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原油现货价格与期货价格的关系研究:基于协整分析的探讨

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简介:
本研究运用协整分析方法探究原油现货价格与期货价格之间的长期均衡关系及其动态变化特征,旨在为市场参与者提供理论指导和决策参考。 这项研究旨在探讨原油现货价格与未来价格之间的关系,并以此来确定原油的价格走向。在构建投资组合的过程中,仅仅依靠资产间的高度相关性作为长期多元化投资回报的衡量标准是不够充分的。因此,有必要通过考虑资产价格之间共同存在的长期趋势,来改进传统的风险和收益模型方法。 鉴于这一需求,本段落尝试利用时间序列数据探究原油现货价格与未来价格之间的短期及长期关联性。为了评估原油价格在短期内和长期内的变化动态,本研究采用了Johansen协整检验以及向量误差修正模型来进行时间序列分析。

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    本研究运用协整分析方法探究原油现货价格与期货价格之间的长期均衡关系及其动态变化特征,旨在为市场参与者提供理论指导和决策参考。 这项研究旨在探讨原油现货价格与未来价格之间的关系,并以此来确定原油的价格走向。在构建投资组合的过程中,仅仅依靠资产间的高度相关性作为长期多元化投资回报的衡量标准是不够充分的。因此,有必要通过考虑资产价格之间共同存在的长期趋势,来改进传统的风险和收益模型方法。 鉴于这一需求,本段落尝试利用时间序列数据探究原油现货价格与未来价格之间的短期及长期关联性。为了评估原油价格在短期内和长期内的变化动态,本研究采用了Johansen协整检验以及向量误差修正模型来进行时间序列分析。
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    本研究提出了一种结合CEEMDAN、PSO和ELM算法的新型原油期货价格预测模型。通过CEEMDAN分解数据,优化ELM参数,并利用PSO改进预测精度,以实现更准确的价格走势分析。 为了提高原油期货价格预测的准确性,本段落采用CEEMDAN分解算法与ELM极限学习机模型,并利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优,构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测。首先,通过CEEMDAN算法将原始价格序列分解,然后使用Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构以获得高频、中频和低频的重构分量,并应用PSO-ELM模型分别对其进行预测。在选取模型输入变量时采用PACF系数,最后汇总各分量预测结果形成最终预测值。实证研究结果显示,CEEMDAN-PSO-ELM模型相较于其他15种基准模型具有最佳的预测性能,并且通过MCS检验和DM检验进一步验证了该模型的稳健性。
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