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论金融市场基于灰色马尔柯夫调整模型黄金预测

最后更新时间:2024-04-06 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:5767 浏览:15793
论文导读:
摘要:长期以来,黄金作为价值尺度、流通手段、支付工具、储备资产、世界货币等职能备受关注,如何对黄金进行有效预测成为论述和实证探讨的重要课题。黄金的变化既有宏观走势的确定性又有微观波动的随机性,准确预测黄金一直是金融机构的重要探讨任务。本论文对黄金的历史变迁以及世界四大黄金市场进行介绍。对以往探讨中利用的预测模型进行回顾,如ARMA模型、ARIMA模型、自适应过滤预测模型、变系数回归模型、BP神经网络模型等,评析预测策略的优势与劣势,以供求联系、通货膨胀率、美元指数、股票市场、原油市场、地缘政治等方面定性的浅析黄金的影响因素。不同影响因素对黄金的影响程度和影响方式不同,随着时间和环境的变化而发生转变,并且影响因素之间也会相互发生作用,造成影响因素定量探讨的复杂性,使得通过浅析影响因素的变化规律建立模型预测黄金的途径难以奏效。由此有必要突破影响因素探讨的局限,通过浅析黄金的历史数据寻找规律建立预测模型,同时兼顾个别重要影响因素对黄金造成的冲击。黄金的形成是许多影响因素综合作用的复杂经济历程。由此,黄金的形成历程可以视为既含有已知信息,又含有未知信息的灰色系统,根据黄金时间序列数据的变化规律挖掘信息,建立灰色预测模型GM(1,1)进行浅析。鉴于黄金时间序列数据往往具有较大的随机波动性,传统的灰色预测模型GM(1,1)对随机波动性较大的时间序列数据的拟合效果较差。马尔柯夫链对于随机波动性较大的预测不足具有较强的适应性,这也正是灰色预测模型GM(1,1)的不足之处。另一方面,马尔柯夫链要求时间序列数据具有马氏性与平稳性。由此,如果利用灰色预测模型GM(1,1)对时间序列数据进行处理,寻找时间序列数据进展的走势,马尔柯夫链的不足之处就可以弥补。灰色预测模型GM(1,1)与马尔柯夫链结合成为灰色马尔柯夫预测模型,可以有效提升随机波动性较大的时间序列数据的预测精度。在灰色马尔柯夫模型的基础上,综合考虑美国CPI指数、美元指数、国际黄金储备对黄金的影响,构建灰色马尔柯夫调整模型,可以进一步缩小预测值的误差率,为中长期投资行为提供可靠的依据。黄金由于其独特的货币属性、商品属性、金融属性等特点被广泛运用于各种领域,历来备受社会的瞩目。因为黄金属性的复杂性,黄金不仅受到黄金供求联系的影响,对经济环境与地缘政治的变动也颇为敏感,股票市场、货币市场、石油市场的冲击都会引起黄金市场的剧烈波动。无论是国家的宏观调控,还是一般投资者的投资行为,都需要对黄金进行准确的预测,以而有效的展开经济活动和投资行为,对黄金的预测进行深入的探讨有助于我们更好地把握客观规律,制定投资决策,制约金融风险,具有重大的论述作用和广泛的实用价值。关键词:金融市场投资论文黄金论文灰色马尔柯夫模型论文
本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人员哦。摘要3-5
ABSTRACT5-9
第一章 绪论9-21

1.1 探讨背景与作用9-10

1.2 国内外探讨近况10-18

1.2.1 黄金的影响因素探讨10-14

1.2.2 黄金的预测策略探讨14-18

1.3 探讨内容18-19

1.4 探讨的独立见解19-21

第二章 黄金及其预测的论述概述21-37

2.1 黄金的历史变迁21-22

2.2 世界主要黄金市场22-23

2.1 伦敦黄金市场22

2.2 美国黄金市场22-23

2.3 苏黎世黄金市场23

2.4 香港黄金市场23

2.3 黄金预测模型概述23-37

2.3.1 ARMA模型23-26

2.3.2 ARIMA模型26-28

2.3.3 自适应过滤模型28-30

2.3.4 变系数回归模型30-33

2.3.5 BP神经网络模型33-35

2.3.6 黄金预测模型评析35-37

第三章 黄金的影响因素37-45

3.1 供求联系对黄金的影响37-40

3.

1.1 黄金的供给37-38

3.

1.2 黄金的需求38-40

3.2 宏观经济因素对黄金的影响40-45
3.

2.1 通货膨胀率40-41

3.

2.2 美元指数41-42

3.

2.3 股票市场42

3.2.4 原油市论文导读:.1探讨结果及其效果585.2探讨历程有着的局限58-60参考文献60-64攻读硕士学位期间的探讨成果64-65致谢65上一页12
场42-43
3.

2.5 地缘政治43-45

第四章 灰色马尔柯夫调整模型的建立及黄金的预测45-58

4.1 灰色马尔柯夫模型的建立45-50

4.

1.1 灰色预测模型GM(1,1)45-48

4.

1.2 马尔柯夫预测48-50

4.2 黄金的灰色马尔柯夫预测50-58
4.

2.1 模型的构建及数据的选择50-52

4.

2.2 GM(1,1)模型的建立52-53

4.

2.3 状态的划分53-55

4.

2.4 构造状态转移矩阵55

4.

2.5 计算预测值55-56

4.

2.6 调整模型56-58

第五章 结论58-60

5.1 探讨结果及其效果58

5.2 探讨历程有着的局限58-60

参考文献60-64
攻读硕士学位期间的探讨成果64-65
致谢65