基于Markov狀態(tài)轉換模型的上海期貨銅指數(shù)的預測分析.pdf

1、銅作為一種重要的工業(yè)重金屬，被廣泛地應用于電氣、輕工、機械制造、建筑工業(yè)等領域，在國民經濟的發(fā)展中有著重要的地位。但是,銅的價格波動十分頻繁，給銅的生產和銷售環(huán)節(jié)帶來了巨大的風險，對我國經濟的平穩(wěn)運行產生了巨大的沖擊。同時，本文不僅將Markov狀態(tài)轉換模型運用到價格預測過程中，并且將數(shù)據(jù)挖掘算法和Markov狀態(tài)轉模型相結合，提出了一種新的分析思路，因此，本文利用Markov狀態(tài)轉換模型結合數(shù)據(jù)挖掘算法對上海期貨銅的價格指數(shù)進行預測具

2、有十分重要的現(xiàn)實和理論意義。
　　本文利用Markov狀態(tài)轉換模型結合傳統(tǒng)的向前預測法和新興的數(shù)據(jù)挖掘算法，對2001年1月1日至2015年10月21日共3588個交易數(shù)據(jù)進行分析和預測。首先利用Markov狀態(tài)轉換模型對150個交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)收益率進行分析，將150個交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)收益率分為兩種狀態(tài)，再結合兩種狀態(tài)的數(shù)據(jù)對下一交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)收益率進行預測和估計。在預測和估計過程中，本文分別采取

3、了在Markov狀態(tài)轉換模型的分析過程中學者經常采取的向前預測法，以及新興的數(shù)據(jù)挖掘算法中的線性回歸、支持向量機回歸、決策樹回歸、bagging回歸、boosting回歸的方法分別對上海期貨銅指數(shù)的對數(shù)收益率進行預測和估計。
　　研究結果表明，利用Markov狀態(tài)轉換模型能夠很好地預測期貨銅指數(shù)的價格波動。其中，利用基于向前預測法的Markov狀態(tài)轉換模型進行投資，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)轉換模型的表現(xiàn)比傳統(tǒng)的基于向前預測法的Markov狀態(tài)轉換模型表現(xiàn)更為優(yōu)異，在收益率的均值和方差、對漲跌方向預測準確率等指標上均優(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)轉換模型在年平均收益率這項指標上，表現(xiàn)最優(yōu)，年收益率高達19.63%，收益率顯著優(yōu)于其他模型；基于數(shù)據(jù)挖掘方法（支持向量機回歸）的Markov狀態(tài)轉換模型在收益率方差這項指標上，表現(xiàn)最優(yōu)，收益率方差僅為2.2