期刊文献+
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
中美大豆期货均值溢出效应研究——基于MSVAR模型的实证分析 被引量:6
1
作者 刘晓雪 王誓言 《价格理论与实践》 CSSCI 北大核心 2018年第9期99-102,共4页
本文选取2004年12月至2018年5月我国黄大豆1号期货价格、成交量以及CBOT大豆期货价格数据,构建MSVAR模型研究中美大豆期货均值溢出效应。结果表明:中美大豆期货价格波动存在显著的区制转换特征,即膨胀期、平稳期、低迷期三种状态,其中... 本文选取2004年12月至2018年5月我国黄大豆1号期货价格、成交量以及CBOT大豆期货价格数据,构建MSVAR模型研究中美大豆期货均值溢出效应。结果表明:中美大豆期货价格波动存在显著的区制转换特征,即膨胀期、平稳期、低迷期三种状态,其中,低迷期的持续性强于另外两种状态。三种状态的转移概率表明,中美大豆期货价格的波动存在显著波动集聚性效应,即价格大波动后跟随着大的波动,而价格小波动后伴随着小的波动。MSI(3)-VARX(1)模型的回归结果表明:黄大豆1号期货价格和CBOT大豆期货价格均具有序列自相关性。市场情绪对黄大豆1号期货价格、CBOT大豆期货价格均具有均值溢出效应。CBOT大豆期货价格对黄大豆1号价格具有单向均值溢出效应。 展开更多
关键词 大豆期货价格 市场情绪 均值溢出效应 波动集聚性效应
原文传递
中美大豆期货价格的关联性分析——基于小波分析和Copula模型
2
作者 王晓艺 邹家骏 《价格月刊》 北大核心 2024年第11期22-29,共8页
大豆期货作为大宗农产品交易中重要的品种,关乎着中国的粮食安全与金融安全。选取2014—2023年中国大豆期货价格(大连商品交易所)和美国大豆期货价格(芝加哥商品交易所)的日度数据,利用小波分析将中美大豆期货价格数据分解、重构为低频... 大豆期货作为大宗农产品交易中重要的品种,关乎着中国的粮食安全与金融安全。选取2014—2023年中国大豆期货价格(大连商品交易所)和美国大豆期货价格(芝加哥商品交易所)的日度数据,利用小波分析将中美大豆期货价格数据分解、重构为低频趋势和高频细节两部分,随后通过构建Copula模型检验中美大豆期货价格数据的低频趋势与高频细节之间的关联性,并研究了中美大豆期货价格数据的低频趋势和高频细节之间的传导方向。结果发现:中美大豆期货价格数据的低频趋势之间存在高度关联性,但高频细节关联性较弱;在传导方向上,中美大豆期货市场在低频趋势方面存在双向影响关系,但高频细节方面,仅体现出美国大豆期货市场对中国市场的溢出效应。 展开更多
关键词 大豆期货价格 粮食安全 小波分析 COPULA模型
下载PDF
大豆期货与现货价格传导关系研究 被引量:2
3
作者 周静 章云鹏 刘群 《价格理论与实践》 北大核心 2019年第12期108-111,共4页
本文以2008年1月—2019年6月大豆现货与期货价格数据为分析对象,运用误差修正模型、协整检验等方法对大豆期现货价格之间的传导关系进行实证分析。结果显示:两种市场价格存在双向传导关系,大豆期现货价格传导关系中期货价格占据主导,期... 本文以2008年1月—2019年6月大豆现货与期货价格数据为分析对象,运用误差修正模型、协整检验等方法对大豆期现货价格之间的传导关系进行实证分析。结果显示:两种市场价格存在双向传导关系,大豆期现货价格传导关系中期货价格占据主导,期货大豆价格对市场的反应优于现货大豆,期现货价格受自身影响都较大,且随着时间的推移,价格间的影响程度逐渐增强。最后,本文对完善大豆期货与现货价格方面提出相关建议。 展开更多
关键词 大豆期货价格 大豆现货价格 价格传导
原文传递
基于PG-DEMATEL的大豆期货价格影响因素研究 被引量:2
4
作者 查婷俊 《粮食经济研究》 2017年第1期39-49,共11页
我国大豆期货定价受到市场中诸多因素的影响,且各因素之间相互关联。为健全我国大豆期货市场,识别最主要、最直接影响因素就显得格外重要。针对传统DEMATEL方法中的专家打分法所固有的主观性较强的缺点,本文采用了Pearson双侧相关性分析... 我国大豆期货定价受到市场中诸多因素的影响,且各因素之间相互关联。为健全我国大豆期货市场,识别最主要、最直接影响因素就显得格外重要。针对传统DEMATEL方法中的专家打分法所固有的主观性较强的缺点,本文采用了Pearson双侧相关性分析和Granger因果检验相结合的方法确定初始影响因素矩阵,增强了分析的客观准确性。研究表明我国大豆期货价格影响因素依次为:'世界大豆价格指数'、'国际能源价格'、'人均消费性支出'、'芝加哥大豆期货价格'、'利率',说明我国大豆期货的定价很大程度上依赖于国际期货市场的价格。最后,本文提出促进我国大豆期货市场健康发展的重要途径:保持大豆期货合约的活跃度,增加期货市场的活力;增强我国独立能源供给,维持能源供需平衡;保持宏观经济稳定发展,改善居民消费支出结构。PG-DEMATEL方法对于原方法的改进也为分析其他农产品期货的价格影响因素提供了可行性。 展开更多
关键词 大豆期货价格 影响因素 PG-DEMATEL
原文传递
基于VAR模型的我国大豆期货市场价格影响因素分解 被引量:1
5
作者 周大朋 穆月英 《当代农村财经》 2022年第5期55-59,共5页
大豆期货作为我国最早一批设立的农产品期货市场,在套期保值、价格发现等发挥了多方面的作用,但是一直以来期货价格波动频繁,因此本文基于VAR模型对大豆期货市场价格的影响因素进行分析。依次进行了平稳性检验、协整检验、建立向量自回... 大豆期货作为我国最早一批设立的农产品期货市场,在套期保值、价格发现等发挥了多方面的作用,但是一直以来期货价格波动频繁,因此本文基于VAR模型对大豆期货市场价格的影响因素进行分析。依次进行了平稳性检验、协整检验、建立向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解等步骤进行实证分析。结果表明,我国大豆期货价格与大豆现货价格、进口价格、相关商品期货价格以及国际大豆期货价格之间存在协整关系,且大豆期货价格受自身影响程度最大,相关商品期货价格和大豆进口价格也有明显的影响,而我国大豆期货价格受国外的大豆期货价格影响程度在削弱。最后根据结论给出相关的建议。 展开更多
关键词 大豆期货价格 平稳性检验 协整检验 向量自回归(VAR)
下载PDF
基于群智能算法和模态分解的大豆价格预测
6
作者 何润奇 《中南财经政法大学研究生学报》 2019年第2期24-32,共9页
准确预测大豆价格对维护农户基本收益和健全粮食价格市场形成机制至关重要。大豆价格因其非线性、高波动性等特点,传统时间序列模型难以满足精度要求和社会经济需要。本文利用4种经验模态分解方法(EMD、EEMD、CEEMD、ICEEMD)对大豆价格... 准确预测大豆价格对维护农户基本收益和健全粮食价格市场形成机制至关重要。大豆价格因其非线性、高波动性等特点,传统时间序列模型难以满足精度要求和社会经济需要。本文利用4种经验模态分解方法(EMD、EEMD、CEEMD、ICEEMD)对大豆价格时序数据进行分解,然后用5种群智能优化算法(蜂群ABC、布谷鸟CS、蜻蜓DA、蝗虫GOA、粒子群PSO)优化的支持向量回归(SVR)模型分别进行预测,最后子序列预测值通过线性集成方法得到大豆价格最终预测值。为了验证分解-优化混合模型预测效果,引入单一SVR和未分解-优化模型作为基准比对,从30个模型预测结果对比和模型检验两个维度进行分析,发现混合模型在预测大豆期货价格数据上有更好的预测精度。 展开更多
关键词 经验模态分解 群智能优化算法 支持向量回归 大豆期货价格
下载PDF
中国大豆期货价格波动特征:基于中美贸易摩擦视角的ARCH类模型研究
7
作者 刘超 杜佳容 毛文倩 《河北农业大学学报(社会科学版)》 2022年第3期120-128,共9页
中美贸易摩擦升级给我国大豆产业的发展带来严峻挑战,大豆期货价格波动也愈发加剧,在此背景下研究我国大豆期货价格波动的特征,对于稳定我国大豆期货市场并及时调控市场风险具重要意义。选取2015年1月5日—2020年12月31日的我国大豆期... 中美贸易摩擦升级给我国大豆产业的发展带来严峻挑战,大豆期货价格波动也愈发加剧,在此背景下研究我国大豆期货价格波动的特征,对于稳定我国大豆期货市场并及时调控市场风险具重要意义。选取2015年1月5日—2020年12月31日的我国大豆期货价格交易日数据,通过单位根平稳性检验、自相关检验和ARCH类模型,对我国大豆期货的波动特征进行研究后发现:中美贸易摩擦前后,我国大豆期货价格波动特征存在显著性差异;在这一时期内,我国大豆期货收益率具有尖峰、厚尾和明显的集簇性特征,并且二阶ARCH效应显著;大豆期货价格波动是非对称的,并且当期价格的上升给未来一期价格带来的影响要大于价格下跌所引发的波动;我国大豆期货市场不存在“高风险,高回报”特征。 展开更多
关键词 中美贸易摩擦 大豆期货价格 收益率 波动特征 ARCH类模型
下载PDF
基于CEEMDAN-SE-CNN-BiLSTM模型的大豆期货价格预测
8
作者 周雅丽 谭莹莹 赵玉华 《宁波工程学院学报》 2024年第2期14-20,共7页
为了提高大豆期货价格预测的精确度,综合利用大豆期货市场内外部信息,基于一种“分解—重组—预测—集成”多步期货价格预测模型进行改进。对大豆价格序列进行自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN),得到IMF分量及误差项。筛选后剔... 为了提高大豆期货价格预测的精确度,综合利用大豆期货市场内外部信息,基于一种“分解—重组—预测—集成”多步期货价格预测模型进行改进。对大豆价格序列进行自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN),得到IMF分量及误差项。筛选后剔除与原序列相关系数小的IMF分量,再用样本熵算法(SE)对分解序列进行重组。用优化的CNN-BiLSTM预测模型对重组序列进行预测,集成后得到最终预测值。实证结果表明:在预测大豆期货价格时,改进后的CEEMDAN-SE-CNN-BiLSTM模型普遍优于LSTM、CNN-LSTM等基准农产品期货预测模型。 展开更多
关键词 大豆期货价格预测 自适应噪声完备集合经验模态分解 样本熵 卷积神经网络 双向长短期神经网络
下载PDF
中美大豆期货市场价格研究 被引量:2
9
作者 林晓梅 《价格月刊》 北大核心 2015年第1期15-17,共3页
随着经济社会的发展进步,金融在经济领域扮演的角色越来越重要,期货市场作为一种重要的金融交易市场,对于任何一个国家和地区的经济影响都不可小视。在这样的背景下,以中美两国之间的期货市场价格波动为研究切入点,重点分析中美两国期... 随着经济社会的发展进步,金融在经济领域扮演的角色越来越重要,期货市场作为一种重要的金融交易市场,对于任何一个国家和地区的经济影响都不可小视。在这样的背景下,以中美两国之间的期货市场价格波动为研究切入点,重点分析中美两国期货市场的发展现状、存在差异,借鉴美国期货市场发展经验,提出我国大豆期货市场发展的对策。 展开更多
关键词 大豆期货 市场价格
下载PDF
我国豆粕期货市场混沌性分析
10
作者 郭荣 王静 《山东农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2014年第2期280-286,共7页
文章利用2001年1月至2012年12月共2912个我国豆粕期货价格时间序列为样本,基于C-C与G-P相结合的方法重构了最佳嵌入维为9且最佳延迟时间为29的相空间,在此基础上得到非整数形式的分形维,并通过小数量法得到正的最大Lyapunov指数,论证了... 文章利用2001年1月至2012年12月共2912个我国豆粕期货价格时间序列为样本,基于C-C与G-P相结合的方法重构了最佳嵌入维为9且最佳延迟时间为29的相空间,在此基础上得到非整数形式的分形维,并通过小数量法得到正的最大Lyapunov指数,论证了我国豆粕期货市场的混沌特征。研究表明,我国豆粕期货市场并非有效市场,其价格波动兼具随机与确定性,不具备长期预测能力,但可进行周期为251 d的短期预测,这对期货市场价格的预测研究具有很好的借鉴意义。 展开更多
关键词 豆粕期货价格 混沌判别 混沌预测 分形维 最大LYAPUNOV指数
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部