沪铜期货价格的时间序列分析

发布时间：2024-03-10 02:17

　　随着中国市场经济的发展,国民对于使用财富投资增值的需求也不断增加。中国金融交易市场因此迅速繁荣,金融交易的种类也越来越多。各类机构的管理者和作为个人的投资者逐渐聚焦于渐渐兴起的金融衍生品交易,其中的期货市场在他们看来尤为重要。在期货市场中,为避免可承受范围之外的损失,风险控制对于在期货市场中进行交易的所有人是十分重要的,而对期货价格进行预测则是做好风险控制工作的大前提。因此,期货价格预测的重要性不言而喻。现如今,随着统计学方面理论的不断发展和计算机方面算法的不断优化,针对期货价格预测这一问题涌现出了许多实用的预测方法。一方面,有统计学中延伸到应用的理论方法,例如:时间序列中ARIMA预测模型、GM(1,1)灰色预测模型、VAR模型等。另一方面,有基于机器学习算法理论相关的方法,例如:BP神经网络预测模型和SVM支持向量机等。本文首先选取了时间序列中的ARIMA预测模型、GM(1,1)灰色预测模型这两种简单的时间序列预测模型分别利用2018年8月3日至2018年12月14日沪铜期货主力(cu1901)连续90个交易日收盘价的价格作为原始数据进行建模,并对同一时间段(即2018年12月17...

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【部分图文】：

图3沪铜3月份期货日线数据R/S分析图

运用最小二乘法对(3)式进行回归,得到的截距就是(3)式中log(c)的估计值,斜率是赫斯特指数H的估计值,如图3所示。图1　沪铜3月份期货每日收盘价时间序列图Figure1　MarchCopperFuturesDailyClosingPricesTime....

图4沪铜3月份期货非周期循环长度分析图

用于估计非周期循环长度)。对于具有状态持续性的过程来说,Vn关于log(n)向上倾斜,当Vn值发生突变时,长记忆消失。通过计算Vn统计量,分析图4中数据发现,Vn关于log(n)的曲线在n=510时发生突变,开始走平,估计沪铜3月份期货时间序列的非周期循环长度大约是510天....

图3.1护铜期货主力(cu19OI)收盘价的时序图

我们不难发现该收盘价序列无明显趋势并且不是在一个常数附至此，我们可以做出一个大致的结论：该序列是不平稳的。为对该结论的行验证，我们将对该序列进行含有截距项的ＡＤＦ单位根检验来进一步说明。??图所示：??Ｎｕｌｌ?Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ：?ｈａｓ?ａ?ｕｎｉｔ?ｒｏｏｔ??Ｅｘｏｇｅ....

图3.4一阶差分后序列的相关图

Ｎｕｌｌ?Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ：?Ｄ（?）?ｈａｓ?ａ?ｕｎｉｔ?ｒｏｏｔ??Ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ：?Ｎｏｎｅ??Ｌａｇ?Ｌｅｎｇｔｈ：?０?（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ?－?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ＳＩＣ，?ｍａｘｌａｇ＝１１）??ｔ－Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ?Ｐｒｏｂ?＊??Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ?Ｄ....

本文编号：3924088