【正文】 在價(jià)格預(yù)測(cè)研究中，采用的模型主要有： EWMA 模型、 ARIMA 模型、 LSTAR 和ESTAR 模型、 VAR 和 ECM 模型以及智能模型（小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。文章盡量以最寬松的假設(shè)條件所得出的結(jié)論為基準(zhǔn)，因?yàn)榧僭O(shè)條件越寬松，其也越接近真實(shí)的市場(chǎng)，所得出的結(jié)論也最真實(shí)可靠。因?yàn)樾》秶膬r(jià)格變動(dòng)不能反映價(jià)格的整體走勢(shì)，在進(jìn)行相似比較的時(shí)候也 會(huì)影響查找的準(zhǔn)確度。 VAR 模型與誤差修正模型 在現(xiàn)實(shí)生活中，我們對(duì)那些變量是內(nèi)生的，那些變量是外生的往往并不是很自信。 LSTAR 和 ESTAR 平滑轉(zhuǎn)移自回歸模型 LSTAR 和 ESTAR 模型都是簡(jiǎn)單非線(xiàn)性模型，通過(guò)對(duì)模型施加一項(xiàng)轉(zhuǎn)移方程，使序列能夠反映逐漸變化和轉(zhuǎn)移的特點(diǎn)。二者具有相同的功能或相同的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義，故采用 GARCH 模型式的滯后系數(shù) 來(lái)代替 EWMA 模型式中的衰減因子 ? 。對(duì)玉米期貨價(jià)格有影響的因素主要包括：玉米現(xiàn)貨價(jià)格、玉米的供給量、玉米的需求量、美國(guó) CBOT 的玉米期貨價(jià)格、玉米期貨合約的交易量、玉米期貨合約的持倉(cāng)量，此外對(duì)玉米價(jià)格有影響的還有 GDP 增速、 CPI 指數(shù)、季節(jié)和天氣等因素。如果 0?? ，則信息是非對(duì)稱(chēng)的，如果 0? ，我們說(shuō)存在杠桿效應(yīng)，非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)的主要效果是使得波動(dòng)加大；如果 0? ，則非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)的作用是使得波動(dòng)減小。隱含波動(dòng)率可以根據(jù)期權(quán)的價(jià)格逆推出來(lái)。tRV RV?? ，121139。依此類(lèi)推，得到連續(xù)的玉米期貨價(jià)格序列。 ARCH 的主要思想是時(shí)刻 t 的 tu 的方差（ 2t?? ）依賴(lài)于時(shí)刻 1t? 的 殘 差 平 方 的 大 小 ， 即 依 賴(lài) 于 21t?? 。無(wú)偏估計(jì)要求 1ab? ? ? 以及 0kk???? 。若 tS 服從一階單整（即tS 遵循隨機(jī)游走，其一階差分是平穩(wěn)的），則對(duì) tnS? 的最優(yōu)預(yù)測(cè)是與 tnS? 協(xié)整的。 令 相 隔 k 期 的 收 益 率 自 相 關(guān) 系 數(shù) 為1121( ) ( )()nktttk nttX X X XXX??????????? ，（ 21 ()ntt XX? ??也可表示為 ? ? 2n a s? ）。這是因?yàn)樵诘谝环N形式下，設(shè) 1t t tP P u??? ，若 ? ?1/0ttE u I ? ? ，則 ??tP 是鞅過(guò)程 ，此時(shí) 11[( ) / ] 0t t tE P P I???? 或11( / )t t tE P I P??? 其中 ? ?1 1 2 1 2{ , , ...} , , ...t t t t tI P P U U? ? ? ? ???為 1t? 期的信息集。 華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開(kāi)題報(bào)告 11 三、本課題研究的主要內(nèi)容和重點(diǎn) 課題研究的主要框架 研究現(xiàn)狀 期貨市場(chǎng)有效性檢驗(yàn) 期貨價(jià)格的預(yù)測(cè) 期貨波動(dòng)性研究 我國(guó)玉米期貨市場(chǎng)有效性檢驗(yàn) 市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)理論基礎(chǔ) 市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)方法概述 市場(chǎng)有效性實(shí)證檢驗(yàn) 我國(guó)玉米期貨價(jià)格預(yù)測(cè) 玉米期貨價(jià)格影響因素分析 期貨價(jià)格預(yù)測(cè)建模 期貨價(jià)格預(yù)測(cè)實(shí)證檢驗(yàn)及對(duì)比 玉米期貨價(jià)格波動(dòng)率分析 期貨波動(dòng)率原理 玉米期貨波動(dòng)率特征分析 期貨波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型分析 研究結(jié)果及建議 緒論 研究來(lái)源和背景 研究意義和目的 華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開(kāi)題報(bào)告 12 課題研究的主要內(nèi)容 第一章 緒論 研究來(lái)源和背景 研究意義和目的 第二章 研究現(xiàn)狀 國(guó)內(nèi)外期貨市場(chǎng)有效性研究現(xiàn)狀 國(guó)內(nèi)外期貨價(jià)格預(yù)測(cè)模型的發(fā)展研究現(xiàn)狀 國(guó)內(nèi)外關(guān)于期貨價(jià)格波動(dòng)率的研究現(xiàn)狀 第三章 我國(guó)玉米期貨市場(chǎng)有效性檢驗(yàn) 期貨市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)的理論基礎(chǔ) 目前證券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的有效性檢驗(yàn)大多集中在弱式有效市場(chǎng)的檢驗(yàn)。如祝金榮 [87]（ 20xx）建立了基于支持向量機(jī)技術(shù)的石油期貨價(jià)格預(yù)測(cè)方法，結(jié)果表明支持向量機(jī)方法比 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 ARIMA 模型預(yù)測(cè)精度更高。實(shí)證表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性比 ARIMA 要高很多。研究表 明 ARMA 模型和 GARCH 模型的預(yù)測(cè)銅期貨價(jià)格都各有優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況準(zhǔn)確選擇。 陳林 ， 黃章樹(shù) [71]（ 20xx）采用 ARIMA模型對(duì)鄭州棉花期貨的價(jià)格進(jìn)行了預(yù)測(cè)，在此基礎(chǔ)上提出用枚舉法來(lái)確認(rèn)模型的 P 值和 q 值，以此確定最優(yōu)的預(yù)測(cè)組合，進(jìn)而對(duì)期貨價(jià)格進(jìn)行了更為精確的預(yù)測(cè)。但是由于時(shí)間序列早期提出時(shí)，缺乏足夠的經(jīng)濟(jì)含義，因此早期在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的較少。在影響期貨價(jià)格的因素中，現(xiàn)貨價(jià)格、交易量、供需量是最主要的因素。對(duì)農(nóng)產(chǎn)品期貨的波動(dòng)率進(jìn)行研究后證實(shí)tCopulaDCC 模型比其他時(shí)變 Copula 模型對(duì)農(nóng)產(chǎn)品期貨波動(dòng)性的刻畫(huà)和預(yù)測(cè)效果更好。由于 Wei 采用已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率作為期貨實(shí)際波動(dòng)率的代理變量，因此已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率模型的預(yù)測(cè)效果要遠(yuǎn)高于其他兩種模型。通過(guò) 運(yùn)用幾種不同預(yù)測(cè)模型對(duì)高頻數(shù)據(jù)的標(biāo)普 500指數(shù)期貨的波動(dòng)率進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析后發(fā)現(xiàn)，在不存在夜間交易的情況下，期貨波動(dòng)率的最好擬合模型是 5 分鐘期貨收益率的平方和。 金成曉 和 王繼瑩 [40]（ 20xx）將 ADFKPSS 聯(lián)合檢驗(yàn)法、自相關(guān)系數(shù)法、 R/S 檢驗(yàn)法運(yùn)用到滬深 300 股指期貨的收益率及波動(dòng)率序列的長(zhǎng)記憶性檢驗(yàn)中，結(jié)果顯示滬深 300股指期貨的收益率序列不具有顯著的長(zhǎng)記憶性，而其波動(dòng)率序列具有顯著的長(zhǎng)記憶性，這意味著期貨市場(chǎng)中的事件或消息可能會(huì)對(duì)期貨的價(jià)格和收益率產(chǎn)生長(zhǎng)期和深遠(yuǎn)的影響。一是對(duì)證券或者期貨波動(dòng)率的特征特點(diǎn)的研究，二是對(duì)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)研究。 辛宇 和 陳工孟 [25]（ 20xx）， 趙扣柱 [26]（ 20xx），徐成波 和 顏虎 [27]（ 20xx）等采用了方差比的方法對(duì)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)、股指期貨市場(chǎng)進(jìn)行了有效性分析。此外其他學(xué)者也采用了一些其他的檢驗(yàn)方法，如Rothig amp。通過(guò)對(duì) 5 個(gè)商品交易所分別在 8 個(gè)星期和 24 個(gè)星期的時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn) 5 個(gè)市場(chǎng)都有無(wú)效的時(shí)候，但不是一直都無(wú)效，并且拒絕無(wú)偏估計(jì)性的假設(shè)主要是由市場(chǎng)的無(wú)效性引起的，而不是由風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的存在引起的。在此之前市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)遇到的一個(gè)重要問(wèn)題就是金融資產(chǎn)的價(jià)格序列不是一個(gè)平穩(wěn)序列，因此容易拒絕市場(chǎng)有效的原假設(shè)，而單位根檢驗(yàn)很好的解決了這個(gè)問(wèn)題。 Stevenson 和 Bear[10]（ 1970）采用了隨機(jī)游走方法對(duì) 19511968 年芝加哥商品交易所的大豆和玉米期貨的價(jià)華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開(kāi)題報(bào)告 4 格變化進(jìn)行了研究，隨機(jī)游走檢 驗(yàn)的結(jié)果不能為大豆和玉米期貨投資性的價(jià)格序列提供一個(gè)滿(mǎn)意的解釋?zhuān)驗(yàn)樽韵嚓P(guān)檢驗(yàn)得到期貨價(jià)格變化的自相關(guān)性不顯著，認(rèn)為應(yīng)該拒絕隨機(jī)游走的假說(shuō)。通常這些成分都是獨(dú)立的，其性質(zhì)也比較含糊。在半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)條件下，技術(shù)分析和基本分析都失去作用，內(nèi)幕消息可能獲得超額利潤(rùn)；③ 強(qiáng)式有效市場(chǎng)假設(shè)（ Strong Form Efficient Hypothesis）是有效市場(chǎng)的最高層次，認(rèn)為價(jià)格已充分反映了所有關(guān)于公司營(yíng)運(yùn)的信息，這些信息包括已公開(kāi)的或內(nèi)部未公開(kāi)的信息。 法瑪正式提出了有效市場(chǎng)假說(shuō)（ Efficient Market Hypothesis， EMH） [2]。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，玉米的進(jìn)口、出口、食用、加工生產(chǎn)等都離不開(kāi)生產(chǎn)、流通、儲(chǔ)備這三個(gè)環(huán)節(jié)。 （ 1）加強(qiáng)對(duì)玉米期貨價(jià)格的研究，有利于完善玉米期貨市場(chǎng)；有利于種植戶(hù)對(duì)玉米種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)市場(chǎng)化；有利于相關(guān)企業(yè)進(jìn)行套期保值和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)價(jià)格的變化對(duì)投資者和投資者來(lái)說(shuō)是賺取利潤(rùn)的來(lái)源，但是對(duì)生產(chǎn)者和經(jīng)營(yíng)者帶來(lái)的更多的是不利影響。玉米不僅是重要的糧食作物，還是優(yōu)質(zhì)飼料，更是重要的工業(yè)原料，利 用玉米子粒和副產(chǎn)品直接或間接制成的工業(yè)產(chǎn)品已達(dá) 500 種以上。 然而，根據(jù)文獻(xiàn)回顧，包括玉米 期貨在內(nèi)的糧食期貨市場(chǎng)相對(duì)無(wú)效，這可能導(dǎo)致套期保值功能的失敗、價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的失敗，并在極端情況下導(dǎo)致市場(chǎng)自身的最終消失?？梢?jiàn)對(duì)玉米期貨價(jià)格進(jìn)行研究，能夠?yàn)樯a(chǎn)者、消費(fèi)者、投資者帶來(lái)收益。 法瑪 (Eugene Fama)在 Financial Analysts Journal 上發(fā)表文章 Random Walks in Stock Market Prices 中第一次提到了 Efficient Market 的概念 [1]。 法瑪 還基于三種類(lèi)型的信息： “歷史信息”、“公開(kāi)信息”和“內(nèi)部信息”將有效市場(chǎng)劃分為三種形式：弱式有 效市場(chǎng)、半強(qiáng)式有效市場(chǎng)和強(qiáng)式有效市場(chǎng) [2]。在該文中， Fama 還認(rèn)為，牽涉到模型的檢驗(yàn)，即便出現(xiàn)異象，也不能簡(jiǎn)單斷言市場(chǎng)的無(wú)效，因?yàn)榭赡苁嵌▋r(jià)模型自身的不夠精確，抑或模型的假設(shè)被破壞了 。此外 Leuthold[7]（ 1972）， Tier amp。齊明亮 [12]（ 20xx）對(duì)鄭州小麥期貨市場(chǎng)的有效性采用了自相關(guān)檢驗(yàn)、協(xié)積檢驗(yàn)和方差比檢驗(yàn)。 Lai 解釋這是因?yàn)樵谑袌?chǎng)中存在著風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，外匯市場(chǎng)并不能同時(shí)滿(mǎn)足市場(chǎng)有效性和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的聯(lián)合檢驗(yàn)。結(jié)果表明在長(zhǎng)期內(nèi)，市場(chǎng)是有效的，也是無(wú)偏的；在短期內(nèi)，市場(chǎng)有無(wú)效的成分，并且存在市場(chǎng)溢價(jià)。 周偉 和 田耒 [22]（ 20xx）采用了序列自相關(guān)對(duì)期貨市場(chǎng)進(jìn)行了檢驗(yàn)。這一研究發(fā)現(xiàn)為通過(guò)研究證券收益率的波動(dòng)性的變化來(lái)預(yù)測(cè)證券價(jià)格變化提供了新的理論和思路。 馬超群 等 [37]（ 20xx）對(duì)上海期貨交易所的銅和鋁期貨合約進(jìn)行非線(xiàn)性波動(dòng)檢驗(yàn)后得到的結(jié)論是：這兩種期貨價(jià)格的波動(dòng)都具有明顯的聚集現(xiàn)象，銅期貨的波動(dòng)沒(méi)有杠桿效應(yīng)，但是鋁期貨的“利多”對(duì)條件方差的沖擊大于“利空”的沖擊，并且也證實(shí)了期貨收益波動(dòng)率有明顯的 長(zhǎng)期記憶性。通過(guò)對(duì)標(biāo)普 500 的期貨和期權(quán)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn)隱含在期權(quán)定價(jià)公式中的期貨波動(dòng)率的變化具有對(duì)稱(chēng)性，并且隨著合約到期日的臨近，波動(dòng)率逐漸減小，這與以往的研究結(jié)果是相悖的。 Agnolucci[47]（ 20xx）建立了 GARCH 模型 和隱含波動(dòng)率模型對(duì) WTI 的原油期貨波動(dòng)率進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè)，在準(zhǔn)確性方面， GARCH 的表現(xiàn)比隱含波動(dòng)率模型更好，而且假設(shè)服從 GED 分布的 GARCH 模型的預(yù)測(cè)效果表現(xiàn)最好；在長(zhǎng)期的固定值假設(shè)下， CGARCH 的表現(xiàn)沒(méi)有進(jìn)一步的改善。吳曉雄 [53]（ 20xx）在已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率模型、隨機(jī)波動(dòng)模型以及 GARCH 族模型采用了多種損失函數(shù)對(duì)比了三類(lèi)波動(dòng)率模型的預(yù)測(cè)效果。后一個(gè)階段都是在前一個(gè)階段預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)之上加以改進(jìn)和提升，以試圖更接近真實(shí)的證券和資本市場(chǎng)。雖然古典線(xiàn)性回歸具有簡(jiǎn)潔易懂，并有理論的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)支撐，但是其模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性卻較低。國(guó) 內(nèi)外相關(guān)的研究文獻(xiàn)都很多。劉軼芳等 [77]（ 20xx）在 EWMA 和 GARCH模型思想的基礎(chǔ)上，提出基于 GARCH— EWMA的期貨價(jià)格預(yù)測(cè)模型，為期貨市場(chǎng)合約價(jià)格的預(yù)測(cè)提供新的預(yù)測(cè)方法，解決以往使用EWMA 模型時(shí)沒(méi)有一個(gè)科學(xué)的確定衰減因子的方法。在智能預(yù)測(cè)模型中，應(yīng)用的較多的是發(fā)展已經(jīng)較成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)。王海軍等 [85]（ 20xx）運(yùn)用粒子群算法進(jìn)行初始初始尋優(yōu)，再用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步精確網(wǎng)絡(luò)權(quán)閾值，然后建立基于粒子群的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)期貨價(jià)格建立預(yù)測(cè)模型，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的速度和準(zhǔn)確性。楊建輝，戴曉真 [90]（ 20xx）提出了基于魚(yú)群優(yōu)化的支持向量機(jī)期貨價(jià)格預(yù)測(cè)模型， 并以倫敦有色金屬期貨為例進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析。 市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)方法概述 隨機(jī)游走模型檢驗(yàn) 若期貨的價(jià)格序列服從隨機(jī)游走模型，則可在一定程度上說(shuō)明期貨市場(chǎng)是弱式有效的。即 1 1 1 2 2t t t t k t k tx X g X X L X? ? ? ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 其華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開(kāi)題報(bào)告 13 中， ? 為漂移項(xiàng)， g? 為時(shí)間上的趨勢(shì)項(xiàng)， k 為滯后差分項(xiàng)的個(gè)數(shù)，選擇原則為在盡可能小的情況下消除擾動(dòng)項(xiàng) t? 的序列相關(guān)性。 Lo 和MacKinlay 提出了兩個(gè)具有標(biāo)準(zhǔn)正太分布特征的 Z 統(tǒng)計(jì)量以檢驗(yàn)隨機(jī)游走的原假設(shè)是否成立。 誤差修正模型 若市場(chǎng)是有效的，則協(xié)整方程的殘差項(xiàng)不存在序列相關(guān)，因此需建立誤差修正模型。 GARCH 模型檢驗(yàn) 自回歸條件異方差 (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model， ARCH)模華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開(kāi)題報(bào)告 15 型是特別用來(lái)建立條件方差模型并對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)的。 我國(guó)玉米期貨市場(chǎng)有效性實(shí)證檢驗(yàn) 由 于每一份期貨合約都有相應(yīng)的到期交割期限，一份合約到期交割后，該合約就不復(fù)存在了，因此期貨合約的價(jià)格序列不是連續(xù)的。tRV 表示為 39。 ? ? ? ? ? ?12C S N X r T td e N d???? ； ? ? ? ? ? ?21P X SNr T te N d d??? ? ? ? 。 我國(guó)玉米期貨價(jià)格的波動(dòng)率特征 在玉米期貨波動(dòng)率的研究方面，主要是用 GARCH 族模型，檢驗(yàn)它的長(zhǎng)記憶性、非對(duì)稱(chēng)性、杠桿性等。 長(zhǎng)記憶性研究： FIGARCH 模型： 玉米期貨波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型分析和比較 期貨波動(dòng)率的預(yù)測(cè)模型是建立在期貨波動(dòng)率的性質(zhì)和特征之上的。