基于期货合约和股票整体市场的股票定价模型

文章利用单个股票期货合约和股票的整体市场（股票市场的一揽子证券现货合约）,运用引理和无套利定价原理,给出了单个股票定价的随机微分方程。     

股指期货在我国共同基金投资管理中的运用

总结了我国共同基金当前面临的发展制约因素,提出了使用股指期货等金融衍生产品扩展基金产品的设计、提高流动性管理和改善其投资的资产配置能力,而股指期货能够提高现货市场的流动性,降低基金大幅调整仓位时对现货市场的冲击,从而能改善我国资本市场的价值发现功能,降低市场波动并维护市场稳定。     

基于混沌算法神经网络的恒生指数期货时间序列预测

本文对香港恒生指数期货（ＨＳＩ）的时间序列进行了分析和预测。我们发现该时间序列具有分数组和正的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,这表明该序列是由内在的混沌确定力产生的。在对该序列进行动力学重构和可测性分析的基础上,我们用混沌算法的前馈神经网络对它进行了在线预测。计算机模拟表明混沌算法神经网络的预测噗蒿于背传算法神经网络的预测精度。     

关于（CZCE）绿豆期货01D价格波动隐周期的一种计算方法

依据郑州商品交易所绿豆期货（CZCE）的历史数据,利用时间序列分布分析的隐周期理论,对绿豆期货01D价格波动建立数学模型进行模拟,并对结果进行了初步分析。     

股指期货的运作机制及其投资策略研究

股票指数期货是一种重要的金融衍生工具,可以规避系统风险、活跃股票市场、进行套期保值。它的运作机制非常独特,其主要的投资策略有：指数套期保值策略、指数套利策略和指数期货投机策略。     

红外吸收光谱法快速测定焦炭中全硫

红外吸收光谱技术能对焦炭中全硫含量进行快速测定.通过对不同全硫含量的焦炭进行分析测定,并对分析结果进行统计处理,证明本方法分析速度快,灵敏度高,精密度和准确度良好,与经典方法相比无显著性差异.本方法检出限为0.001%.     

基于EMD与BP神经网络的中国股票指数期货价格预测

应用经验模态分解算法（EMD）和BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势预测模型。首先应用EMD分解算法把股指期货价格序列分解成不同尺度的内禀模态分量（IMF）,再通过重复试验的方法运用BP神经网络对股指期货价格序列和分解得到的所有IMF的数据序列进行训练,得到股指期货价格的预测模型,并对股指期货价格进行预测。实验表明,通过该方法得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

沪深300股指期货与现货市场的价格关系研究

通过采用平稳性检验、构建误差修正模型、运用脉冲响应分析和方差分解方法,对已上市交易的沪深300股指期货和现货指数之间的引导关系进行了实证研究,结果表明：从长期来看,沪深300股指期货价格与指数现货价格之间存在稳定的协整均衡关系,且期货市场对长期均衡偏离的调整力度更迅速;从短期来看,股指期货市场和指数现货市场的价格之间存在正向的相互引导关系,股指期货市场对于一个标准差冲击的反应相较于指数现货市场更为强烈;从价格发现的方面来看,沪深300指数期货市场与指数现货市场之间存在双向价格发现的关系,但现货市场对期货市场的引导作用较高.     

主成分分析法分析中国大豆期货价格波动因素

农业天然弱质性使得大豆受到自然因素和市场因素的双重影响,中国大豆市场价格在近年来出现大幅的波动.中国的大豆期货和现货之间有直接相关关系.研究了中国大豆期货价格波动规律和影响因素,对政府制定大豆保护价格和大豆加工企业规避风险都具有重要意义.通过对影响大豆期货价格波动的外部因素进行分析,利用主成分分析方法发现国际因素和替代产品是影响大豆短期期货价格波动的主要原因.     

我国期货会计与现货商品会计的比较研究

期货交易近年来在我国发展十分迅速,它具有高风险、高收益且是未来交易事项的特点。期货交易的不断发展一方面为投资者提供了更多的转移风险和获取利润的机会,越来越多的企业参与期货交易,国家也相应加强了对期货市场的监管,会计监督在期货市场的规范方面也应该发挥越来越重要的作用。期货交易与现货交易本质上的不同决定了期货会计必然独立于传统的财务会计。