物的变化规律,并预测其未来变化趋势的一种可行性技术,同时从数学角度验证了自由经济市场中商品价格围绕商品价值波动的经济学原理。     

马尔科夫链在预测土地利用结构中的应用——以湖南娄底万宝镇为例

土地利用总体规划是土地利用管理工作的“龙头”,而确定土地利用结构是其重点之一,合理地预测土地利用结构对区域的发展具有重要的现实意义。文章通过马尔科夫链预测了乡镇土地利用结构。结果表明:在相关资料较难获得的远期,马尔科夫链能较好地预测未来的土地利用结构。     

基于灰色新陈代谢—马尔科夫链的应急物资需求量预测

灾害物资需求量的预测是应急物流管理的关键所在。针对应急储备指数等方法存在不足,文章将灰色新陈代谢理论与马尔科夫链理论相结合,建立了灾害应急物资需求预测模型。本模型补充了反映应急能力提高的新信息,克服了随机波动数据对需求影响。针对应急数据首先用灰色新陈代谢GM(1,1)进行了趋势预测,然后采用马尔科夫链状态概率转移矩阵的预测方法对其预测值进行了二次拟合,实证分析表明预测精度有了显著提高。     

股票价格的模糊预测方法

模糊预测是建立在模糊数学理论基础上的一种预测和评价方法。它的特点在于其评价方式与人们的正常思维模式很接近,用程度语言描述对象。它特别适合于用来解决那些只能用模糊的、非定量的、难以明确定义的实际问题。对具体事物建立评价因素集、各因素权重集、各种评价结果组成的评价集,采用一定的合成算子进行综合运算和评价。马尔科夫链是系统在任一时刻所处状态组成的随机序列。本文就是通过建立马尔科夫链模糊预测模型,提出对股票价格波动进行预测的方法。并以07年沪市为例,通过具体运算、对比发现此方法是可行的。     

中国碳排放试点市场碳交易价格分析及预测

对试点市场碳价格分析结果表明:①试点市场碳价格平均水平相差较大,各市场数据均出现尖峰厚尾、波动率集聚、多重分形特征;②试点市场月均价分析过程中,发现新的碳排放市场的建立会对各个碳市场交易价格有提升作用,免费碳排放配额比例的适当调整有利于碳排放配额交易价格下降,碳排放市场核算与核查体系的逐步完善会使碳排放配额交易价格趋于平稳。本文采用马尔科夫转换多重分形模型对碳价格进行预测,得出了准确度较高的结果。     

马尔科夫过程模拟与预测景观类型变化

马尔柯夫分析是利用某一系统的现在状况及其发展动向预测该系统未来状况的一种概率预测分析方法与技术。它通过对系统不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率的研究来确定系统各状态变化趋势,从而达到对未来趋势预测的目的。马尔科夫过程是无后效性的一种特殊的随机运动过程。     

吉林省住房价格变动趋势分析

近年来,吉林省住房价格呈平稳增长态势,对其未来走势进行分析预测具有重要现实意义.本文在分析吉林省住房价格影响因素的基础上,采用定性和定量相结合的方法对吉林省住房价格的未来走势做出预测,最后对吉林省应对房价变动提出对策性建议.     

吉林省住房价格变动趋势分析

近年来，吉林省住房价格呈平稳增长态势，对其未来走势进行分析预测具有重要现实意义。本文在分析吉林省住房价格影响因素的基础上，采用定性和定量相结合的方法对吉林省住房价格的未来走势做出预测，最后对吉林省应对房价变动提出对策性建议。     

国际煤炭现货与期货价格关联性研究

文章利用2010年12月10日至2013年7月12日的欧洲ARA三港现货价格和ICE鹿特丹期货价格周数据,对煤炭现货与期货价格之间的关联性进行了研究。用E-G两步法分析结果表明国际煤炭现货与期货价格之间存在协整关系。向量误差修正模型结果显示现货价格和期货价格变化分别受自身和对方前两期价格变动的影响,误差修正项对煤炭现货价格变动具有负向调节作用,而对煤炭期货价格变动具有正向调节作用。进一步的格兰杰因果检验发现煤炭现货是煤炭期货价格变动的格兰杰原因,而煤炭期货价格不是煤炭现货价格变动的格兰杰原因。     

我国物价波动特征的实证分析

本文旨在分析我国物价水平变动的规律,预测未来价格变化的走势。利用时间序列的移动平均比率法、频谱分析、ARCH类模型等,本文实证分析了我国消费物价指数（CPI）波动的季节性、周期性、集聚性等特征。结论显示：我国物价波动呈季节性特征,具有3年左右的短周期和9年左右的长周期,聚集特征明显,物价上涨具有一定的长期记忆性。有关结论对预测我国未来CPI的走势有一定现实指导意义。     

基于马尔可夫模型的燃料油期货价格预测实证研究

我国是世界上第二大能源消费国,及时准确预测石油价格是我国政府与相关企业降低能源成本和风险控制的重要一环。本文通过建立预测燃料油期货价格的马尔可夫模型,对上海期货交易所的燃料油期货价格预测进行实证研究。研究结果表明,同市场价格对比后能够确定符合期货市场的模型参数,并且随着模拟数量的逐渐增大,价格产生的波动率逐渐减小。因此,经过修正的马尔可夫模型能够预测燃料油期货价格的长期走势,这将为我国政府、相关企业和投资者进行燃料油价格预测提供理论参考依据。