中國黃金現(xiàn)貨價格預(yù)測模型淺談

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1、中國黃金現(xiàn)貨價格預(yù)測模型淺談本文導(dǎo)航1、首頁2、理論簡述3、數(shù)據(jù)選取我為您編輯了“中國黃金現(xiàn)貨價格預(yù)測模型淺談”中國黃金現(xiàn)貨價格預(yù)測模型淺談一、文獻(xiàn)綜述我國自黃金市場化改革以來，黃金價格脫離了政府管制實(shí)現(xiàn)了自由波動，黃金產(chǎn)業(yè)鏈條的各個環(huán)節(jié)也都愈發(fā)明顯的感受到了市場化改革所造成價格波動而帶來的市場和經(jīng)營風(fēng)險。而黃金價格作為黃金市場中的核心要素一直都備受關(guān)注。眾所周知，影響黃金變動的因素眾多且復(fù)雜，這也是黃金作為一種特殊商品有別于其他普通商品的最重要表現(xiàn)。判斷和預(yù)測黃金價格成為擺在黃金市場眾多參與者面前的一個重要課題。而學(xué)術(shù)界對黃金價格的預(yù)測成果并不多，胡乃聯(lián)等（1999）通過建立自適應(yīng)過濾模

2、型試圖對國際黃金價格進(jìn)行預(yù)測，顧孟鈞等（2017）進(jìn)行了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國際黃金價格預(yù)測模型研究，上述研究都是針對國際黃金價格的預(yù)測研究，而目前學(xué)術(shù)界針對國內(nèi)黃金現(xiàn)貨價格的預(yù)測研究尚不多見，本文試圖通過自回歸移動平均模型即ARMA模型對中國黃金現(xiàn)貨價格進(jìn)行預(yù)測，最終結(jié)果顯示，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果擬合度高，預(yù)測誤差極小，表明該模型的建立對中國黃金現(xiàn)貨價格的變動趨勢具有較強(qiáng)的預(yù)測功能。本文導(dǎo)航1、首頁2、理論簡述3、數(shù)據(jù)選取二、理論簡述ARMA模型是一類常用的隨機(jī)時序模型，它是一種精度較高的時間序列預(yù)測方法。其基本思想是：某些時間序列是依賴于時間t的一族隨機(jī)變量，構(gòu)成該時序的單個序列值雖然具有

3、不確定性，但整個序列的變化卻有一定的規(guī)律可以用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型近似描述。ARMA模型有三種基本類型：自回歸模型、移動平均模型以及自回歸移動平均模型。時間序列是隨時間改變而隨機(jī)地變化的序列。時間序列分析是利用序列的歷史信息以及歷史信息之間的相互作用，對序列的未來軌跡進(jìn)行預(yù)測的一種數(shù)學(xué)方法。實(shí)現(xiàn)時間序列分析技術(shù)的關(guān)鍵在于如何挖掘歷史信息之間的相互作用信息，提高預(yù)測的精確性。時間序列分析的目的是找出它的變化規(guī)律，即模型，常用的模型主要有3種：AR模型（Auto-RegressiveModel，自回歸模型）、MA模型（MovingAverageModel，移動平均模型）和ARMA模型（Auto-Re

4、gressiveMovingAverageModel，自回歸移動平均模型混合模型）。自從1970年Box和Jenkins提出自回歸移動平均模型及一套完整的建模、估計(jì)、檢驗(yàn)、預(yù)測和控制方法以來，ARMA模型在時間序列的預(yù)測應(yīng)用中越來越廣泛。一般說來，p階自回歸模型記做AR（P），滿足以下方程：q階移動平均模型記做MA（Q），滿足一下方程：而一般的ARMA（P，Q）模型可以表示為本文導(dǎo)航1、首頁2、理論簡述3、數(shù)據(jù)選取三、數(shù)據(jù)選取本文數(shù)據(jù)選取上海黃金交易所2017年10月30日至2017年4月24日的Au9995現(xiàn)貨每日收盤價格①，數(shù)據(jù)規(guī)模共1832組，黃金現(xiàn)貨價格以克為單位，人民幣計(jì)價。計(jì)量

5、分析軟件使用的是Eviews6.0版本。設(shè)中國黃金現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)序列為Y，原始數(shù)據(jù)由上圖價格走勢可以看出，中國黃金現(xiàn)貨價格的走勢呈震蕩上揚(yáng)狀態(tài)，同時也發(fā)現(xiàn)價格數(shù)據(jù)序列為非平穩(wěn)的。一般來說，非穩(wěn)定序列轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定序列數(shù)據(jù)變量的平穩(wěn)性是傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的基本要求之一，只有模型中的變量滿足平穩(wěn)性要求時，傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法才是有效的。而在模型中含有非平穩(wěn)時間序列時，基于傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法的估計(jì)和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量將失去通常的性質(zhì)，從而推斷得出的結(jié)論可能是錯誤的。另外，現(xiàn)代資本市場理論的基本假設(shè)之一是，價格時序的波動是平穩(wěn)的且服從正態(tài)分布。而如果價格序列非平穩(wěn)或非正態(tài)分布，那么采用一般統(tǒng)計(jì)方法做出的分

6、析和預(yù)測就會出現(xiàn)較大的誤差。因此需要對數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。因此，在建立模型之前需要先對非平穩(wěn)的價格序列進(jìn)行處理使其平穩(wěn)化，并且對處理過后的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，以確認(rèn)其平穩(wěn)性。由于上述黃金現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的，因此需要先進(jìn)行差分使其平穩(wěn)化，從而得到D（Y），如下上述差分后的數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)需要進(jìn)行檢驗(yàn)。一般來說，平穩(wěn)性檢驗(yàn)的主要方法是單位根檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)法也是現(xiàn)代時間序列分析中檢驗(yàn)平穩(wěn)性的有效方法。根據(jù)ADF檢驗(yàn)的評判規(guī)則，若ADF檢驗(yàn)值小于顯著性水平為時的臨界值，就可以認(rèn)為該時間序列不存在單位根，即時間時序是平穩(wěn)的。檢驗(yàn)結(jié)果如下由上圖檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，D（Y）的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量-44.822小

7、于顯著性水平5%時的臨界值-2.863，所以拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為D（Y）不存在單位根，是平穩(wěn)的時間序列。平穩(wěn)的時間數(shù)據(jù)序列的確認(rèn)為下文的研究提供了研究基礎(chǔ)。四、建立模型在獲取到平穩(wěn)數(shù)據(jù)之后，需要通過確定自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)來識別將要建立的模型的形式和階數(shù)。如設(shè)為自相關(guān)系數(shù)，則時間序列滯后K階的自相關(guān)系數(shù)由下式估計(jì)：其中是序列的樣本均值，這是相距K期值的相關(guān)系數(shù)。稱為時間序列的自相關(guān)系數(shù)，自相關(guān)系數(shù)可以部分的刻畫一個隨機(jī)