基于Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的上海期貨銅指數(shù)的預(yù)測(cè)分析.pdf

1、銅作為一種重要的工業(yè)重金屬，被廣泛地應(yīng)用于電氣、輕工、機(jī)械制造、建筑工業(yè)等領(lǐng)域，在國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中有著重要的地位。但是,銅的價(jià)格波動(dòng)十分頻繁，給銅的生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)帶來了巨大的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)我國經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行產(chǎn)生了巨大的沖擊。同時(shí)，本文不僅將Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型運(yùn)用到價(jià)格預(yù)測(cè)過程中，并且將數(shù)據(jù)挖掘算法和Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)模型相結(jié)合，提出了一種新的分析思路，因此，本文利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)上海期貨銅的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)具

2、有十分重要的現(xiàn)實(shí)和理論意義。
　　本文利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型結(jié)合傳統(tǒng)的向前預(yù)測(cè)法和新興的數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)2001年1月1日至2015年10月21日共3588個(gè)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。首先利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型對(duì)150個(gè)交易日的上海期貨銅指數(shù)對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行分析，將150個(gè)交易日的上海期貨銅指數(shù)對(duì)數(shù)收益率分為兩種狀態(tài)，再結(jié)合兩種狀態(tài)的數(shù)據(jù)對(duì)下一交易日的上海期貨銅指數(shù)對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)和估計(jì)。在預(yù)測(cè)和估計(jì)過程中，本文分別采取

3、了在Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的分析過程中學(xué)者經(jīng)常采取的向前預(yù)測(cè)法，以及新興的數(shù)據(jù)挖掘算法中的線性回歸、支持向量機(jī)回歸、決策樹回歸、bagging回歸、boosting回歸的方法分別對(duì)上海期貨銅指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)和估計(jì)。
　　研究結(jié)果表明，利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型能夠很好地預(yù)測(cè)期貨銅指數(shù)的價(jià)格波動(dòng)。其中，利用基于向前預(yù)測(cè)法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行投資，每年的平均收益為7.06％，并且每年的平均交易次數(shù)也未超過5次；基

4、于數(shù)據(jù)挖掘算法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的表現(xiàn)比傳統(tǒng)的基于向前預(yù)測(cè)法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型表現(xiàn)更為優(yōu)異，在收益率的均值和方差、對(duì)漲跌方向預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率等指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)模型，基于數(shù)據(jù)挖掘方法（boosting回歸）的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型在年平均收益率這項(xiàng)指標(biāo)上，表現(xiàn)最優(yōu)，年收益率高達(dá)19.63%，收益率顯著優(yōu)于其他模型；基于數(shù)據(jù)挖掘方法（支持向量機(jī)回歸）的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型在收益率方差這項(xiàng)指標(biāo)上，表現(xiàn)最優(yōu)，收益率方差僅為2.2