ARIMA模型在大豆价格分析预测中的应用
时间序列之GARCH模型的matlab应用——大豆期货收盘价预测
编号：
毕业论文（设计）
题目
GARCH 模型的应用——大豆期货收盘价预测
院 （系） 专 业
**学院 **系
学生姓名 成 绩 （职称）
指导教师
2013 年 5 月
1
北京工商大学本科生毕业论文（设计）
诚信声明
本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）是我个人在导师指导下， 由我本人独 立完成。有关观点、方法、数据和文献等的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。 我承诺，论文中的所有内容均真实、可信。如在文中涉及到抄袭或剽窃行为，本人 愿承担由此而造成的一切后果及责任。
毕业论文（设计）作者签名：
签名日期：设计）
摘要
近年来，我国综合国力和经济水平得到飞速提高，国内金融市场也发展完善起来， 并且国内金融市场对外开放程度和依存度不断提高。因此，国内期货市场出现随之出现 较大波动，市场风险不断加大。粮食商品期货也在其中，价格波动已成为粮食生产所面 临的主要风险之一。本文通过 GARCH 模型建模、拟合、参数估计、预测，以我国大豆期 货为研究对象，对我国粮食期货市场相关品种的价格信息进行深入细致的研究。通过本 研究的开展，对大豆期货收盘价的预测，从而对投资做出判断。
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北京工商大学本科生毕业论文（设计）
5.1 对仿真数据进行预测................................................................................................. 22 5.1.1 研究步骤.......................................................................................................... 22 5.1.2 拟合效果分析.................................................................................................. 22 5.1.3 运行结果.......................................................................................................... 23 5.1.4 结果分析.......................................................................................................... 25 5.2GARCH 模型应用——开盘价预测........................................................................... 25 5.2.1 研究步骤.......................................................................................................... 25 5.2.2 拟合结果.......................................................................................................... 26 5.2.3 运行结果.......................................................................................................... 26 5.2.4 结果分析.......................................................................................................... 29 第七章 结论............................................................................................................................. 30 致谢........................................................................................................................................... 31 参考文献................................................................................................................................... 32 附录 A....................................................................................................................................... 33 附录 B........................................................................................................................................ 35
ARIMA模型在大豆价格分析预测中的应用
ARIMA模型在大豆价格分析预测中的应用ARIMA模型在大豆价格分析预测中的应用作为我国最为重要的粮食作物之一的大豆，它的价格波动会直接对我们的生产以及生活产生很大的冲击。
此外，大豆的价格波动还有可能会造成其他粮食作物价格的波动，而这些农产品的价格关乎整个农业的持续发展，甚至还有可能会影响到国家的经济稳定。
因此，为了减小大豆价格的波动会对我们生产生活的影响，将对大豆价格进行短期预测。
在对大豆价格进行预测时所采用的模型为ARIMA模型。
数据采用的是中华粮网数据中心2015年至2016年每周的大豆平均价格，并根据这些数据建立了ARIMA(2,1,2)模型。
并根据此模型对2017年1月至4月的全国的大豆均价进行了预测，其预测价格与实际价格相比，平均误差率仅为2.4811%，说明该模型预测效果不错，可以用来对大豆价格进行预测。
但由于模型还不能反映大豆价格的全部信息，因此在对大豆价格进行预测时，还需要提高对国际价格变动的敏感性，才能得出更科学合理的预测结果。
1.1 背景大豆作为最重要的粮食作物之一，其历史非常之悠久且大豆中含有多种人体必需的营养物质。
随着经济社会的发展，人们生产生活水平逐年提高，人们越来越青睐大豆及其大豆制品，人们对大豆以及豆制品的需求也就呈逐年上升趋势。
而由于我国对大豆行业的不重视，使得我国的大豆行业发展跟不上国内需求上涨的步伐。
中国本国生产的大豆根本满足不了人们的需要，因此我国每年必须从其他国家进口大豆。
依据国家统计局公布的《中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报》显示，在2016年大豆的进口量为8 391万吨,与上一年相较增长2.7%，进口额为2 247亿元,比上一年相较增长4.1%。
而在1996年，其进口量只有111.44万吨。
而就在这短短20年的时间里，大豆的进口量已经翻了75番。
随着大豆进口量的不停增长，中国如今已经发展为全球范围内进口大豆数量最多的国家。
随着全球化的发展，在造成大豆价格的波动因素中，国际市场要素的比重越来越高。
时间序列模型对大豆期货价格的预测比较研究
时间序列模型对大豆期货价格的预测比较研究褚冬【摘要】影响大豆期货价格的因素非常多,所以对其进行基本分析虽然能大致确定长期走势,却无法分析其短期走势.技术分析方法常常提前或滞后且容易导致"走势陷阱",因此本文用大豆期货指数的日收盘价数据,运用传统的AR-MA模型和改进后的ARCH类模型进行选择研究.由于ARMA模型存在自回归异方差,因此在此基础上建立ARCH模型.而后又对GARCH模型、GARCH-M模型、TGARCH模型、组合GARCH模型进行研究,根据系数的显著性否定了GARCH-M模型和TGARCH 模型,并非风险因素和外部利好利空的消息对大豆期货价格没有影响,只是这些因素的影响已经包含在发生的历史价格中.然后以预测误差的大小比较GARCH模型和组合GARCH模型并得出结论,用GARCH(1,1)模型对大豆期货价格进行短期预测较为有效.最后用ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型对大豆期货价格进行预测,并分析预测结果.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】4页(P116-119)【关键词】时间序列模型;期货价格;预测;分析【作者】褚冬【作者单位】西北大学经济管理学院,陕西西安710127【正文语种】中文一、绪言(一)研究背景及意义我国期货市场的发展已有20余年，但其发展的速度与规模，均比不上股票市场。
因此，对期货领域的研究也较少。
近年来，随着我国经济的发展，国务院新颁布了《期货交易管理条例》，我国期货市场的发展潜力不可估量。
同时，在期货界人士的宣传和教育下，人们对期货市场的功能和作用有了一定的了解，在新的理财观念的影响下，逐渐接受了期货投资。
而且，近年来股市震荡使得越来越多的人把目光投向了期货市场这个新的投资渠道。
面对期货市场的风云变幻，投资策略固然重要，但对期货价格未来波动大小及方向进行估计和预测对于投资者或投机者来说也是至关重要的。
大学论文：基于ARIMA模型的股价预测研究
基于ARIMA模型的股价预测研究摘要随着我国金融市场的逐步放开、股票市场的迅猛发展，股票市场作为整个国民经济的重要基石之一，其地位和作用也日益突出．如何有效地控制金融市场风险，促使金融市场有效、健康的运行，已成为我国金融机构面临的重大挑战．而通过历史数据，建立ARIMA模型，能较好地预测股价的发展趋势，从而使股票的投资者和管理者获得最大的回报或最小的损失。
本文利用同花顺软件收集深市同德化工（002360）股票从2010年3月3日—2016年4月25日间的每日收盘价，其中样本数据采用股指对数收益率作为样本数据，并采用其数据进行平稳、零均值化处理，模型识别和模型定阶，在使用最小二乘法估计参数后，建立ARIMA模型；最后利用已建模型预测出未来3天的股票开盘价指数，并与实际数据相对照，计算模型预测误差，验证ARIMA模型是否适合于所选股票的短期预测。
关键词：股价 ARIMA模型Comparison of urban and rural residents in Hebei ProvinceLi da Directed by Lecturer Liu linghuiAbstractIn recent years, under the guidance of the national integration strategy launched in Beijing, Tianjin, Hebei Province, by means of its regional advantages Hebei Province efforts to build "one hour life circle."Accelerate the flow of population makes the structural differences in Hebei Household Consumption size changed.In order to better describe this difference, and this difference is a measure of the size of the paper to survive and consumption, development and enjoyment and consumption and consumption in total consumption in proportion to the share of differences and build differentiated consumption structure.In this paper, descriptive statistics, found that the proportion of urban and rural consumption structure difference in survival consumption and enjoyment and consumption of large differences in the development and consumption of a smaller proportion of the status quo.Then analyzed to find a comprehensive description of the size difference factor by factor analysis reveals that the reason for the difference generated by the status quo.Finally, the specific economic development in Hebei Province, Hebei Province, is given to promote the coordinated development of urban and rural consumption policy recommendations.KEY WORDS：Urban and Rural Residents Consumption Differences Compare Research目录摘要 (I)英文摘要 (II)目录 (1)前言 (2)1概念界定 (5)1.1城镇和乡村的界定 (5)1.2本研究中的消费结构 (5)2指标体系的建立与原数据的选取 (20)2.1河北省城乡居民消费结构体系的建立 (20)2.2河北省城乡居民消费结构数据......................................错误!未定义书签。
基于ARIMA模型的股票价格变动规律和预测的研究2300字
基于ARIMA模型的股票价格变动规律和预测的研究2300字摘要：随着股市的不断发展和完善，越来越多的炒股爱好者进入了股市，但是经验的缺乏和交易系统的欠缺使很多入市者的资金不断缩水，从而演绎了一场场悲剧。
因此，投资分析是股票投资的关键，能够为投资者提供良好的分析工具。
以分析沪市股票价格指数为例，运用ARIMA（p，d，q）模型对股票价格指数进行回归建模分析，观察股票价格的变化规律，进而运用模型对未来一定时期内股票价格走势进行预测，全方位地让投资者了解股票分析有助于提高决策分析的科学性，减少盲目性；降低投资风险、提高投资收益。
毕业关键词：股票价格；变动规律；ARIMA（p，d，q）模型；预测中图分类号：F830.91 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）19-0077-02引言股票投资作为一种风险和收益都相对较高的金融产品一直是人们进行投资和理财的重要途径。
正是基于其风险和收益都较高的特点，所以，广大股票市场参与者均要在投资时做好充分的分析，结合自己的理性预期做出合理判断，进而选择合适的入市时机和资金量的投入，理性理财和投资。
本文以分析沪市股票价格指数为例，运用ARIMA（p，d，q）模型对股票价格指数进行回归建模分析，观察股票价格的变化规律，进而运用模型对未来一定时期内股票价格走势进行预测，让投资者对股票价格的变动有一定程度上的了解，帮助投资者进行投资分析，进而做出科学的决策。
一、数据及研究分析（一）数据描述以上海证券交易所的收盘指数为样本，搜集了沪市股票价格收盘指数s从1995年1月至2011年8月的数据，总共200组月度数据，并对数据进行初步整理。
（二）数据处理首先利用Eviews软件对这两百组原始数据描述其时间序列图，观察序列s存在时间趋势，因此在进行平稳性检验时选择含有趋势项和截距项的，对序列s进行单位根检验的结果：ADF检验的P值为1.0000大于给定检验水平0.05，因此接受原假设，说明序列s存在单位根，即序列s为非平稳时间序列。
ARIMA模型在我国居民消费价格指数的实证分析
ARIMA模型在我国居民消费价格指数的实证分析作者：方羽来源：《行政事业资产与财务》2020年第10期摘要：本文关注我国居民消费价格指数，结合我国1985-2018年数据对居民消费价格指数进行ARIMA模型的拟合并预测2019年我国居民消费价格指数，并结合实际情况，提出一些意见和建议。
关键词：HP滤波法;ARIMA模型;居民消费价格指数居民消费价格指数（CPI），是一个反映居民购买一般消费品和服务的价格水平变动情况，属于一种宏观经济指标。
且其变动率在一定程度上反映了我国经济发展的通货膨胀或紧缩程度，是关系国计民生的一项重要指标。
关注居民消费价格指数，关注其变动发展情况是反映我国物价水平的重要方面。
一、我国居民消费指数基本情况自1985年以来，我国居民消费价格指数（上一年=100）不断变动，但整体基本维持在100以上，及较上一年有所增长，34年来平均居民消费价格指数为105.27。
在2000年以前，我国居民消费指数变动很明显，1985€？994年呈现先增长后下降再急速增长的态势，且于1994年达到近34年来的峰值124.1。
1995€？998年持续下降，且将至近34年的最小值，仅98.6。
2000年以后的居民消費指数变动明显不如2000年以前大，但仍有起伏波动。
2012年以后居民消费指数趋于稳定但仍有小幅变动。
二、HP滤波法（1）数据来源。
本文数据源自《中国统计年鉴》（2000€？019年）选择1985€？018年的居民消费指数数据（上一年=100），共计34个数据，其中1985€？016年用于拟合模型，2017和2018年数据用于模型检验。
（2）HP滤波法实证分析。
利用HP滤波法，可将居民消费指数数据可以看作由趋势成分和波动成分两者组成的，通过设定一个损失函数，并结合事先给定的取值，使损失函数最小化，将居民消费指数数据分解为趋势成分和波动成分，前者代表CPI指数的长期变动，后者代表CPI指数的短期波动。
基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法研究及启示
基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法研究及启示1. 引言1.1 研究背景豆粕期货市场作为国内期货市场的一个重要组成部分，对农产品价格的形成和风险管理起着重要的作用。
豆粕作为畜牧业的重要饲料原料，其价格波动对养殖业者、饲料企业以及相关产业链的企业都具有重要影响。
豆粕期货价格的波动具有一定的不确定性和复杂性，因此对其价格进行准确预测具有重要意义。
本研究旨在探讨基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法，通过建立有效的预测模型，提高豆粕期货价格的预测准确度，为市场参与者提供决策参考。
通过对豆粕期货价格预测方法的实证分析与结果进行研究，进一步深化对时间序列数据预测方法的理解和应用。
【研究背景】的内容到这里就结束了。
1.2 研究目的研究目的是通过对基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法进行研究，探讨如何提高豆粕期货价格的预测准确性和稳定性。
具体而言，我们的研究目的包括以下几个方面：1. 分析豆粕期货价格的变动规律和影响因素，为后续建立预测模型提供理论依据。
2. 建立基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法，并对模型进行优化和验证，以提高预测精度。
3. 比较不同预测方法的效果，并探讨ARIMA模型在豆粕期货价格预测中的优势和局限性。
4. 提出针对豆粕期货价格预测方法改进的建议，为实际交易和投资提供参考依据。
通过以上研究目的的实现，我们希望能够为豆粕期货市场参与者提供更准确、可靠的价格预测信息，帮助他们做出更合理的决策，从而提高市场效率和参与者的收益。
我们也希望通过本研究为ARIMA模型在其他金融领域的预测应用提供借鉴和启示。
1.3 研究意义豆粕期货价格预测在金融领域中具有重要意义，对于农产品市场的稳定和风险管理起着至关重要的作用。
通过对豆粕期货价格进行准确预测，可以帮助投资者制定合理的投资策略，降低风险，获得更高的收益。
豆粕期货价格的预测也对农产品生产者、贸易商等相关方具有重要的指导意义，可以帮助他们更好地进行市场规划和决策。
中国粮食价格波动特征研究——基于X-12-ARIMA模型和ARCH类模型
年和 ２ ０ ０ ９ 年最低据《 中
国农产 品价格 调 查 年 鉴 （ ２ ０ ０ ２ —２ ０ １ ２ ） 》 数 据 整 理得
到） 。粮食价格的频繁波动 ， 对粮农和粮商的生产经
供求周期变动、 生物质液体燃料 的兴起和市场投机
营行为造成了很大的干扰， 同时通过“ 定价之基” 的
中图分类 号 ： Ｆ ３ ０ ７ ． １ １： Ｃ ８ １ ２ 文献标志码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ ７ －３ １ １ ６ （ ２ Ｏ １ ３ ） Ｏ ６ —０ Ｏ １ ６ 一Ｏ ６
一
、
引 言
基 本生 活 。因此 ， 研究 和把 握 粮食 价 格 波 动 具有 十 分 重要 的现 实意 义和理 论价值 。 粮 食价格波动 一直 是政 府部 门和学术 界关 注 的 焦点， 并形成 了丰 富的研 究成果 。在 粮食价 格波动 的 影 响方 面 ， 钟 甫宁研 究表 明 ， 稳 定 的政 策 和统 一 的市 场对 中国粮食 安全有着重要 的影响 ， 如何 在市 场条件 下稳定 农 产 品价 格 是 国家 长 期 面 临 的 一 个 重 要 问
１ ６
李
剑， 宋 长鸣 ， 项朝 阳： 中国粮食价格 波动特征研究
变动等描 述性统 计方 法 为主 。冯 云 率先 通过
Ｈ
类 模型研究 了 中国粮食市场 整体 的波动特 点 ， 认 为中
其 中非季节 自回归算子和季节 自回归算子分别 是 （ Ｂ ） 和 （ ） ； 非季节移动平均算子和季节移动 平均算子是 （ Ｂ ） 和＠ 。 （ Ｂ ） ； （ １ －Ｂ ） 和（ １ 一 ） 。 表 示非 季节 性 因素 的 ｄ 阶 差分 和 季 节 性 因素 的 Ｄ
粮食 是 人 民生 活 的根 本 ， 关 系 到整 个 国 家 的战 略安 全 。随着 国际 粮 价 震荡 和 国 内生产 状 况 变 化 ， 中国粮食 价格迅 速 上 涨 且 波动 剧 烈 ， 直 接影 响到 经
ARIMA 模型在居民消费价格指数预测中的应用研究
ARIMA 模型在居民消费价格指数预测中的应用研究杨鸿雁【摘要】居民消费指数是监测和调控价格总水平、决策与分析宏观经济、核算国民经济的主要指标。
文章将最近几年来的相关数据收集起来，运用相关函数构建了一个ARIMA模型，同时借助Eviews软件预测出相关参数。
通过分析这个模型能够合理预测出我国居民消费价格指数。
【期刊名称】《经济师》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】3页(P62-63,65)【关键词】ARIMA模型;居民消费价格指数;应用【作者】杨鸿雁【作者单位】中共辽源市委党校吉林辽源 136200【正文语种】中文【中图分类】F014.5居民消费价格指数是市场价格的真实反映，它不仅能够反映出某一时段通货膨胀程度，而且反映了国民经济缩减程度。
国家财政、社会保障、消费、价格、货币、工资等政策均受到居民消费价格指数的影响，同时，居民消费水平及评价也受到了其影响。
居民消费价格指数预测可以有效引导价格舆论，有助于提高价格调控总体水平；同时可以正确指引合理消费价格的形成、满足各种需求，有助于稳定市场价格信息秩序和日常经济生活。
例如，目前交通、教育、医疗等垄断行业价格增长迅速，造成居民储蓄过量，抑制了正常消费，消费结构不合理，阻碍了经济的可持续发展；而精准的居民消费价格指数预测能帮助国家相关部门有效利用价格与其他经济手段，达到调控价格总水平的目标。
所以，准确分析与预测居民消费价格指数十分必要。
（一）居民消费价格指数居民消费价格指数一直都是政府和社会大众高度重视的社会热点问题，这主要是因为其同人们日常生活密切联系。
居民消费价格指数是一个可预见的一段时间内人们支付的程度，深刻影响着消费商品和服务的价格的变动情况。
分析和预测居民消费价格指数一直都是经济学研究的重点，正确地分析与预测物价指数是制定科学合理的经济政策的基础。
（二）ARIMA基本理论与方法时间序列分析其实是一种比较常见的的数量分析方式，其重点阐述和描绘事物随着时间的变化而数量出现规律性变化。
基于ARIMA模型对中国人均粮食的预测
基于ARIMA模型对中国人均粮食的预测作者：吴秀芝刘颖博来源：《金融经济·学术版》2010年第12期摘要：人均粮食占有量序列是一组依赖于时间变化的随机变量，可用ARIMA 模型予以近似描述。
文章运用1950~2007 年我国人均粮食占有量数据建立ARIMA模型，对我国未来人均粮食占有量进行预测，结果表明：2010年的我国人均粮食占有量可以满足未来十年内人均消费量。
通过对未来人均粮食占有量的科学预测，以期对国家合理规划未来粮食生产提供有益参考。
关键词：ARIMA 模型；平稳时间序列；人均粮食占有量1、引言当前中国粮食安全总体形势较好，粮食综合生产能力稳步提高。
但随着工业化、城镇化发展、人口增加和人民生活水平提高，粮食消费需求呈刚性增长；耕地减少、水资源短缺、气候变化等因素对粮食生产的约束日益突出，中国粮食供需将长期处于紧平衡状态，保障粮食安全面临严峻挑战。
因此，粮食安全问题是当今备受瞩目的问题之一。
确保粮食安全，是构建和谐社会的必要前提，也是经济可持续发展的保障。
据预测，到2010年我国居民人均粮食消费量为389公斤，粮食需求总量达5250亿公斤；到2020年人均粮食消费量为395公斤，需求总量达5725亿公斤（《国家粮食安全中长期规划纲要（2008－2020年）》）。
如果科学的预测出未来人均粮食的占有量，就可以判断中国在未来几年是否会遭遇粮食危机，对于合理规划我国粮食生产具有重要意义。
由于影响人均粮食产量的因素较多，所以通过对不同因素的逐个建立模型分析会非常复杂，而且可能会造成较大误差。
但是如果通过时间序列的本身的趋势去预测它未来的走势，会更准确，因此本文选用ARIMA模型作为分析预测工具。
2、ARIMA简介及建模流程ARIMA模型即自回归滑动平均模型（Auto Regressive Integrated Moving Average），是一种精度较高的时序短期预测方法，其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间t的一组随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律性。
ARIMA模型在经济预测中的应用
势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来 讲， 经济运行的时间序列都不是平稳序列。 （2） 对非平稳序列 进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的 增长或下降趋势， 则需要对数据进行差分处理， 如果数据存在 异方差， 则需对数据进行技术处理， 直到处理后的数据的自相 关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。 根据时间序列 （3） 模型的识别规则， 建立相应的模型。 如果平稳序列的偏相关函 数是截尾的， 而自相关函数是拖尾的， 可断定序列适合 AR 模 型； 如果平稳序列的偏相关函数是拖尾的， 而自相关函数是截 尾的， 则可断定序列适合 MA 模型； 如果平稳序列的偏相关函 数和自相关函数均是拖尾的， 则序列适合 ARMA 模型。 进 （4） 行参数估计， 并检验其是否具有统计意义。5） （ 进行假设检验， 诊断残差序列是否为白噪声。 （6）利用已通过检验的模型进 行预测分析。 泥脱水性问题。 总而言之， 根据炼钢生产工艺不同， 而目前的炼钢通常是 采用燃烧法与未燃法， 在生产过程中排出的废水也有很大的差 别， 而且每个环节也不一样， 就需要炼钢企业树立起高度的大局 意识和责任意识， 灵活处理每个环节的废水， 达到解决问题的目 的。 并且以昂扬的斗志和高涨的热情， 团结协作， 奋力攻坚的姿 态， 奋力向前， 克服任何问题， 使我国钢铁事业得到良好发展。 参考文献： [1] 刘江. 冷轧废水站厢式压滤机压泥效果不好的原因分析及 措施研究[A].2010 年全国能源环保生产技术会议文集[C]. 2010 . [2] 曹跃华.钢厂冷轧含油废水处理工艺研究[A].自动化技术与 冶金流程节能减排——全国冶金自动化信息网 2008 年会 论文集[C]. 2008 . [3] 戴昆仑,宋若春.浅析反渗透浓水回用 [J].工业水处理,2006 (7). [4] 方志斌,肖国军,尹谷余,刘伟荣. 无机膜技术在含油乳化液 处理中的应用 [A]. 第三届膜分离技术在冶金工业中应用 研讨会论文集[C].2009 . [5] 潘真,胡俊勇.新钢工业废水处理技术分析[A ].2010 年全国 能源环保生产技术会议文集[C].2010 .
ARIMA模型在农产品价格预测中的应用
ARIMA模型在农产品价格预测中的应用农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础性作用，如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的日常生活息息相关，其是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基础性保障工程。
本文主要在农产品定义与内涵的基础之上，针对ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因素，最终分析了ARIMA模型在农产品价格预测中应用及作用。
标签：ARIMA模型；农产品；价格预测农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础性作用，如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的生活息息相关。
农产品是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基础性保障工程。
在推动农产品转型、构建现代化农业市场体系的过程中，农产品的价格预测作用不可忽视。
科学、合理、全面的价格预测对指导我国农产品生产、调整农业结构并推动农产品转型有着重要的意义。
本文主要在农产品定义与内涵的基础之上，针对ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因素，最终给予ARIMA模型在农产品价格预测中应用的优化对策与建议。
一、农产品的定义及内涵农产品主要指农业生产经营活动中获得的各种植物、微生物、动物及产品，即是源于农业的初级产品，主要涉及种植业、畜牧业、渔业产品等。
农产品具体包括水稻、大豆、玉米、花生、小麦等粮油作物、瓜果蔬菜、花卉苗木等种植业产品，猪、鸭、牛等畜牧业产品，淡水、海水、滩涂养殖产品等渔业产品。
农产品是人类赖以生存的基础，不同的农产品为人类提供着不同的营养价值，其是人类的日常生活、社会经济活动的正常运行的基础性保障。
从农产品的定义出发，本部分主要探讨农产品的三个方面内涵：首先，农产品是人类赖以生存的基础。
人类的生存是建立在每天规律的正常饮食基础之上，而每天的正常规律性饮食原料又为由农产品的正常供应所保证。
所以，农产品是人类赖以生存的基础；其次，农产品的质量有利于保证食用者的健康与安全。
农产品的质量安全指的是农产品的内在价值、使用价值与可靠性都必须符合农产品的质量要求与卫生条件，通过监管措施的落实与农产品检测抽检的全面覆盖，从而保障农产品食用者的生理安全与健康；最后，科学、合理的农产品价格预测有利于协助国家的宏观调控，优化资源配置。
中国大豆期货价格波动实证分析：基于ARCH模型
中国大豆期货价格波动实证分析：基于ARCH模型作者：牛云杰来源：《经营管理者·中旬刊》2017年第04期摘要：近年来我国粮食价格频繁波动，给粮食供需双方及政策制定者带来很大的影响。
了解粮食价格波动特征对采取措施稳定粮食价格、确定合适产量、优化资源配置具有重要意义。
作为我国最早参与期货市场、市场化程度最高的代表性大宗商品——大豆，其价格的波动情况（本文取每日收盘价）对我国农产品价格具有晴雨表的重要借鉴作用，其价格与成交量的关系也值得研究。
因此本文以大豆为例，利用ARCH类模型对大豆价格的波动、“尖峰厚尾”现象、对数收益率序列的非对称性等特征进行实证分析，得出以大豆为代表的我国粮食市场价格波动具有集聚性与非对称性的特点，并据此结论给出适当建议。
关键词：大豆期货价格收益率 ARCH类模型尖峰厚尾对称性一、引言1.从私家茶到大豆，从销量到价格。
从《赢在中国蓝天碧水间》中何人麟私家茶女郎的销售案例中，可以看到影响销量的因素有很多：价格、品牌宣传、团队合作默契度、店面面积区位以及地段、广告促销等等。
但在众多的影响因素中价格对销量的作用不容小觑，而且价格与销量的紧密相关关系也同样适用于其它更贴近民生的商品，比如大豆。
大豆作为我国参与期货市场最早市场化程度最高的大宗商品，其价格的波动情况值得研究，因而对我国大豆期货价格进行基于ARCH模型的波动分析。
2.课题背景及目的。
民以食为天，因而粮食价格的波动问题备受关注，国内外许多学者也从不同角度进行研究。
从关注角度上，多是关于粮食价格波动的特点——集簇性与非对称性；从研究方法上，多是基于ARCH类模型对粮食价格波动进行分析研究，成果丰富。
以大豆为例，利用ARCH类模型对大豆价格波动、波动的非对称性进行分析，试图回答：大豆价格波动是否具有集聚性；大豆价格波动是否具有对称性。
二、变量与数据使用数据是2015年10月8日至2016年9月30日共计244个交易日豆一连续（A0）历史交易收盘价、成交量数据，数据来源于新浪财经期货与期权。
基于ARIMA模型的我国粮食产量预测
95焦点 FOCUS基于ARIMA 模型的我国粮食产量预测陈鼎玉 万坚 程瀚锋摘要：基于1949-2018我国粮食产量数据，通过构建ARIMA 模型对其进行拟合并预测。
研究发现：我国粮食产量总体增长迅猛，但有起有伏，未来预计产量增速放缓为1.9%，预计2019年底粮食产量约6.687亿吨。
关键词：ARIMA 模型；粮食；产量预测一、引言粮食产量一直以来是我国各生产部门制定规划方案所关注的重点目标。
改革开放近40年以来，随着国民经济的迅猛发展及人民生活水平的提高，人们对粮食的需求量越来越大。
并且近些年在我国旅游业飞速发展现状的推动作用下，粮食消费逐年增长。
一方面，各部门生产都在经历结构性改革，另一方面，粮食需求的影响因素的发展趋势也在不断变化，依赖历史数据量的统计预测模型面临着巨大的挑战，准确而及时的粮食产量预测有助于我国粮食生产部门结构的优化和收益的提高，更有利于人民日益增长的美好生活需要。
国内外有关粮食产量的研究数不胜数，主要集中于对粮食产量影响因素的度量包括实验法、计量模型等(汪阳洁，2015)。
其中，郭建平（2015）运用天气气候以及地理条件限制等因素，研究气候对粮食产量的影响。
也有些研究者从温度角度考虑，考察温度的浮动对粮食产量的影响（李彩侠等，2014）。
陈鹏狮等（2009）认为观测实验法片面性很强，且气候、温度和降雨量这些表面主观现象难以采取物理的方法得到与事实情况一致的结论。
而以往研究大多从气候、温度、湿度等气象原因的角度来考察粮食产量的影响因数，而少有研究者从计量经济学的角度去探讨粮食产量的内生影响以及把握其客观变化规律。
本文以计量经济学模型为切入点，采用常见的ARIMA 模型对粮食产量时间序列进行建模，以期为有关生产部门的政策制定作理论参考。
二、模型构建ARIMA 模型是目前表述较为完善的时间序列预测模型。
其主要思路是，将预测主体随时间变化的序列视作随机序列，但序列的变化具有一定的规律性，可以将其用数学模型来描述，并根据序列的过去值来预测未来值。
基于ARIMAGARCH模型的股票价格预测研究
其次，模型未充分考虑市场微观结构对股票价格的影响。因此，针对现有研究 的不足，本次演示提出了一种改进的ARIMAGARCH模型。
方法论
本次演示采用改进的ARIMAGARCH模型进行股票价格预测。首先，我们通过对 历史股票价格数据进行特征分析，选择合适的ARIMA模型进行拟合。然后，利 用GARCH模型对ARIMA模型的残差波动性进行建模，以捕捉股票价格波动的不 稳定性。同时，我们将市场微观结构因素纳入模型，以更全面地反映股票价格 的形成过程。最后，我们通过实证分析，比较改进前后的模型在股票价格预测 中的表现。
基于ARIMAGARCH模型的 股票价格预测研究
01 引言
03 方法论 05 参考内容
目录
02 文献综述 04 实验结果分析
引言
随着全球化和信息化的发展，股票市场作为经济发展的重要组成部分，越来越 受到。预测股票价格对于投资者、政策制定者和学术研究都具有重要意义。然 而，股票价格受多种因素影响，使其预测变得具有挑战性。近年来，学者们提 出了一系列用于预测股票价格的模型，其中ARIMAGARCH模型受到了广泛。本 次演示旨在探讨ARIMAGARCH模型在股票价格预测中的应用，并对其进行评价 和改进。
数据搜集
在进行短期股票价格预测时，我们需要获取股票的开盘价、最高价、最低价和 收盘价等数据。这些数据可以通过股票交易平台或金融数据库获取。在获取数 据时，需要注意数据的准确性和完整性。此外，为了进行ARIMA模型的训练和 验证，我们还需要获取一定时间范围内的历史数据，并选择合适的时间段进行 模型拟合。
4、参数估计：利用最小二乘法等估计方法对模型进行参数估计，得到模型的 系数。
5、模型检验：通过检验残差序列是否为白噪声过程来判断模型的拟合效果。 残差序列越接近白噪声过程，说明模型拟合效果越好。
基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法研究及启示
基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法研究及启示【摘要】本研究通过基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法进行探讨，首先介绍了ARIMA模型的基本原理和豆粕期货价格的特点，然后分析了ARIMA模型在豆粕期货价格预测中的具体应用情况。
研究方法包括数据收集、ARIMA模型构建和实证结果分析。
实证结果表明，ARIMA 模型在豆粕期货价格预测中具有一定的准确性和稳定性。
研究启示包括提高市场参与者对ARIMA模型的认识和应用，并寻找更有效的模型改进方法。
展望未来研究可拓展至其他金融市场产品的价格预测，以提高预测准确度和实用性。
基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法具有一定的可行性和价值，在未来研究中仍有进一步探索和优化的空间。
【关键词】豆粕期货价格、ARIMA模型、预测方法、研究背景、研究目的、研究意义、豆粕期货价格分析、研究方法、实证结果分析、研究启示、展望未来研究、结论总结1. 引言1.1 研究背景豆粕期货作为农产品期货市场中的重要品种，其价格波动对农产品市场和相关企业有着重要影响。
随着市场经济的发展和金融市场的不断完善，豆粕期货价格的变动日益受到关注。
在这种背景下，利用ARIMA模型对豆粕期货价格进行预测具有重要的理论和实践意义。
在豆粕期货市场中，价格波动受多种因素影响，如供求关系、政策法规变化、国际市场因素等。
通过运用ARIMA模型，可以更好地理解这些影响因素对豆粕期货价格的影响规律，提高价格预测的准确度和稳定性。
本研究旨在通过对豆粕期货价格的ARIMA模型预测方法的研究，为农产品期货市场的参与者提供更准确的价格预测工具，为风险管理和决策提供科学依据。
同时也为相关研究提供参考和借鉴。
1.2 研究目的本研究旨在探究基于ARIMA模型的豆粕期货价格预测方法，以提供预测市场走势和帮助投资者制定合理的投资决策。
具体目的如下：1. 分析豆粕期货价格变动的规律性和特点，深入了解豆粕期货市场的运行机制和影响因素；2. 研究ARIMA模型在豆粕期货价格预测中的应用情况，探讨该模型在预测豆粕期货价格方面的有效性和准确性；3. 总结出一套可行的豆粕期货价格预测方法，为投资者提供可靠的市场分析和决策依据；4. 探讨ARIMA模型在期货市场预测中的启示和价值，为未来相关研究提供参考和借鉴。
ARIMA模型和灰色模型在农产品价格预测中的应用比较
ARIMA模型和灰色模型在农产品价格预测中的应用比较丁慧娟;张金磊;陈建中;李均涛;崔鹏【摘要】以遵义猪肉价格为例进行预测模型分析,构建了ARIMA模型和灰色模型,对2种模型的具体步骤进行对比分析.结果表明,ARIMA(1,1,0)模型和灰色模型GM(1,1)为最优预测模型;在农产品价格模型中,ARIMA模型适合短期预测,灰色模型适合中长期预测.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2018(046)024【总页数】4页(P191-194)【关键词】农产品;价格预测;ARIMA模型;灰色模型【作者】丁慧娟;张金磊;陈建中;李均涛;崔鹏【作者单位】贵州财经大学,贵州贵阳550004;贵州财经大学,贵州贵阳550004;贵州财经大学,贵州贵阳550004;贵州财经大学,贵州贵阳550004;贵州财经大学,贵州贵阳550004【正文语种】中文【中图分类】S-9农业一直是我国非常重视的问题，农产品供需是农业发展讨论的重要问题之一。
2018年2月25日，“宣传贯彻中央一号文件精神暨2018中国三农发展大会”在北京召开，为推动大宗农产品贸易、预测和发现商品价格、引导农业产业结构调整、合理配置要素资源、维护农业发展稳定做出了积极贡献。
受生产、流通、需求与供给等因素的影响，农产品日价格波动频繁。
尤其近年来，受自然灾害、重大疫情等外部环境的影响，农产品价格波动频率有所增加。
为此对农产品价格进行短期、中长期的预测，为农产品生产和流通提供重要的数据指导，对解决我国农产品供需问题、调整农业结构、促进市场经济持续健康发展具有重要的意义。
农产品的价格预测在国内出现比较晚，但发展快，预测方法多。
刘峰等[1]运用ARIMA模型对白菜价格进行了预测，表明ARIMA(0,1,1)模型能很好地模拟并预测白菜月价格趋势。
王素雅[2]对影响苹果价格因素做了分析，并通过构建价格时序模型对苹果旬价格、周价格、日价格进行了预测。
徐雅卿等[3]运用指数平滑模型、ARIMA模型、组合预测模型对胡萝卜价格进行了预测，并提出了预测的改进方向。
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ARIMA模型在大豆价格分析预测中的应用作为我国最为重要的粮食作物之一的大豆，它的价格波动会直接对我们的生产以及生活产生很大的冲击。
此外，大豆的价格波动还有可能会造成其他粮食作物价格的波动，而这些农产品的价格关乎整个农业的持续发展，甚至还有可能会影响到国家的经济稳定。
因此，为了减小大豆价格的波动会对我们生产生活的影响，将对大豆价格进行短期预测。
在对大豆价格进行预测时所采用的模型为ARIMA模型。
数据采用的是中华粮网数据中心2015年至2016年每周的大豆平均价格，并根据这些数据建立了ARIMA(2,1,2)模型。
并根据此模型对2017年1月至4月的全国的大豆均价进行了预测，其预测价格与实际价格相比，平均误差率仅为2.4811%，说明该模型预测效果不错，可以用来对大豆价格进行预测。
但由于模型还不能反映大豆价格的全部信息，因此在对大豆价格进行预测时，还需要提高对国际价格变动的敏感性，才能得出更科学合理的预测结果。
1.1 背景大豆作为最重要的粮食作物之一，其历史非常之悠久且大豆中含有多种人体必需的营养物质。
随着经济社会的发展，人们生产生活水平逐年提高，人们越来越青睐大豆及其大豆制品，人们对大豆以及豆制品的需求也就呈逐年上升趋势。
而由于我国对大豆行业的不重视，使得我国的大豆行业发展跟不上国内需求上涨的步伐。
中国本国生产的大豆根本满足不了人们的需要，因此我国每年必须从其他国家进口大豆。
依据国家统计局公布的《中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报》显示，在2016年大豆的进口量为8 391万吨,与上一年相较增长2.7%，进口额为2 247亿元,比上一年相较增长4.1%。
而在1996年，其进口量只有111.44万吨。
而就在这短短20年的时间里，大豆的进口量已经翻了75番。
随着大豆进口量的不停增长，中国如今已经发展为全球范围内进口大豆数量最多的国家。
随着全球化的发展，在造成大豆价格的波动因素中，国际市场要素的比重越来越高。
随之而来的挑战就是中国丧失了制定大豆价格的话语权。
而大豆作为最重要的油料、食品加工的原料以及作为饲料来说，它的产业链相对来说是比较长的。
因此，不但食用油的供应与需求会受到其价格波动的干扰，而且还会对畜牧养殖的成本产生非常大的不确定性。
此外，大豆的价格波动还会导致其余粮食作物价格的浮动。
而农产品的价格关乎整个农业的持续发展，甚至影响国家的经济稳定。
而近年来，大豆价格受到世界经济格局的影响，其价格波动尤为明显。
因此，对大豆价格进行预测，对农业的发展有着至关重要的意义，同时对于国家制定大豆贸易策略，参与大豆期货交易以及进行企业的科学决策也都具有至关重要的意义。
1.2 研究目的与意义1.2.1 研究目的我国是大豆的原产地，大豆的栽培历史源远流长，在中国是一种十分重要的食粮作物，而且大豆在我国的食物消费还有生产系统中始终直扮演着至关重要的角色。
大豆富含优质食用油脂、优质植物蛋白和多种对人体有益的生理活性物质，营养价值异常丰富，是世界上重要的油料和高蛋白作物，在农产品贸易中占有着异常重要的位置。
近年来，大豆价格受到世界经济格局的影响，其价格波动尤为明显。
大豆的价格波动还会影响到其余粮食作物价格的波动。
而这类农产品的价格关乎整个农业的持续发展，甚至影响国家的经济稳定。
因而，对大豆价格进行预测，对农业的发展有着至关重要的意义，同时对于国家制定大豆贸易策略，参与大豆期货交易以及进行企业的科学决策也都具有至关重要的意义。
而ARIMA方法在价格预测方面具备诸多优势：第一，可以在数据变量的影响因素未知的情况下，根据数据本身的滞后项和随机误差项来构建拟合模型；第二，在进行拟合预测时，无需对数据做先验假设以达到模型的适用要求；第三，可通过反复调整拟合，挑选误差小、拟合效果最优的模型；第四，可以使用统计软件直接实现，操作方便而且简单。
本文希望通过ARIMA模型在大豆价格分析预测中的应用以达到对大豆价格进行预测的目的。
1.2.2 研究意义2014年以来，在寰球范围内包括大豆在内的农副产品广泛存在着供应过剩的景象，伴随而来的是仓库终止收粮等一系列的尴尬局面，并由此导致很多商品出现大幅降价的现象，包括大豆在内的一些粮食产品的价格都已经下降到这几年来的最低点。
而且由于我国大豆过分依赖于进口，导致中国失去了一部分制定大豆价格的权利，造成大豆价格的频繁波动。
而大豆价格的快速并且繁杂的波动将使人们日常的生产、生活产生非常大的变化。
为了防止其价格波动会对我国造成的冲击，本文将运用时间序列分析中的ARIMA模型，利用其在大豆价格分析预测中的应用，希望能够对大豆平均价钱进行相对可靠的预测。
这对其余粮食作物的价格预测也具有一定意义上的参考作用，而且对于国家制定与大豆相关的贸易策略，参加大豆的期货买卖、进行企业的科学决策都具有十分重要的意义。
1.3 国内外研究现状1.3.1 国外研究现状（1）关于大豆行业的研究大豆与其他农产品一样，在全球各个国家地区的农业发展中占有着异常重要的地位。
外国学者高度重视与大豆经济有关的研究。
Jianqiu FU(2014)研究了国际大豆价格大幅波动给国内大豆企业带来的巨大价格风险，由于中国大豆行业对外国市场的较高依赖度、跨国粮食厂商对中国大豆行业的集约控制，使中国大豆价格大幅度下滑，同时大豆价格产生了大幅波动。
并提出要通过采取措施提高国内大豆自给率，限制外资控制大豆产业，努力促进中国大豆企业发展壮大[1]。
Daniel Maul、Martin Fischer and Dirk Schiereck(2015)通过采用新开发具有作物日历的季节性分解模型，估算出价格变动和价格波动相应地适用的关键农产品——小麦、稻米、玉米和大豆的全球供应总体反应。
调查结果显示，虽然较高的产出价格可以作为预期改善全球作物供应的动力，但产出价格波动也是一个阻碍。
产出价格波动与作物供应呈负相关，意味着农民将土地及其他投入和产量改善投资转移到价格波动较小的作物上[2]。
H.Ahumada and M.Cornejo(2016)鉴于食品价格之间存在较高的相关性，分析了通过考虑其交叉依赖关系可以提高单个食品价格模型的预测精度，专注于三个强烈相关的食品价格：玉米，大豆和小麦。
分析一个不稳定的预测期（2008-2014），并采用强大的方法和递归方案。
其研究结果包括价格互动的模型的预测改进[3]。
Thomas Dimpfl、Michael Flad and Robert C.Jung研究了玉米、大豆、小麦等农产品的现货价格与期货价格的关系。
研究发现，这些商品的价格在现货市场上是独一无二的，期货市场对价格的贡献仅不足10%。
从长期来看，期货投机对大豆等商品的价格有不利影响[4]。
（2）关于ARIMA模型的研究ARIMA模型在预测方面的应用非常普遍，国外的许多学者在进行预测时都喜欢使用ARIMA模型。
Rahul Tripathi，A.K.Nayak，R.Raja，Mohammad Shahid，Anjani Kumar，Sangita Mohanty，B.B.Panda，l，Priyanka Gautam and Christos Tsadilas 根据奥里萨邦的稻米种植面积，采用ARIMA模型对其生产力进行了预测。
通过对生产力预测值与实际值的比较，ARIMA模型能够较好的对稻米的生产力进行预测[5]。
Carlos Zafra,Yenifer Angel，Eliana Torres(2017)采用ARIMA模型进行日照时空分析，研究了地表覆盖（LSC）对大气层PM 10浓度的影响。
哥伦比亚首都波哥大是拉丁美洲人口密度最高，空气污染排名第三的城市中心。
在应用Box-Jenkins迭代过程的ARIMA模型之前，他们分析了LSC（植被，非植被，不透水和水体）的大气稳定性和空间分布。
通过ARIMA模型的分析表明，在增加植被LSC（树木和草地）的情况下，PM 10污染的持续性更大，存在较不渗透的LSC（屋顶和人行道）时，持续性下降。
研究的结果符合作为城市LSC的空气污染治理差异化战略发展的参考点[6]。
1.3.2 国内研究现状（1）关于大豆行业的研究自2001年中国加入世界贸易组织以来，随着国际农产品贸易的崛起，中国农产品的市场化进程也加速了国际市场氛围对粮食作物价格的影响。
因而，各专业学者逐渐开始研究起能够影响大豆等粮食作物价格波动外部考虑因素。
杨树果,何秀荣(2014)本文从全产业链的角度分析了中国大豆产业主要环节的发展状况，并对国内流行的有关大豆产业的若干观点进行了辨析[7]。
并提出在大豆生产发展和科技研发战略中，中国应考虑转基因技术的应用，其主要目的是使国内大豆产量的增加，并且还要将培育高蛋白大豆作为重点发展。
柯杨敏、宋长鸣(2015)分析了影响中国大豆价格波动因素中的金融因素的影响，其中含国内和国外期货交易的市场因素、货币供给因素和国际动力市场因素，然后剖析了其在融资走势下的中国大豆价格的浮动情况。
而后从每个金融市场中确定出相关变量来构建变量的修正误差模型，并将金融因素对大豆价格产生的影响进行了实证分析[8]。
林大燕，朱晶和吴国松(2015)认为，国内大豆的价格以及中国大豆的进口来源取决于进口价格对市场结构变化的反馈，并运用了SV AR模型，我国大豆进口价格与阿根廷、巴西等南美市场兴起的关联[9]。
钱海洋，周建华(2016)对国家制定的一系列针对大豆价格波动的扶持政策进行了研究，并采用时间序列分析模型对我国大豆价格与进口大豆价格的波动进行了分析。
其结果表明，国家制定的一系列政策有助于减小大豆价格的波动，对大豆行业的发展有促进意义[10]。
陈明、张凤荣以及杨雪（2017）对中美大豆价格的投机泡沫进行检验，采用sup ADF以及GSADF 方法，对中美大豆的期货价格进行检验。
通过对中美大豆价格泡沫比较分析，能够更准确地掌握全球大豆市场的价格走势[11]。
（2）关于ARIMA模型的研究蔡景拓（2014）对ARIMA模型在农产品价格预测中的应用进行了研究。
在粮食作物的内涵以及概念的基础上，运用ARIMA模型和与之相关的数学模型着重剖析了影响粮食作物价格的因素，并最终研究出了ARIMA模型在粮食作物价格预测里面的应用效果[12]。
耿娟(2014)运用SPSS软件，对2004年至2011年医院的门诊量展开统计建模分析，采用所得到的ARIMA模型对2012年的门诊量人数进行预测，其真实值与预测值之间的平均误差率仅仅只有5.28%。
该模型能够很好的对门诊量人数进行拟合，使医院的管理人员在进行科学决策时有了依据[13]。
陈国伟、伍啸青和林艺兰(2015)探讨了自回归移动平均（ARIMA）模型在居民平均期望寿命当中的可行性。