时间序列模型对大豆期货价格的预测比较研究
农产品价格波动预测模型研究
农产品价格波动预测模型研究随着全球农业市场的日益发展，粮食和其他农产品的价格波动引起了广泛关注。
农产品价格的波动对农民、消费者和政府都有重要影响。
因此，研究农产品价格波动的预测模型变得尤为重要。
农产品价格波动预测模型的研究涉及多个因素，如天气变化、供求关系、市场情绪等。
下面，本文将介绍几种常见的农产品价格波动预测模型。
首先，基于时间序列分析的模型是预测农产品价格波动的常用方法之一。
通过分析历史数据和价格的变化趋势，时间序列模型可以帮助我们预测未来的价格走势。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型和GARCH模型。
ARIMA模型基于自回归和移动平均的概念，可以捕捉价格序列中的趋势和季节性。
而GARCH模型则可以捕捉价格序列的波动性。
这些模型可以为政府和农民提供决策依据，以应对农产品价格波动带来的挑战。
其次，基于机器学习的模型是预测农产品价格波动的新兴方法之一。
机器学习模型可以通过对大量历史数据的学习，识别出隐藏在数据背后的模式和关联。
随着大数据技术的发展，机器学习模型在农产品价格预测方面的应用逐渐增多。
例如，支持向量机（SVM）模型和随机森林模型在农产品价格波动预测方面表现出良好的效果。
这些模型可以提供更准确的预测结果，并帮助农民和投资者制定更有针对性的决策。
此外，基于供求关系的模型也是预测农产品价格波动的一种常见方法。
供求关系是决定价格波动的重要因素之一。
当供应增加或需求减少时，价格通常会下降。
相反，当供应减少或需求增加时，价格通常会上涨。
通过分析供求关系的变化，可以构建模型来预测农产品价格的波动。
政府可以通过控制供需关系来调节农产品价格的波动，以保护农民和消费者的利益。
最后，市场情绪和心理因素也对农产品价格波动起着重要作用。
市场情绪是指投资者的情绪和预期对价格波动的影响。
当投资者对农产品市场有积极的情绪和预期时，价格通常会上涨。
相反，当投资者对农产品市场有消极的情绪和预期时，价格通常会下降。
因此，研究市场情绪和心理因素对农产品价格波动的影响，可以提高对价格变动的预测能力。
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。
5
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。
时间序列分析——我国粮食增量的时间序列预测
石河子大学商学院课程论文题目:我国粮食增量的时间序列预测课程名称:应用时间序列分析院（系）:商学院统计与金融系年级:2011级专业:统计学班级:统计2011（1）班组员:目录1.引言 (5)2.分析方法介绍 (5)2.1模型识别预测 (5)2.1.1基本思想 (5)2.1.3识别预测的步骤 (6)2.2回归模型预测 (6)2.1.1基本思想 (6)2.1.2回归预测的类型 (6)3.问题分析 (7)3.1模型识别的过程 (7)3.1.1模型拟合的结果 (8)3.2回归预测结果及分析 (11)4.总结及建议 (17)参考文献 (19)附表 (20)摘要1996年，我国政府首次发表《中国的粮食问题》白皮书以来，我国在维护粮食安全方面取得了巨大成绩。
近10年来，我国粮食综合生产能力稳步提高，年均产量较上一个10年增长了10%以上，粮食自给率基本保持在95%以上，居民膳食结构显著改善，以市场化为方向的粮食流通体制改革不断深入，国家对粮食实施宏观调控的物质基础更加巩固、手段更加灵活，实现了立足国内粮食自给的预定目标。
粮食生产的发展消除了国际社会对中国粮食问题的担忧，解决了13亿人口的吃饭问题，为世界粮食安全做出了重大贡献。
在我国粮食生产取得巨大成绩的同时也必须看到，当前我国粮食安全的现状：根据国家统计局的数字，2006年我国粮食总产实现连续三年增产，达到9949亿斤，不仅接近历史最高水平，也可望提前实现“十一五”末粮食总产达到1万亿斤水平的规划目标。
但在形势出现转机之际，更要对目前存在的困难保持清醒认识。
关键词：粮食产量模型识别回归预测 SASAbstractIn 1996, our country the government issued a white paper on \"China's grain problem\" for the first time since, our country has been a huge success in the maintenance of food security. In recent 10 years, China's comprehensive grain production capacity will increase steadily, and annual output, up more than 10% in a decade, its self-sufficiency rate of grain basic stay above 95%, significantly improve residents' dietary structure, take the market as the direction of the grain circulation system reform deepening, the state of the material basis for the implementation of macroeconomic regulation and control of grain cements, means more flexible, achieve the intended target of domestic self-sufficiency. The development of grain production to eliminate the international social concern about China's food problems, solve the problem of 1.3 billion people to eat, made a major contribution to world food security. Great achievements of grain production in China also need to see at the same time, the current status of our country's food security: according to the national bureau of statistics figures, in 2006 China's total output of grain production for three consecutive years, 994.9 billion jins, not only close to record levels, also is expected to achieve at the end of the period of \"11th five-year plan\" in advance grain output reached 1 trillion tons level of planning objectives. But in the turnaround of the situation, more understanding of the existing difficult to stay awake.Key words：Food production model recognition regression forecast SAS1.引言在我国粮食生产取得巨大成绩的同时也必须看到，当前我国粮食安全的现状：根据国家统计局的数字，2006年我国粮食总产实现连续三年增产，达到9949亿斤，不仅接近历史最高水平，也可望提前实现“十一五”末粮食总产达到1万亿斤水平的规划目标。
基于时间序列在粮食产量中的方法研究毕业论文
毕业设计（论文）题目基于时间序列在粮食产量中的方法研究基于时间序列在粮食产量中的方法研究摘要：粮食是我们生产和生活中的基本消费品，我国民生国计的首要大事就是解决我国的粮食产量问题。
本文介绍了几种时间序列的建模方法，来分析预测出我国的粮食产量问题。
并且通过分析我国2000到2014年的粮食生产总量数据的特点，建立了自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)模型。
最后，通过使用Eviews6.0操作软件成功的计算完成了关于我国粮食产量的预测问题。
得出的结果如下，在未来的几年，我国粮食生产在不受到自然灾害等因素影响的前提下，将会缓慢增长。
通过分析，显示农业科技技术和重大的自然灾害对我国粮食产量的影响较为严重，为了保证粮食产量的增长要发展好农业技术和做好重大自然灾害的预防措施。
关键词：时间序列；粮食产量问题； ARIMA模型。
Study on the method of time series based on grain outputAbstract：Food is the most basic consumer goods for human survival,the problem of the grain output of a country relates to the national economy and the national economy and the country's national economy and the nation's livelihood.To make food forecast,this paper presents several modeling methods for time series.Through the analysis of the characteristics of the total grain production data in 2000-2014, the model of auto regressive moving average ARIMA(p,d,q)is established.Finally, the forecast of grain output of our country is calculated by Eviews6.0 software.The results show that the grain output is not affected by natural disasters in the next several years, and it will slow growth.The analysis shows that the agricultural technology and the major natural disasters have a serious impact on the grain output in China.In order to ensure food production problems to develop agricultural technology and to do a major disaster prevention.Keyword:Time series ; Grain output ; ARIMA model.目录摘要I目录III1．引言11.1课题背景11.2本课题研究的意义12．关于我国的粮食产量问题22.1国粮食产量的现状22.2研究粮食产量的方法23．几种时间序列预测方法简介23.1自回归（AR）模型33.2移动平均（MA）模型43.3自回归移动平均（ARMA）模型53.4差分自回归滑动平均(ARIMA)模型54.数据的分析与模型建立74.1数据分析74.2数据平稳化84.3模型的定阶94.4模型有效性检验124.5模型预测135．结论13参考文献15致161．引言1.1课题背景我国的民生问题与粮食产量密切相关，国家经济的可持续性发展以与政治局面的稳定等方面都受到粮食产量的影响。
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。
期货价格与现货价格波动关系的实证研究以农产品大豆为例
（2）格兰杰因果检验
（2）格兰杰因果检验
为了进一步探究大豆期货价格与现货价格之间的因果关系，我们采用格兰杰 因果检验方法进行检验。结果表明，在90%的置信水平下，大豆期货价格是现货 价格的格兰杰原因，而现货价格不是期货价格的格兰杰原因。这表明大豆期货价 格对现货价格具有引导作用。
（3）VAR模型分析
五、结论部分
五、结论部分
本次演示通过实证研究方法分析了农产品大豆期货价格与现货价格的波动关 系，结果表明大豆期货价格对现货价格具有引导作用。这一结果对于深入了解农 产品市场的价格波动机制具有重要意义，同时也为农业生产者和消费者提供了有 价值的参考。然而，本研究还存在一定的限制，例如未能全面考虑其他可能影响 价格波动的因素等，因此未来的研究可以进一步拓展和深化。
四、正文部分
1、研究背景和目的
1、研究背景和目的
研究背景：农产品大豆的价格波动对农业生产者和消费者都具有重要影响， 因此如何预测和稳定农产品价格一直是社会各界的焦点。期货市场作为重要的价 格发现和风险管理工具，其在农产品价格形成过程中的作用备受。然而，关于农 产品大豆期货价格与现货价格波动关系的研究尚不完善，因此本次演示旨在通过 实证研究方法深入探讨这一问题。
2、研究方法和数据来源
数据来源：本次演示选取某大宗商品交易所的大豆期货价格和现货价格作为 研究数据，考虑到数据的可获得性和时效性，选取2018年1月至2023年6月的周度 数据作为分析样本。
3、实证结果及数据分析
（1）时间序列分析
（1）时间序列分析
首先，我们对大豆期货价格与现货价格的时间序列数据进行描述性统计，以 了解数据的基本特征。随后，我们通过ADF检验和KPS检验对两个时间序列的平稳 性进行检验，结果表明两个时间序列均为平稳序列。在此基础上，我们运用 Johansen协整检验方法对期货价格与现货价格的长期均衡关系进行检验，结果表 明两个时间序列存在长期协整关系。
农产品市场价格短期预测方法与模型研究_基于时间序列模型的预测
。主要模型包括: 自回归模型
、 VAR 模 型
[ 13]
[ 8]
、
( AR) 、 移动平均模型 ( M A) 、 自 回归移动平均模型 ( ARMA) 或差分自回归移动平均模型 ( ARIM A 或 SARIM A) 。
、 GARCH 模 型
[ 17]
。当既有某种上升或下降趋势, 又
存在季节性波动时, 需要加入季节虚拟变量。常用 方法有截距变动模型、 斜率变动模型、 截距和斜率同 时变动模型。 2) 季节分解法。将影响时间序列变化的因素分 为 4 种: 长期趋势因素 ( tr end, T ) , 表示随着时间变 化按照某种规律稳步上升、 下降或保持在某一水平 上; 季节变动因素 ( seaso nal, S ) , 表示在 1 个年度内 依一定周期规律性变化 ; 循环变动因素 ( circle, C ) , 表示以若干年为周期的变动变化; 不规则变动因素 ( irr eg ular, I ) , 表示不可控的偶然因素 , 如地震、 水 灾、 恶劣天气、 罢工和意外事故等 T + S + C+ I ) 。 3) 指数平滑法。以本期实际数和本期预测数为 基础 , 引入 1 个简化加权因子 ( 平滑系数 ) 的一种指 数平滑预测法。常用的指 数平滑法有单 指数平滑 法、 双指数平滑法、 Brow n 二次 ( 或高次 ) 多项式指 数 平 滑 法、 H olt er Wint ers 非 季 节 模 型、 H olt er Winters 季节乘法模型和 H olt er Wint ers 季节加法 模型 [ 18] 。 4) Box Jenkins 法。如果时间序列是非平稳的, 先将序列变成平稳序列 , 变化后的新序列仍保持原 时间序列的随机性
国际国内市场大豆价格长短期关系研究_基于协整理论和误差修正模(精)
国际国内市场大豆价格长短期关系研究_基于协整理论和误差修正模62贸易经济《贵州财经学院学报》2012年第1期总第156期文章编号:1003－6636(2012)01－0062－06;中图分类号:F762;文献标识码:A国际国内市场大豆价格长短期关系研究———基于协整理论和误差修正模型的实证分析＊王锐(武汉工业学院经济与管理学院，湖北武汉430023)摘要:基于1998年1月—2010年11月的月度数据，利用协整理论以及误差修正模型等方法对国际大豆市场和国内大豆市场之间的关系进行实证分析。
研究结果发现:国际国内大豆市场价格之间在长期具有均衡稳定的协整关系，国际市场大豆价格的波动显著影响着我国市场大豆价格的变动;国际大豆价格波动向国内市场传导的过程具有由短期波动到长期均衡的自我修正的动态机制;国际国内大豆市场反向的因果关系并不成立，国内大豆市场对国际大豆市场影响有限。
因此，为维持我国大豆市场价格的稳定，需要采取有效措施，建立国际价格预警体系，提高国内大豆产量，完善农产品期货市场，充分发挥农产品进口及收储政策的调控作用。
关键词:国际市场;国内市场;大豆价格;协整理论;误差修正模型 The Relationship between International and Domestic Soybean Prices in the Long Term and Short Term－An Empirical Study Based on Cointegration Theory and Error Correction ModelWANG Rui(School of Economics and Management，Wuhan Polytechnic University，Wuhan，Hubei 430023，China)Abstract:On the basis of monthly data from January 1998 to November 2010，this paper uses cointegration theory and errorcorrection model to make an empirical study of the relationship between international and domestic soybean markets．Thefindings are as follows:There is a balanced and stable cointegration relationship between international and domesticprices，with a significant effect of international price fluctuations on domestic prices changes;the transmission processfrom international price fluctuations to domestic market has a self-correcting dynamic mechanism from short-termfluctuations to long-term equilibrium;the reverse causality between international and domestic prices is untenable，withlimited effect of domestic price on international price．To maintain domestic price stability，therefore，we need to takeeffective measures，such as establishing an international price forewarning system，increasing domestic soybeanproduction，improving futures market for agricultural products，and giving full play to the regulatory effect of import，purchase and storage policies for agricultural products．Keywords:international market;domestic market;soybeanprice;cointegration theory;error correct model一、我国大豆国际贸易以及国际国内大豆价格变动情况大豆是农产品中最重要的食用油料，也是重要的粮食作物。
我国大豆期货市场价格发现功能的实证研究的开题报告
我国大豆期货市场价格发现功能的实证研究的开题报告一、选题背景及意义：大豆期货是我国金融产业中具有重要影响力的期货品种之一，其价格变化不仅直接影响到农民、企业和消费者的利益，同时也在一定程度上反映出国内外宏观经济环境的变化。
大豆期货市场因其交易便捷、价格信息透明等特点，成为我国大豆价格形成机制的重要组成部分。
目前，我国大豆期货市场的发展趋势日益明显，交易规模不断扩大，成交额不断提高，对实体经济的支持作用逐渐增强。
然而，当前大豆期货市场价格波动频繁，价格变化的原因较为复杂，存在一定的不稳定性和不确定性，因此有必要深入研究大豆期货市场价格发现功能的特点和机制，为进一步完善大豆期货市场的交易机制和制定政策提供科学依据。
二、研究内容和方法：本研究将以大豆期货市场为研究对象，通过对大豆期货价格的历史数据进行分析和比较，探索大豆期货市场价格发现的特点和规律，主要研究内容包括以下几个方面：1. 大豆期货市场价格发现功能的理论基础和研究现状回顾。
2. 利用经济模型对大豆期货市场价格发现机制进行建模和分析，探寻价格变化的原因和影响因素。
3. 运用时间序列分析方法对大豆期货价格进行预测，以便更好地指导期货市场参与者的投资决策。
4. 基于实证数据的分析，探讨大豆期货价格波动与宏观经济环境的关系，分析其相互影响的机理和路径。
5. 通过问卷调查和相关实证分析，考察大豆期货市场参与者对市场价格发现机制的认知和信任度，为进一步改善市场机制提供参考依据。
三、预期成果和意义：本研究旨在探索大豆期货市场价格发现的特点和规律，深入研究价格变化的原因和影响因素，为政策制定者提供诸多启示和参考意见。
预计达到如下成果：1. 对大豆期货市场价格发现机制进行系统性的分析和探讨，揭示其内在规律和发展趋势，为市场参与者提供更加精准的参考依据。
2. 展示大豆期货市场价格变化的动态特征和规律，为期货业务的开展和精细化管理提供科学支撑。
3. 提出合理和有效的政策建议和市场规范措施，优化大豆期货市场的交易机制和管理模式，更好地发挥其对实体经济发展的支持作用。
我国粮食产量预测的时刻序列模型与应用研究
我国粮食产量预测的时刻序列模型与应用研究一、引言保证国家粮食安全是一项长期的、须臾不可放松的历史重任(刘志澄，2009)，粮食关系着国计民生，是一个具有时间和空间永恒性的问题(李岳云等，2001)，而粮食生产本身是由自然、社会、经济等诸多因素综合影响的一个不确定系统。
从统计数据上看，1998年我国粮食产量曾经达到历史上的高点，此后却出现连年下滑，持续稳产增产的时间基本没有超过3年。
到了2003年，我国粮食产量只有亿吨，是1990年以来最低的一年。
面对严峻的粮食生产形势，国家及时采取了一系列支农惠农政策来带动种粮积极性。
自2004年开始，我国粮食生产开始出现连续增产。
继2007年突破了5亿吨后，2008年粮食产量又上了新的台阶，达到亿吨，不仅实现了粮食连续五年增产，也结束了我国多年来粮食生产“两丰一平一减”周期性波动的历史。
未来我国粮食生产走势能否达到国家粮食安全目标的要求？粮食产量还将如何波动？准确地分析和把握以上两个问题，对调整国家粮食政策，保障粮食安全具有非常重要的指导意义和实践价值。
国内学者在粮食产量的预测和波动性方面做了大量的研究工作。
对粮食产量的预测方面，国内学者主要采用了指数平滑、灰色预测等时间序列方法。
指数平滑法的缺点就是不同的平滑系数就可能造成结果出现较大的差异，而且到目前为止尚没有一个固定的方法来确定平滑系数。
大多数研究是根据经验来选择平滑系数，导致预测结果失真。
灰色预测仅仅对原始数据进行叠加，排除了波动干扰项，所以在做长期预测时会有比较大的偏差。
在粮食产量的波动方面，主要采用速度法、剩余法。
喻翠玲等(2006)的波动指数法、王玉斌等(2007)的变异系数法均属于速度法，这类方法由于不能将数据的长期趋势剔除，当期的粮食产量会受到相邻年份波动影响。
剩余法是利用某种方法如移动平均、直线滑动平均模拟法等，将趋势与波动进行分离，着重考察其绝对波动产量。
国内大多数学者都采用剩余法来研究波动的特征，在此基础上建立我国粮食产量的波动与自然、社会、经济等一系列影响因素的关系模型，分析各因素变化的影响效果。
基于LSTM深度学习的大豆期货价格预测
Soybean future prices forecasting based on LSTM
deep learning
作者： 范俊明[1];刘洪久[1];胡彦蓉[1]
作者机构： [1]浙江农林大学,浙江杭州311300
出版物刊名： 价格月刊
页码： 7-15页
年卷期： 2021年 第2期
主题词： 深度学习;LSTM神经网络;价格预测;大豆期货
摘要：面对越来越复杂的金融市场环境,以传统统计学和计量学为主的时间序列预测模型在发现序列中的长期依赖关系方面存在一定局限性,而深度学习中的长短期记忆(LSTM)网络有望克服这一问题.通过构造一个多层LSTM网络价格预测模型,使用中国2007—2019年大豆期货价格数据进行了实证研究.结果显示,参数调优对LSTM网络模型预测效果有着较大影响,其中影响较大的主要参数包括迭代次数、学习率、窗口大小和网络层数等;与ARIMA模型、MLP模型、SVR 模型相比,LSTM网络模型的预测结果准确性更高,在拟合优度(R2)上分别提高了1.064%、
2.147%、1.674%.LSTM网络模型在价格预测方面的良好表现,为预测大豆期货价格提供了新思路.。
基于时间序列模型的商品价格预测研究
基于时间序列模型的商品价格预测研究一、前言价格预测作为商业决策中的重要内容，一直受到研究者和企业家的关注。
商品价格的波动性可以带来市场机会，而过高或过低的价格则会导致销售额下降和利润减少，从而影响企业盈利。
因此，基于时间序列模型的商品价格预测成为了一个热门的研究领域。
二、时间序列模型时间序列模型是在时间序列上进行建模和预测的数学模型。
其基本思想是建立一个关于时间的函数模型，以描述在过去发生的事件和现在以及未来可能发生的趋势。
时间序列模型通常包括趋势分析、周期性分析、季节性分析和随机性分析。
其中趋势是时间序列中长期变化趋势的表现，周期性是时间序列中固定时间段内的重复性波动，季节性是根据季节性因素发生的规律性变化，而随机性则是时间序列中不可预测的随机事件。
三、基于时间序列模型的商品价格预测1. 数据收集首先，收集商品的历史价格数据，通常包括每天、每周、每月或每年的价格，构建时间序列数据。
此外，还需要收集商品的相关因素，如销售量、促销、天气等，以便构建价格预测模型。
2. 时间序列分析通过趋势、周期性和季节性分析，可以初步了解价格变化规律。
趋势分析可以帮助我们了解价格的波动趋势，周期性分析可以帮助我们了解商品价格周期性变化的规律，季节性分析可以帮助我们了解商品价格与季节因素之间的关系。
3. 模型选择和训练在完成时间序列分析之后，需要选择适合的时间序列模型，使用历史数据进行训练和模型验证。
常用的时间序列模型包括ARIMA、ARMA、GARCH、VAR等。
根据历史数据的训练结果，可以对模型进行调整和优化。
4. 预测结果的评估使用模型的训练结果进行价格预测，并对预测结果进行评估。
常用的评估方法包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等。
四、时间序列模型在商品价格预测中的应用时间序列模型已经被广泛应用于商品价格预测领域，特别是对于具有明显的周期性和季节性的商品，如鲜花、水果等。
例如，在鲜花市场中，价格通常会受到季节性因素和供需关系的影响，而时间序列模型可以很好地预测价格波动的趋势和周期性。
协整理论背景下大豆期货市场的价格互动关系探究论文
协整理论背景下大豆期货市场的价格互动关系探究论文协整理论是基于按照一种统计方法检验时间序列数据之间是否存在长期平衡关系的经济理论。
它主要应用于金融市场研究中，用于研究不同金融资产之间的关系。
本文将运用协整理论的方法，探究大豆期货市场的价格互动关系。
大豆是世界上最重要的粮食作物之一，其期货市场价格的波动对全球农产品市场和相关产业具有重要影响。
了解大豆期货市场的价格互动关系，有助于投资者在期货市场中做出更恰当的决策，降低风险。
本文选取了大豆期货市场中的两个价格序列，分别是国内大豆期货价格和国际大豆期货价格。
通过对这两个序列进行计量经济学建模和分析，我们可以得到它们之间的长期平衡关系。
首先，我们需要对数据进行收集和处理。
我们选择了过去10年的国内大豆期货价格和国际大豆期货价格作为研究对象。
通过收集交易所的相关数据和其他市场参考数据，我们得到了这两个价格序列。
接下来，我们将进行单位根检验，以确定价格序列的平稳性。
单位根是指时间序列数据中存在的非平稳性。
我们希望价格序列是平稳的，这样才能够应用协整理论。
如果序列是非平稳的，我们需要进行差分处理，将其转化为平稳序列。
在确定价格序列的平稳性之后，我们将进行协整关系的估计和检验。
协整关系是指两个或多个非平稳时间序列之间的长期平衡关系。
通过估计协整向量，我们可以得到这些价格序列之间的长期关系。
最后，我们将对协整关系进行解释和分析。
通过对协整关系的检验和估计结果进行解读，我们可以了解大豆期货市场中的价格互动关系。
这对于投资者来说，有助于预测未来的价格趋势和做出相应的投资决策。
综上所述，本文将通过协整理论的方法，探究大豆期货市场的价格互动关系。
通过对大豆期货价格数据的收集、处理、单位根检验、协整关系估计和解释等分析，我们可以获得更深入的了解和认识。
这对于投资者和决策者来说，具有重要的理论和实践价值。
接下来，我们将进一步探讨大豆期货市场的价格互动关系。
在协整关系的估计和检验过程中，我们可以使用向量自回归模型（VAR）来捕捉价格序列之间的动态关系。
我国粮食产量预测的时间序列模型研究
我国粮食产量预测的时间序列模型研究摘要粮食是关系国民生计的重要战略物资，为做好粮食预测，本文介绍了时间序列的几种建模方法。
通过分析1978-2009年我国粮食生产总量数据特点，建立了单积自回归移动平均模型ARIMA(p，d，q)。
最终，利用Eviews6.0软件计算完成了我国粮食产量的预测。
结果表明，在未来几年我国粮食产量在不受自然灾害影响的前提下，依然会进行缓慢增长。
经分析，重大自然灾害对我国粮食产量影响严重，确保粮食产量要做好重大自然灾害预防。
关键字：粮食产量；时间序列； ARIMA ；预测Research for Forecasting of China’s Grain Yield Basedon Time Series ModelAbstractGrain is an important livelihood strategy for the national relationship between material. Forecast for the grain, this thesis introduces several modeling methods of time serials Method and establishes autoregressive moving average model ARIMA (p, d, q) by analyzing characteristics of China’s grain yield from 1978 to 2009. Finally, forecasting of China’s grain yield is finished by means of Eviews6.0 and the result shows that China’s grain yield will still grow slowly in the next few years if not being affected by natural disasters.Key words:grain yield; time serials; ARIMA; forecasting目录1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3本课题研究的意义 (2)1.4本课题的研究方法 (2)2 几种时间序列预测分析法简介 (2)2.1自回归（AR）模型 (2)2.2移动平均（MA）模型 (3)2.3自回归移动平均（ARMA）模型 (3)2.4差分自回归滑动平均（ARIMA）模型 (4)2.4.1ARIMA模型原理 (4)2.4.2ARIMA模型预测的基本程序 (4)3 数据分析及模型建立 (4)3.1数据分析 (4)3.2数据平稳化 (6)3.3模型的定阶 (8)3.4模型优化 (10)3.5模型检验 (11)3.6模型有效性检验 (11)3.7模型预测 (12)结论 (12)参考文献 (12)附录 (13)致谢............................................................................................................错误!未定义书签。
农产品价格预测与供需平衡模型研究
农产品价格预测与供需平衡模型研究引言：农产品是人类生活的重要组成部分，其价格波动直接关系到国民经济稳定和人民生活水平。
预测农产品价格和研究供需平衡是农业领域的重要课题，对于农民、政府和市场参与者来说具有重要的参考价值。
本文旨在研究农产品价格预测与供需平衡模型，以提供农业决策的依据和参考。
一、农产品价格预测模型研究农产品价格预测是通过对历史数据和现有因素进行分析和预测，来预测未来一定时期内的农产品价格走势。
这需要我们结合统计学和经济学的方法来建立合理的模型。
1. 时间序列模型时间序列模型是一种基于历史数据的统计模型。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑法、回归模型等。
其中ARIMA模型是一种广泛应用于农产品价格预测的方法，它基于历史价格序列的自相关性和趋势性进行预测。
指数平滑法则是一种基于移动平均的方法，对历史价格加权计算得出预测值。
回归模型则可以通过分析对农产品价格影响较大的因素，进行多元回归分析，建立价格与相关因素之间的关系模型，预测未来价格。
2. 基于供需关系的模型农产品价格与供需关系密切相关，供需关系的变动会直接影响农产品价格。
因此，建立基于供需关系的模型对农产品价格的预测具有重要意义。
常用的供需模型有交叉价格弹性模型、面板数据模型等。
交叉价格弹性模型可以通过分析不同农产品价格之间的相关性，预测价格的变动趋势。
面板数据模型则可以通过收集多个地区、多个时间段的数据进行建模，考虑到不同因素对价格的影响，预测未来价格。
二、农产品供需平衡模型研究1. 聚合供需模型聚合供需模型是通过考虑整个市场的供给和需求水平，以及预测未来供给和需求的变化趋势，来建立供需平衡模型。
常用的聚合供需模型有凯恩斯模型、马尔可夫模型等。
凯恩斯模型是建立在农产品市场宏观经济的基础上，考虑经济总量、收入水平的变化对供需的影响。
马尔可夫模型则是一种基于概率转移的模型，通过分析历史数据的状态转换概率，预测未来供需平衡状态。
我国大豆期货与现货市场价格关系的实证分析
我国大豆期货与现货市场价格关系的实证分析关键词：大豆价格；现货和期货一、引言在历史滚动的浪潮中，商品经济发展的飞快，随着工业革命在西方的如火如荼，世界经济被推动着向前发展，各种生产要素的优化配置，极大提高了社会劳动生产力的效率。
交通运输工具的发展升级，使得分散在世界各地国家间能够更加方便的沟通交流，加大了国际贸易的数量和金额。
在各种社会大潮流发展的情况下，期货交易顺势而生，20世纪80年代末，我国的期货市场开始发展，在建立初期发展的非常迅速，全国范围内的期货交易所数量直线攀升，期货经纪机构的数量飞速发展到近千家，在这种欣欣向荣、一派繁华的景象下，透露出我国期货市场盲目发展的迹象。
期货市场有着高风险性、高对抗性的特点，再加上刚刚启动期货市场，期货市场的规范制度尚且没有充实完善，未能跟上资本市场内期货市场发展的步伐，长此以往导致了现阶段的混乱局面，大量不公平的交易行为充斥着整个市场，自利为中心，不利于期货市场的良性发展，甚至会扭曲整个资本市场的良性发展。
政府及相关监管部门及时察觉到了这种情况并立即着手对期货市场进行规范整顿，限制商品交易规模，审查期货交易所和期货经纪机构的资质，经过一段时间的整顿，期货市场最终归于规范和谐的发展轨道。
目前，全国有3家期货交易所和200家期货公司，期货市场已进入规范发展新阶段。
我国一直以来以农业大国著称，丰厚优越的地理条件，各种农产品种类齐全、质量上乘，是外国争相进口的佳品。
但我国农产品每年的播种培育数量主要依据农产品在现货市场的交易价格进行调整，因此农产品生产者、经营者等需要规避产品价格大幅度波动造成损失的风险，在这种情况下农产品期货市场价格可以最大程度的发挥其自身的优势功能，为生产经营者提供公平稳定的环境，为政府的政策调控提供基础。
二、文献综述孙翔和康海杰（2008）分析了我国特色农作物棉花的期货市场是否具备某些功能，利用单位根检验、协整检验得出结果，表明中国棉花期货市场基本具有价格发现功能。
基于时间序列模型的商品价格趋势预测研究
基于时间序列模型的商品价格趋势预测研究商品价格的变动对个人和企业经济决策具有重要影响。
因此，准确预测商品价格的趋势对于制定合理的购买和销售策略至关重要。
基于时间序列模型的商品价格趋势预测研究是一种有效的方法，它利用历史价格数据来预测未来价格的变动趋势。
本文将讨论这种方法的原理和实施过程，并分析其在商品市场中的应用。
时间序列模型是一种描述随时间变化的数据的统计模型。
在商品价格预测中，我们可以将商品的历史价格数据按照时间顺序排列，得到一个时间序列。
时间序列模型通过分析时间序列的模式和趋势，从中识别出重要的特征，并利用这些特征来预测未来的价格变动。
时间序列模型的一个常见假设是，未来的价格变动可以由过去的价格变动来解释。
根据这个假设，我们可以使用数量较少的变量来描述价格的变动趋势。
例如，我们可以使用移动平均模型(Moving Average Model)来预测商品价格的趋势。
移动平均模型是在一段时间内计算平均价格，并用这个平均价格来预测未来价格的变动。
根据过去的价格变动情况，我们可以选择不同的时间窗口大小，并计算每个时间窗口内的平均价格，以获得不同时间尺度下的趋势预测。
另一种常见的时间序列模型是指数平滑模型(Exponential Smoothing Model)。
该模型假设未来价格的变动是过去价格变动的指数加权和。
根据不同的权重分配方式，指数平滑模型可以有多种不同的形式。
其中，最简单的是简单指数平滑模型(Simple Exponential Smoothing Model)，它假设未来价格的变动只受到过去价格变动的指数加权和的影响。
此外，还有二次指数平滑模型(Double Exponential Smoothing Model)和三次指数平滑模型(Triple Exponential Smoothing Model)等。
这些时间序列模型的预测精度取决于历史价格数据的质量和可靠性。
因此，为了提高预测准确度，我们需要确保历史价格数据的可靠性，并根据实际情况选择合适的模型和参数。
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在金融领域，时间序列分析是一种常见的预测方法。
自从Box和Jenkins提出了ARIMA 模型以来，它就成为了时间序列分析的重要工具之一。
ARIMA模型能够有效地捕捉时间序列的趋势、周期性和季节性，因此在预测金融时间序列数据方面有着广泛的应用。
为了更好地预测豆粕期货价格，本文基于ARIMA模型展开了相关的研究。
通过对豆粕期货价格相关数据进行收集和整理，建立了相应的ARIMA模型，并对模型进行了参数估计、模型诊断和预测性能评估。
通过本文的研究，我们希望可以找到一种可行的方法，为豆粕期货价格的预测提供参考。
一、数据收集与整理本文选取了豆粕期货价格历史数据作为研究对象，数据的来源为中国金融期货交易所。
我们选取了近几年的豆粕期货价格数据，包括每日收盘价、最高价、最低价等信息。
这些数据将作为我们建立ARIMA模型的基础数据。
在进行数据整理的过程中，我们首先对数据进行了清洗，去除了异常值和缺失值。
然后对数据进行了平稳性检验，确保数据是平稳的，使其符合ARIMA模型的要求。
在数据整理的过程中，我们还进行了数据的可视化分析，通过绘制时间序列图、自相关图和偏自相关图等图表，对数据的特征进行了初步分析。
二、ARIMA模型的建立ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的模型，它基于时间序列的自回归、差分和移动平均模型，能够很好地捕捉时间序列数据的特征。
在建立ARIMA模型时，首先需要对时间序列数据进行平稳性检验，确保数据是平稳的。
然后通过观察ACF和PACF图来选择合适的ARIMA模型的阶数。
利用最大似然估计或最小二乘估计等方法对模型的参数进行估计，得到最终的ARIMA模型。
在本文的研究中，我们通过对豆粕期货价格数据进行平稳性检验，发现数据本身并不是平稳的，因此我们进行了一阶差分处理。
差分后的数据通过ADF检验和单位根检验都表明是平稳的。
然后我们通过观察ACF和PACF图，选择了合适的ARIMA模型的阶数。
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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。
然而，国内期货价格波动的研究大部分还停留在基本面的分析和技术分析理论上，程序化交易和数量分析研究才刚刚起步不久，广大的散户投资者更是对此一无所知。
为此，本文在近年来国内外时间序列模型的研究基础上，通过时间序列模型在大豆期货价格预测中的比较研究，选择一种误差较小的时间序列模型，为机构研究者和投资者分析大豆期货价格波动提供一种科学的量化分析方法，帮助投资者做出合理的投资决策以获得更高的投资收益率。
(二)国内外研究现状综述1.国外研究现状国外对时间序列模型的研究开始较早，并广泛应用于经济领域。
西蒙·史蒂芬利用ARIMA模型对美国房地产市场的价格走势进行预测，发现对时间序列的线性趋势有比较好的预测作用，合乎要求的时间序列是保证ARIMA模型预测精度的前提。
［1］Md Zakir Hossain等人针对三种豆类的价格，通过ARIMA模型进行了分析预测，发现这一模型的预测精度是令人满意的。
［2］2.国内研究现状在国内的研究中，主要有两种研究方式:一种采用单一模型的检验及预测，另一种以两个或两个以上的模型进行预测并比较。
前者采用的模型主要有:ARMA模型，ARIMA模型，季节模型，ARCH模型，GARCH模型及其扩展模型。
许贵阳(2010)通过建立ARMA模型对中国黄金价格进行预测，绕开了传统的影响黄金价格的基本因素分析，围绕实际数据进行研究，该模型预测值与实际值相比拟合度高，预测结果较为精确。
［3］冯兵(2002)借助Box－Jenkins建模法和 ARIMA模型的理论以建立时间序列ARIMA模型，对LME铜的月结算平均价进行预测。
［4］后者主要以多模型为主，如梅志娟(2002)分别运用了ARMA模型和GARCH模型对沪铜期货日收盘价的预测研究，其研究结果表明，GARCH模型对期铜较长时间的预计比较准确。
［5］刘轶芳，迟国泰等(2006)基于 GARCH －EWMA的期货价格预测模型，用GARCH模型对EWMA模型中的关键参数—衰减因子进行测定，接近了以往使用EWMA模型时没有一个科学的确定衰减因子的方法，同时也通过对期货价格的衰减因子进行确定，发现不同品种不同时间的衰减因子显著不同，也就是意味着不同期货品种并不一定都适合用同一种模型进行预测。
［6］王江、费宇(2010)构建了上海锌期货日收盘价预测模型，针对单一模型存在预测误差大的问题，结合了时间序列ARIMA模型、回归模型及组合模型来分析预测锌收盘价，结果发现组合预测模型的精度高于单一模型的分析。
［7］二、传统时间序列模型简介1.AR模型p 阶自回归模型 AR(P)可表示为Xt= φ1xt－1+ φ2xt－2+… +φpxt－p+μt，其中μt为白噪声。
2.MA模型若μt不是白噪声，则认为μt为q阶移动平均模型MA(q):Xt=at－θ1at－1 －θ2at－2… －θqat－q，其中 at为白噪声。
3.ARMA模型自回归移动平均模型ARMA(p，q):该序列要求是平稳的，如果序列非平稳，则先进行差分，若d阶差分平稳，则其d阶差分可用ARMA模型，原序列则适合ARIMA模型。
三、改进的时间序列模型简介1.ARCH模型该模型最初是由Engle于1982年提出的，其定义为:其中，εt是t期的扰动项，它是独立同分布的白噪声过程，表示偶发因素的作用。
为条件方差，必须保证条件方差严格为正。
满足上述条件的模型称为ARCH模型。
2.GARCH模型在ACRH模型基础上，Bollerslev(1968)提出了广义自回归条件异方差模型阵，它比ARCH模型需要的滞后阶数更小，且与ARMA模型有相类似的结构。
GARCH模型定义如下:其中p ≧0，q ≧0，αi＞0(i=0，1，2，……q)3.GARCH—M模型均值广义自回归条件异方差模型是GARCH模型的一种推广。
该模型表示为:四、实证研究(一)样本数据的选取大连的大豆期货作为农产品中的大品种，具有明显的周期性规律。
大连大豆期货市场已成为全球第二大大豆期货市场，排在第一的是有着上百年交易历史的美国CBOT大豆期货市场，其期货价格是国际上最权威的期货价格。
近来来，国内大豆期货价格美国CBOT的大豆期货价格具有较强的相关性。
因此，大豆期货价格可以作为比较理想的样本数据进行时间序列分析。
由于在期货交易中，有一个合约的成交量是最大的，这一合约被称为主力合约。
它是市场上最活跃的合约，投资者基本上参与这个合约的交易，因此，这个合约的价格就具有权威性。
而期货交易又存在交割月，因此主力合约并不是固定的，而是随着资金的流入和流出而变化的。
为了保证序列的连贯性，又不失价格的权威性，本文在国泰君安期货有限公司文华财经软件上选取2007年1月4日至2012年5月4日以成交量作为权重的大豆指数的收盘价共1278个数据作为样本数据，进行研究。
(二)平稳性检验运用Eviews6.0做出大豆指数的收盘价散点图(图3－1)。
从图中可以看出，序列非平稳。
图3－1 大豆指数收盘价从趋势图中可以看出序列非平稳，为了消除时间序列的非平稳性，对原数据取自然对数后一阶差分，即定义期货价格日收益率第t个交易日大豆指数的收盘价格。
看日收益率的走势图(图3－2)，可以看出R序列基本围绕着0上下波动，初步判断是一个平稳的时间序列。
图3－2 日收益率走势图ADF检验结果显示，单根统计量ADF=－38.68，小于显著性水平的ADF临界值，因此拒绝原假设，即R序列是平稳的。
可以对R序列进行时间序列建模。
(三)模型的建立与分析1.ARMA模型建立与分析通过对R的相关图和偏相关图(表3－3)的分析，应用剔除法进行ARMA模型的估计，建立ARMA(2，2)模型。
输出表达式为:图3－5 残差序列图从残差序列图(图3－5)看，容易发现该残差序列波动呈现“群集性”现象，即大幅波动后面紧跟大幅波动，而小幅波动后面紧跟小幅波动的现象。
这说明模型可能存在自回归条件异方差，需要进一步做ARCH效应检验。
ARCH－LM检验结果显示，F和LM统计量均在5%的显著性水平下拒绝原假设。
残差的平方序列存在2阶自相关，因此应建立ARCH模型。
2.ARCH类模型的建立与分析在ARMA(2，2)模型的基础上建立ARCH模型，均值方程为:由于ARCH方程中的的滞后项太多，应对此尝试建立GARCH(1，1)模型，均值方程:GARCH(1，1)方程:根据资产定价理论，金融市场的风险是决定金融产品价格的重要因素，一个投资者在做出某一投资决策时，不但要考虑收益率，还要考虑收益率的波动，或者说风险的大小。
方差的增加将导致预期收益率的增加，因此引入“将风险因素引入金融资产定价过程”的思想，考虑将风险因素作为解释变量，引入序列的均值方程，建立GARCH－M模型。
由于均值方程中的项的系数没有显著性，因此没有必要建立GARCH－M(1，1)模型。
在实际行情走势中，常常可以观察到这样一个现象，利多和利空的消息对期货价格的影响是不一样的。
如果期货价格在市场上向上或向下波动相同的幅度，往往利空向下的波动性要大于利多向上的波动性，这就是杠杆效应。
因此通过建立TGARCH模型考察新息曲线的对称性，即考虑条件方差对冲击的反应是否对称。
均值方程:GARCH(1，1)方程:由于项的系数没有显著性，所以 GARCH 模型中不存在新息冲击曲线的非对称性特征。
下面考察是否可以建立组合GARCH模型。
均值方程:GARCH(1，1)方程:(ωt－ω)项系数是0.9919，说明长期参数将缓慢地收敛于稳定状态。
综上分析，可以建立 ARMA(2，2)—GARCH(1，1)模型和 ARMA(2，2)—组合GARCH(1，1)模型。
(四)模型的选择与预测首先分别对这两个模型进行ARCH效应检验。
两个模型的F、LM统计量的值对应的概率都远大于0.05，说明这两个模型的误差项中已不存在自回归条件异方差。
为了选择一个最优的模型，下面对 ARMA(2，2)—GARCH(1，1)模型和 ARMA(2，2)—组合 GARCH(1，1)模型分别做预测性检验。
检验结果如表3－14:表3－14真实值 GARCH 误差(%) 组合GARCH 误差(%)4637 4658.303 0.4594 4658.363 0.4607 4607 4661.956 1.1929 4662.343 1.2013 4626 4665.755 0.8594 4666.357 0.8724两个模型的预测误差都不大，相对来说，ARMA(2，2)—GARCH(1，1)模型的误差更小，预测效果更好。
因此可以选择ARMA(2，2)—GARCH(1，1)模型对大豆期货价格进行预测。
应用ARMA(2，2)—GARCH(1，1)模型对5月7日至5月11日大豆指数预测，并与真实值相比较，结果如表3－15:表3－15日期真实值预测值误差(%)2012/5/7 4575 4624.555 1.0716 2012/5/8 4573 4628.335 1.1956 2012/5/9 4527 4634.116 2.31152012/5/10 4556 4636.922 1.7452 2012/5/11 4498 4638.872 3.0368从预测结果分析可以得出以下结论:第一，连续5日的预测平均误差为1.87%，预测误差不是很大，作为大豆期货价格的短期预测模型基本可行。