黄金交易市场的预测分析与研究

【摘要】： 黄金市场是投资者、管理者和经济管理学者共同关注的热点,自19世纪黄金市场建立来,对黄金价格预测模型的研究一直是众多学者关注的焦点。随着黄金投资在中国的发展,其影响越来越大,深入了解其运动规律已经成为经济发展的迫切要求。 近年来,众多学者把黄金市场看作是一个非线性的确定性动力学系统,用非线性确定系统规律研究股价的行为越来越显示出强大生命力。随着非线性理论和技术的发展,神经网络等成为金融市场强有力的分析和预测工具。国外在黄金价格预测方面有较深入的研究,国内由于历史原因,使得这方面的研究尚处于起步阶段,定量研究的文章较少。为此,本文在定性分析黄金价格相关因素的基础上,采用相关分析法及神经网络理论对黄金价格预测进行了研究。主要的研究工作和成果如下: 首先,基于1992-2007年的《中国黄金年鉴》所统计的经济指标,从经济学和统计学角度、多个方面,分析得出了与黄金价格相关的所有宏微观因素11个,这些因素较全面地反映了影响黄金价格的各个方面。 其次,与黄金价格相关的宏微观因素之历史数据是建模预测的基础,其因素个数太多不一定能得出合理的结果,为此,本文应用相关分析法,对11个与黄金价格相关的宏微观因素进行了定量分析,得出了黄金价格的4个强相关因素。以定量分析出的4个强相关因素的历史数据为基础,建立了RBF神经网络预测模型,样本内预测精度达到了要求,而后用此模型对未来黄金价格进行了预测。 最后,本文深入地研究应用了神经网络和RBF分析理论的基本理论和方法,提出了适合黄金时间序列预测的RBF网络。进而研究并利用RBF神经网络对黄金价格进行预测的基本理论和方法。为了验证理论和方法的正确性和比较好的精度,根据RBF网络分析理论,针对黄金价格的时序特点建立了RBF神经网络预测模型,并具体应用到国际黄金价格收盘价的短期预测上,通过两种不同的方法进行预测。分析黄金价格的影响因子,并对影响因素进行分析,选择相关性比较小并且对黄金价格有很强影响的因子,分析了非线性时间序列预报模型及其在黄金市短期预报中的应用。经仿真验证,该用相关因子分析预测能有效地提高预测指数,预测结果优于用自身价格仿真的预测。从频域的角度出发,分析了该网络的优越性,为金价时序预测提供一种方法。