基于混沌時間序列的玉米期貨價格預測研究.pdf

1、玉米具有糧食作物屬性、飼料作物屬性、能源作物屬性三大屬性，在農業(yè)生產和國民經濟發(fā)展中的地位越來越高。玉米期貨市場是在現(xiàn)貨市場的基礎上發(fā)展起來的，雖然它具有價格發(fā)現(xiàn)和風險規(guī)避的功能，但是它也會給投資者帶來潛在的風險。價格風險是玉米期貨市場風險的核心。玉米期貨價格系統(tǒng)內部結構的復雜性和外部影響因素的多變性，使得傳統(tǒng)的預測方法不能滿足玉米期貨價格預測的需要。因此，本文針對玉米期貨市場的非線性特征，結合混沌理論與支持向量機理論，通過噪聲消除、相

2、空間重構、建立預測模型，對玉米期貨價格時間序列進行分析與預測。
　　 1)總結了國內外期貨價格預測的研究現(xiàn)狀，并對各種預測方法進行了評價。重點從相空間重構、混沌性質識別、混沌時間序列預測方法三個方面介紹了混沌時間序列預測的基本理論。
　　 2)從噪聲平滑、線性趨勢消除及標準化三個方面對影響數據模型的數據質量問題進行了研究。重點討論了噪聲平滑，通過對比分析，選擇了小波分析方法中的非線性閾值法對玉米期貨時間序列進行實證檢驗，

3、結果令人滿意；結合本文研究的實際問題，進行了貨幣總量線性趨勢消除，使得后續(xù)研究能夠在一個更加真實的基礎上展開；最后，引入極差標準化的概念，以避免數據劇烈波動給模型帶來的影響。
　　 3)針對玉米期貨市場的非線性特征，拋開傳統(tǒng)的單變量時間序列相空間重構的思想，充分利用各個時間序列所包含的系統(tǒng)信息，采用多變量時間序列相空間重構理論來處理數據。通過互信息法和最小誤差法計算出延遲時間和嵌入維數，對重構的相空間采用改進的小數據量法計算出最

4、大Lyapunov指數。結果是玉米期貨市場有大于零的最大Lyapunov指數，這意味著玉米期貨市場具有明顯的混沌特征和短期的可預測性。
　　 4)介紹了支持向量機回歸原理和最小二乘支持向量機回歸算法，建立了基于混沌理論和最小二乘支持向量機的多變量時間序列預測模型，并應用該模型對玉米期貨的開盤價進行預測研究。結果表明多變量時間序列最小二乘支持向量機預測模型要優(yōu)于單變量時間序列最小二乘支持向量機預測模型，這一結論對期貨價格的非線性建