中美棉花期货价格波动特征的比较研究

利用GARCH（1,1）模型和EGARCH（1,1）模型分别对中国和美国棉花期货价格的波动特征进行对比分析。结果表明,从总体看郑州和纽约棉花期货市场都具有价格波动剧烈的特点,郑州棉花期货市场收益波动不具有杠杆效应,证明中国的棉花期货市场还不够成熟。     

灰色推陈出新GM(1,1)模型在城市道路交通噪声预测中的应用

以郑州1995～2000年城市道路交通噪声监测的数据,运用灰色系统理论,建立了常规GM(1,1)和推陈出新GM(1,1)预测模型。经用四种不同方法对两种模型的精度进行检验,结果表明,推陈出新GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高,不失为预测城市道路交通噪声的一种好方法。应用该模型,对郑州城市道路交通噪声未来4年进行预测,其结果符合郑州城市的实际情况。     

改进灰色模型在变压器故障预测中的应用

针对传统的灰色GM(1,1)预测模型只适用于对较强指数规律序列进行预测的局限,对传统的GM(1,1)模型进行了改进,通过引入一个m点均值算子,将波动的原始序列生成一个近似指数变化的新序列,并建立等维新息模型,缩小灰平面,从而实现对具有波动性质的序列进行有效的预测.通过对变压器油液的C2H2体积分数预测结果表明,改进GM(1,1)模型对波动的变压器油色谱液数据有良好的逼近效果,且预测精度高于传统的GM(1,1)模型.     

棉花期货价格波动率分析

针对棉花已成为制约“十四五”规划中纺织行业发展不可或缺的关键因素这一事实,提出通过研究棉花期货价格的波动来体现纺织业成本变化。 基于 2008 年 1 月 2 日到 2021 年 9 月 6 日棉花 CF999 期货价格数据时序图,得到原序列不平稳的结论,处理后得棉花期货价格收益率序列,由 J-B 统计量、ADF 检验 统计量,得到棉花期货价格收益率序列是平稳时间序列,但不服从正态分布,有尖峰厚尾和高阶异方差性的统计特征;然后考虑收益率序列服从 T 分布和广义误差(GED)分布,分别构建 GARCH 类模型,具体利用GARCH、GARCH-M、EGARCH 和 MS-GARCH 4 种模型对棉花价格波动特征进行研究,结果表明:基于 T 分布 的模型比 GED 分布更能描述棉花期货价格收益率序列的波动特征;棉花市场不是“高风险、高回报”产业;收益率序列存在反杠杆效应;MS(3)-GARCH(1,1)模型的拟合效果最优,收益率序列有体制变换现象,各种波动的持续期不同,高波动状态最短,为 2. 12 d;最后提出相关建议。     

基于灰色-马尔可夫模型的国内游客总数预测

结合灰色模型在小样本下预测精度较高的优点和马尔可夫模型对随机波动数据处理结果较好的优点,以2004—2015年国内游客总数构建传统灰色GM(1,1)模型、无偏灰色GM(1,1)模型、灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型,并对比2016—2018年国内游客总数的预测值与实际值.结果表明,灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型相比于传统灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的平均相对误差分别提高了2.36个百分点和2.33个百分点,灰色模型结合马尔可夫模型后能够解决对随机波动数据的预测偏差,有效提高预测精度.     

棉花期货市场功能发挥评价及其实证研究

在国内外相关研究成果的基础上,通过定性研究和定量研究相结合的方法,对中国棉花期货市场的功能进行分析.定量研究了CF0705棉花期货品种的价格发现和套期保值功能.在研究棉花期货的价格发现功能时,用时间序列的ADF检验和PP检验来判断价格序列的平稳性,继而通过协整分析探讨了现货价格和期货价格的协整关系,然后用Granger非因果关系检验判断了现货价格和期货价格之间的Granger引导关系,最后用GARCH模型分析了现货市场与期货市场之间的价格波动溢出效应;在研究棉花期货的风险规避功能时,先通过基差分析来选定ECM模型,然后主要用ECM模型拟合了最佳套期保值比率,最后计算了棉花期货的套期保值绩效.发现样本期间内,CF0705棉花期货市场对现货的价格发现功能比较明显.距离最后交易日2个月以内期价序列和现价序列之间存在协整关系,期货价格是现货价格的无偏估计量,期货价格是有效的.另外,CF0705棉花期货套期保值的功能较好地得到发挥,最优套期保值比率约为0.999,套期保值绩效约为0.772.     

上证综合指数波动性的实证分析

以上证综合指数的日收益率为研究对象,建立了基于正态分布的GARcH(1,1)模型,同时考虑到股票收益率受到风险水平的影响,进一步建立GARCH(1,1)-M模型.实证研究结果表明,上证综合指数的收益率具有尖峰厚尾、方差随时间而变化特点与波动集群的现象.在研究样本区间内,GARCH(1,1)模型能较好地拟合上证综合指数收益率的波动性,同时,其期望收益与期望风险存在着正向关系.     

白糖期货波动特征实证检验

对我国郑州商品交易所白糖期货在2006—2011年收益率序列的波动特征进行了实证检验。研究结果表明:白糖期货的收益率分布均表现出尖峰厚尾特征,GARCH(1,1)模型检验结果发现,其α+β值小于1,但非常接近1,表明都具有很强的波动持续性;EGARCH(1,1)和TGARCH(1,1)模型估计的结果则表明白糖期货表现出正的杠杆效应。     

基于改进GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。     

基于改进GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新 GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统 GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。
     

GM(1,1)的MATLAB实现及其应用

灰色GM（1,1）预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一．因此,GM（1,1）模型的应用范围很广泛．本文简要介绍了GM（1,1）模型的原理及其预测步骤,用MATLAB软件实现了GM（1,1）预测算法并给出了源代码．在此基础上,用统计年鉴上的住宿和餐饮业收入增加值数据进行了仿真,从而验证了该算法的有效性和程序的正确性。     

灰色GM(1,1)模型在青海省卫生人员预测中的应用

卫生人员预测在卫生事业管理中占有重要地位,是卫生人力资源配置的重要依据.应用灰色预测GM(1,1)模型,以2007~2013年青海省卫生人员为历史数据,求解模型得到2007~2013年青海省卫生人员预测值,将实际值与预测值进行对比分析,检验结果表明模型预测结果较好,精度较高,误差率小.用该模型得到2014~2018年青海省卫生人员预测值,为青海省卫生人力资源规划提供依据.     

基于GM（1，1）模型的河南省民用汽车需求预测模型

利用灰色系统理论研究了河南省民用汽车数量的预测问题,根据近几年河南省民用汽车数量的数据,运用灰色系统理论的GM（1,1）模型建立了时间序列模型建立了时间序列预测模型,并通过实际数据进行仿真,证实了所建模型是可靠和可行的．     

基于GM(1,1)模型的城镇居民人均可支配收入预测——以重庆市城镇居民家庭为例

城镇居民的人均可支配收入情况直接反映了城镇居民的生活水平高低,而影响人均可支配收入的因素较多,用回归模型难以预测其走势.本文建立了人均可支配收入的GM(1,1)预测模型(·x)(1)(k)=(x(0)(1)-b/a)ea(k-1)+b/a,并对该模型的可用性进行了验证;利用该模型对重庆市2013-2015年的城镇居民家庭人均可支配收入进行了预测,分别为2.741 6、3.149 9和3.619万元.结果表明,该模型能够较好地预测城镇居民家庭人均可支配收入情况.     

基于GM(1,1)模型的山西省人口预测

根据2001年至2009年的山西省人口变化特征,选择GM(1,1)模型的3种形式并借助EX-CEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用这3种模型对山西省人口总量作预测。通过检验分析,模型的预测精度大都大于99.9%,其中指数模型的预测精度最高。并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西省人口总量到2030年预计将增加到3 866.024 2万人。     

基于优化方法的GM(1,1,λ)模型

对GM(1,1)模型背景值进行分析,给出了GM(1,1,λ)模型,利用MATLAB优化函数进行单值λ优化和多值λ优化得到λ的最佳取值,最终求解出该模型.     

灰色理论GM(1,1)模型在水文预测中的应用——以清江河城区洪峰流量为例

灰色理论在处理和预测时间序列过程中可以有效重构时间序列的规律性.从长期预测角度出发,GM(1,1)模型对时间序列的预测可以达到一定的预期效果.通过近20年恩施城区洪峰流量的观察,清江河流洪峰流量变化存在一定的周期性,通过对GM(1,1)模型计算分析结果表明:一阶微分方程本身的指数函数规律,并不能很好反映周期性波动的洪峰流量变化规律,同时表明单因素流量预测存在很大局限性.     

短期人口增长预测模型

利用已知数据对不同维度的灰色GM(1,1)模型和不同维度新陈代谢GM(1,1)模型进行了精度对比.最终选取5维新陈代谢GM(1,1)模型来预测2011-2020年的我国人口数量.     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省农村劳动力预测

基于河南省统计年鉴2006—2013年的数据,运用灰色预测理论,建立了河南省农村总人口以及农村劳动力的灰色预测模型.结果显示:在未来几年,河南省农村总人口及农村劳动力人口将有所减少,劳动力的比重呈现下降趋势,但是供应规模依然较大.     

离散灰色DGM（1,1）模型在高层建筑物沉降预测中的应用

针对高层建筑物沉降观测数据序列的特性,结合西昌市某工程沉降观测项目,重点阐述离散灰色DGM(1,1)模型原理及特性,以Matlab为仿真平台,将DGM(1,1)模型运用于高层建筑物沉降预测,并对其预测性能进行检验。结果表明,该方法能较好地模拟沉降发展趋势,且误差小,能达到精度要求,为后期工作提供数据支持。