商品期货价格波动预测的经济学模型研究

商品期货价格波动预测的经济学模型研究

一、引言

商品期货价格波动预测一直是经济学领域中的一个热门话题，因为这涉及到市场参与者对未来价格的预期和决策，对于公司、投资者和政府部门都非常重要。本文旨在通过研究商品期货价格波动，建立一个有效的经济学模型，以预测未来价格波动。

二、商品期货价格波动概述

1. 商品期货价格波动的原因

商品期货价格波动的原因主要来自供需关系和外部因素影响。例如，生产者和消费者的需求波动、大宗商品价格、政策变化、自然灾害等都会对商品期货价格波动产生影响。

2. 商品期货价格波动的模式

商品期货价格波动的模式包括趋势、周期和随机性。趋势指的是价格长期的变化趋势，周期指较短时间内价格的波动，随机性指价格受突发事件的影响发生的非周期性波动。

三、经济学模型研究

1. 时间序列模型

时间序列模型是目前商品期货价格波动研究中广泛使用的一种

方法。时间序列分析是指对某个变量随着时间变化的发展趋势进

行观察、分析、描述和预测的方法。常用的时间序列分析方法包

括ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型等。

2. 多元回归模型

多元回归模型是一种基于理论的、建立在统计分析基础上的预

测模型。多元回归模型考虑的是多个变量之间的关系，通过对这

些变量进行测量，来预测某个变量的值。在商品期货价格波动预

测中，通常使用的多元回归模型是VAR模型，即向量自回归模型。

四、实证研究

1. 数据的收集和处理

实证研究中，我们首先需要收集和处理相关的数据。我们的数

据包括商品期货价格数据和相关经济指标数据。我们可以通过国

内外的大型交易所网站来获取商品期货价格数据，例如中国金融

期货交易所、芝加哥商品交易所等。此外，我们还需要获取与商

品价格相关的一些经济指标，例如通货膨胀率、GDP、利率等。

2. 模型的应用

在实际的应用中，我们需要选择合适的模型和算法对数据进行

分析和预测。例如，我们可以使用VAR模型预测商品期货价格的

波动。我们先通过时间序列模型建立对经济指标的预测模型，然

后将模型的预测结果作为VAR模型中的自变量，来预测商品期货

价格的变化。

五、结论

商品期货价格波动预测是一个具有挑战性的课题，需要使用多

种方法和技术进行研究。本文主要介绍了经济学模型思路，并且

给出了一个实证研究的框架和方法。在实际应用中，我们还需要

考虑更多的因素，如政策、自然环境以及国际状况等。在未来的

研究中，我们可以进一步优化模型，提高预测的准确性和稳定性。

商品期货价格波动预测的经济学模型研究

商品期货价格波动预测的经济学模型研究 一、引言 商品期货价格波动预测一直是经济学领域中的一个热门话题，因为这涉及到市场参与者对未来价格的预期和决策，对于公司、投资者和政府部门都非常重要。本文旨在通过研究商品期货价格波动，建立一个有效的经济学模型，以预测未来价格波动。 二、商品期货价格波动概述 1. 商品期货价格波动的原因 商品期货价格波动的原因主要来自供需关系和外部因素影响。例如，生产者和消费者的需求波动、大宗商品价格、政策变化、自然灾害等都会对商品期货价格波动产生影响。 2. 商品期货价格波动的模式 商品期货价格波动的模式包括趋势、周期和随机性。趋势指的是价格长期的变化趋势，周期指较短时间内价格的波动，随机性指价格受突发事件的影响发生的非周期性波动。 三、经济学模型研究 1. 时间序列模型

时间序列模型是目前商品期货价格波动研究中广泛使用的一种 方法。时间序列分析是指对某个变量随着时间变化的发展趋势进 行观察、分析、描述和预测的方法。常用的时间序列分析方法包 括ARIMA模型、ARCH模型和GARCH模型等。 2. 多元回归模型 多元回归模型是一种基于理论的、建立在统计分析基础上的预 测模型。多元回归模型考虑的是多个变量之间的关系，通过对这 些变量进行测量，来预测某个变量的值。在商品期货价格波动预 测中，通常使用的多元回归模型是VAR模型，即向量自回归模型。 四、实证研究 1. 数据的收集和处理 实证研究中，我们首先需要收集和处理相关的数据。我们的数 据包括商品期货价格数据和相关经济指标数据。我们可以通过国 内外的大型交易所网站来获取商品期货价格数据，例如中国金融 期货交易所、芝加哥商品交易所等。此外，我们还需要获取与商 品价格相关的一些经济指标，例如通货膨胀率、GDP、利率等。 2. 模型的应用 在实际的应用中，我们需要选择合适的模型和算法对数据进行 分析和预测。例如，我们可以使用VAR模型预测商品期货价格的 波动。我们先通过时间序列模型建立对经济指标的预测模型，然

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。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］

原油期货价格预测模型及其应用研究

原油期货价格预测模型及其应用研究 随着全球经济的不断发展和能源需求的逐步增加，原油已经成为世界上最重要 的商品之一。而原油期货作为对现货市场的衍生品，已经成为了国际原油市场上最重要的交易工具之一。在这个日新月异的时代，任何一个决策者都需要能够对市场做出正确的判断和预测。因此，如何通过预测模型对原油期货价格进行预测，已经成为了一个热门的研究话题。 一、背景和意义 原油是一个具有复杂性和不确定性的商品，在市场价格上也存在着大量的波动。而原油期货价格的预测对于投资者和交易者来说尤为重要。通过预测，交易者可以获取更高的收益和更低的风险，同时把握住交易时机，掌握市场走势。 二、研究现状 在目前的研究中，常见的预测方法包括统计模型、时间序列模型、人工神经网 络和基于机器学习的方法等。其中，时间序列模型被广泛应用于金融市场和商品市场价格的预测之中。ARIMA模型作为时间序列预测的经典方法，已经在许多领域 中取得了不错的预测效果。 三、预测模型及应用 基于今天的量价关系，采用时间序列模型进行原油期货价格预测，并在实际应 用中取得了较好的效果。在实际应用中，通过分析历史数据，结合多种分析方法和技术手段，构建出适合原油期货市场的ARIMA模型。在进行预测时，预测模型采 用rolling-horizon方法，通过不断更新模型，预测曲线的精确度可以得到进一步提高。 四、结语

在金融市场和商品市场上，原油期货价格的变化对于市场和投资者的重要性非常大。如何通过预测模型对原油期货价格进行正确预测及时把握交易时机成为了研究者和交易者的主要问题。通过本文的研究，我们可以看出，结合ARIMA模型的rolling-horizon方法是一种简单而有效的预测方法，在未来的市场交易中将有不小的应用前景。

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析论文

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析论文 标题：基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析 摘要： 随着金融市场的快速发展，沪铜期货市场逐渐成为投资者参与的热点。准确预测沪铜期货的价格对投资者进行投资决策具有重要意义。本论文基于支持向量机（SVM）和多特征融合的方法，对沪铜期货价格进行预测分析。首先，通过数据预处理的方式获取相关特征，并对数据进行归一化处理。然后，利用SVM模型进行沪铜期货价格的预测。最后，通过特征融合的方法提高预测精度，并与其他预测模型进行对比。 关键词：沪铜期货，价格预测，支持向量机，特征融合 1. 引言 沪铜期货市场是金融市场中的重要组成部分，其价格波动主要受到国内外经济形势、政府政策、市场供求关系等众多因素的影响。准确预测沪铜期货价格对投资者制定投资策略、降低投资风险具有重要意义。近年来，随着机器学习方法的发展，运用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行价格预测的方法得到了广泛应用。然而，单一特征的使用往往难以达到较高的预测精度，并且忽视了多种因素对价格的综合影响。因此，本研究旨在通过多特征融合的方法提高沪铜期货价格的预测精度。 2. 数据预处理 本研究采用历史沪铜期货价格作为训练样本。首先，对价格数

据进行去噪处理，排除异常值的影响。然后，提取与价格相关的特征，如宏观经济指标、国内外铜矿产量、市场供需关系等。对特征进行归一化处理，确保特征之间的量纲统一。最后，将数据划分为训练集和测试集以进行模型训练和评估。 3. SVM模型的建立 SVM是一种监督学习方法，其基本思想是通过寻找超平面将 不同类别的样本分隔开。本研究选取Radial Basis Function （RBF）作为核函数，利用SVM模型对沪铜期货价格进行预测。训练过程中，通过调整SVM模型的参数，如惩罚系数、 核函数参数等，找到最佳的模型。 4. 特征融合方法 为了提高预测精度，本研究采用特征融合的方法。首先，利用SVM模型得到每个特征的权重。然后，根据权重对特征进行 加权求和，得到综合特征。最后，将综合特征与沪铜期货价格进行训练和预测。 5. 结果分析 对比实验结果表明，基于SVM和多特征融合的方法相对于单 一特征的预测模型有较显著的提高。多特征融合能够综合考虑多种因素对沪铜期货价格的影响，提高了预测的准确性和稳定性。 6. 结论与展望 本论文基于SVM和多特征融合的方法对沪铜期货价格进行了 预测分析。结果表明，多特征融合能够提高预测的准确性和稳

基于时间序列模型的黄金价格预测研究

基于时间序列模型的黄金价格预测研究 黄金是人类历史上最古老、最具有神秘色彩的金属之一。自古以来，黄金就被 视为财富和力量的象征。然而，随着时代的演进，黄金的价值已经从早期的交换货币，逐渐转变为投资领域里的重要资产。自1971年美国离开布雷顿森林体系以来，黄金的价格逐渐被自由浮动，成为金融市场上的重要参考指标。然而，黄金价格的波动性较高，对投资者和市场分析师来说，预测黄金价格是一个大有可为的研究领域。 时间序列模型是统计学中的一种重要方法，用于分析时间序列数据的变化趋势。这些模型的基本假设是，未来的一段时间内，时间序列的变化趋势会延续到当前的时间序列数据。因此，时间序列模型可以根据历史数据来预测未来数据。那么，能否利用时间序列模型来预测黄金价格呢？ 首先，我们需要准备好符合时间序列模型的数据。在这里，我们以黄金期货价 格为例。数据来源可以是任何一个黄金交易所的网站，比如伦敦黄金市场、纽约商品交易所等。利用Python编程语言，我们可以通过数据挖掘技术来收集和清洗原 始数据。 接下来，我们需要对收集到的数据进行可视化分析，识别该数据的基本性质， 以便选择恰当的时间序列模型。比如，时间序列数据是否存在趋势？是否存在季节性？是否存在周期性等等。我们还可以运用一些经典的时间序列分析方法，比如差分、自相关函数、偏自相关函数等等，来识别并量化时间序列的性质。 接下来，我们可以尝试应用基于ARIMA模型的时间序列预测算法，对未来的 黄金期货价格进行预测。ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列预测的经典模型，可以通过Python编程语言中的statsmodels包来实现。ARIMA模型涉及到三个重要的参数：自回归（AR）、整合（I）和移动平均（MA）。通过对过去历史数据的 拟合，我们可计算出合适的ARIMA模型，并应用该模型预测未来时间序列数据。

期货市场价格波动分析

期货市场价格波动分析 期货市场作为金融市场的重要组成部分，对于参与者而言，价格波动是不可避免的。了解和分析期货市场的价格波动对投资者制定合理的交易策略至关重要。本文将就期货市场价格波动的原因、影响因素以及常见的价格波动分析方法进行阐述和分析。 一、价格波动的原因 1.供求关系变动：期货市场的价格波动主要受到供求关系变动的影响。当期货市场中某一商品的供应量增加或需求量减少，往往会导致价格下跌；相反，供应量减少或需求量增加则会推动价格上涨。 2.信息的不对称：在期货市场中，不同的参与者拥有不同的信息来源和对市场的把握程度。当某些参与者掌握到重要的信息时，会通过买卖行为推动价格波动。 3.宏观经济因素：宏观经济因素如国内生产总值、利率、通货膨胀率等也会对期货市场价格波动产生影响。例如，经济放缓可能导致需求下降，进而推动期货价格下跌。 二、价格波动的影响因素 1.交易成本：交易成本包括手续费、印花税等，高交易成本会降低投资者的交易意愿，从而减少交易量，进而影响价格波动。 2.市场流动性：市场流动性是指市场上可以快速变现的交易商品数量，流动性较低的市场会容易出现价格波动较大的情况。

3.投资者情绪：投资者情绪通过市场上的买卖行为体现，当市场上 投资者整体情绪向乐观转变时，往往会推动价格上涨。 三、价格波动的分析方法 1.技术分析：技术分析主要依据历史价格和交易量数据，通过运用 各种技术工具和分析方法来预测未来价格走势。常用的技术分析工具 包括移动平均线、相对强弱指数、MACD等。 2.基本面分析：基本面分析主要研究影响期货市场价格的宏观经济 指标、供需关系以及政治、环境等因素。通过对这些因素的研究分析，帮助投资者预测价格的长期趋势。 3.市场情绪分析：市场情绪分析强调投资者的心理和情绪对市场价 格的影响。通过观察市场的交易量、多空双方的持仓情况以及新闻媒 体的报道等，判断市场情绪的变化，从而预测价格的短期波动。 四、总结 期货市场价格波动的原因复杂多样，包括供求关系变动、信息的不 对称以及宏观经济因素等。影响价格波动的因素也涉及交易成本、市 场流动性以及投资者情绪等。针对价格波动的分析方法有技术分析、 基本面分析和市场情绪分析等。投资者可以根据自身的情况和需求选 择适合的分析方法来进行价格波动的预测和交易决策。 期货市场价格波动的分析对于投资者提高投资效益、降低投资风险 具有重要意义。通过学习和理解价格波动的原因和影响因素，运用合

股指期货价格波动预测模型研究

股指期货价格波动预测模型研究 近年来，股指期货市场逐渐成为投资者的关注焦点。在这个市场中，股指期货 价格波动是一个十分重要的指标，这直接影响了投资者的交易决策。因此，建立一种能够准确预测股指期货价格波动的模型，对于参与股指期货市场的投资者具有非常重要的意义。 首先，需要明确一点，股指期货价格的波动不仅受到自身因素的影响，还受到 宏观经济、政治等各种因素的影响。因此，建立一种准确的价格波动预测模型，需要综合考虑各种外部因素。 针对这个问题，常见的方法是采用神经网络、ARIMA等模型进行预测。但是，这些模型在预测精度和实时性方面存在很大的缺陷。为了解决这些问题，一些学者开始探索使用机器学习等技术来预测股指期货价格波动。 机器学习是一种通过学习数据并自动调整模型的方法，这种方法在各种领域都 取得了很好的效果。通过对历史数据的学习，机器学习模型可以自动捕捉价格波动的规律，并预测未来价格的变化。在股指期货市场中，使用机器学习预测价格波动已经成为了一种趋势。 在使用机器学习进行预测之前，首先需要构建一个包含各种因素的数据集。这 些因素可以包括金融市场的指标、经济数据、政治事件等。通过对这些数据的加工和整合，我们可以得到一个比较完整的数据集。接着，我们可以使用监督学习的方法，将数据划分成训练集和测试集，并选择合适的模型进行训练，最后得到一个能够准确预测价格波动的模型。 在选择模型时，可以考虑采用决策树、支持向量机等算法。同时也需要对模型 进行调整和优化，以提高预测的精度和效率。

不过，值得一提的是，机器学习仍然有一些限制，例如需要大量的数据、过拟合等问题。因此，在使用机器学习进行价格波动预测时，需要注意这些限制，并对模型进行合理的调整和优化。 除此之外，还有一些其他的方法可以用于预测股指期货价格波动，例如套利模型、移动平均法等。这些方法各有优缺点，在实际使用中需要根据自己的需求和实际情况进行选择。 综上所述，股指期货价格波动预测模型是参与股指期货市场的投资者必须掌握的一项技能。使用机器学习等技术进行预测，可以提高预测精度和实时性，为投资者提供更多决策依据。但同时也需要注意模型的限制和问题，以确保预测结果的可靠性和有效性。

基于机器学习的价格趋势预测模型研究

基于机器学习的价格趋势预测模型研究 随着科技的不断发展和人们对数据的深入认识，机器学习这一领域的研究与应用也越来越广泛。其中，价格趋势预测模型作为机器学习在金融领域的应用之一，已经得到了越来越多的关注。本文将从机器学习的角度出发，探讨基于机器学习的价格趋势预测模型的研究与应用。 一、价格趋势预测模型的意义和应用 价格趋势是指市场价格在一定时期内的变化趋势，是市场的基本规律之一。价格的波动不仅影响着市场行情，也会对企业的经营管理和战略规划产生重要的影响。因此，建立价格趋势预测模型对于企业和投资者制定正确的策略和决策具有重要的价值。 在金融领域中，价格趋势预测模型被广泛应用于股票、期货、外汇等金融产品的交易策略。例如，基于价格趋势预测模型，可以制定有效的买入和卖出策略，以实现更高的收益率。另外，在商品价格预测方面，价格趋势模型也被用于农产品、能源化工、金属等领域的价格预测中，以满足企业对未来市场行情的预测需求。 二、机器学习在价格趋势预测中的研究现状

机器学习是一种通过数据训练，从而使计算机系统具有智能化的能力的学科。如今，在价格趋势预测领域，机器学习已经成为一种非常有效的手段。 1. 基于技术分析的机器学习模型 技术分析是一种通过统计价格变化的各种规律以预测未来价格走势的方法。在机器学习中，这种方法被运用到了股票价格预测中。例如，基于技术分析的机器学习模型中，通过分析历史股票价格的波动规律，直接预测未来的市场趋势。 2. 基于基本面分析的机器学习模型 基本面分析是指通过分析经济、政治等基本面因素，来预测价格的未来走势。在机器学习中，这种模型则是通过统计大量的基础数据与经济数据，来进行预测。例如，通过研究某公司的财务数据、经营计划、市场情况等基本面因素，来预测该公司股票价格的走势。 3. 基于深度学习的机器学习模型 深度学习是机器学习的一个重要分支，它能够模拟人类大脑的神经网络结构，从而实现更深层次的学习。在价格趋势预测中，基于深度学习的机器学习模型通常通过将众多的历史股票（或商品）价格和其它相关数据通过神经网络进行学习，以此预测未来

商品价格预测研究

商品价格预测研究 商品价格预测是企业和消费者对商品变化的关注点。对于企业 来说，在市场上稳定的出售商品，需要有效的价格策略。然而， 在市场经济中，商品价格不断变化，受到市场和社会变化的影响，无法准确预测价格变化趋势。因此，对于企业而言，如何实现有 效的商品价格预测，将成为企业成功发展的关键。在这篇文章中，我们将探讨商品价格预测研究的重要性、方法和当前的应用。 一、商品价格预测的重要性 商品价格预测对于企业而言具有重要的现实意义，一个成功的 商品价格预测，不仅可以保持产品的市场竞争力，而且也能促进 企业的盈利能力。对于消费者来说，商品价格的波动也对日常生 活造成一定的影响。低价格意味着消费者可以在购买商品时获得 更多的价格优势，推动消费行为，促进经济的发展。因此，商品 价格预测在企业和消费者的经济活动中具有重要作用。 二、商品价格预测的方法 通常，商品价格预测可以采用多种不同的方法，其中一些主要 的方法包括统计分析法、计量经济学方法、机器学习等等。 1. 统计分析法

统计分析法是一种利用历史数据进行预测的方法，可以通过检验历史数据的线性或非线性模式，来分析价格变化的规律以及可能的趋势，并进一步预测未来的价格变化。但是，这种方法的局限性在于，只能针对历史数据进行分析和预测，无法在考虑外部因素和未知的变量对价格的影响。 2. 计量经济学方法 与统计分析不同的是，计量经济学通过建立模型，来模拟商品价格变化的机制和相关的因素。这种方法包括时间序列分析、回归分析、VAR模型等等，可以根据模型的变化，精确分析价格变动的原因和导致的影响，以及未来的趋势。 3. 机器学习 机器学习作为一种新型的预测方法，正被广泛应用。机器学习使用大量的历史数据，利用算法和模型，能够分析出需要预测的变量与其他变量之间的关系特征，并制定出相应的预测模型。通过使用机器学习，可以使预测结果更加准确，其中一些常用的机器学习模型包括多层神经网络（MLNN）、支持向量机（SVM）和决策树（DT）等等。 三、商品价格预测的应用 商品价格预测，已经在多个领域得到应用。下面，我们将列举出一些应用例子。

应用统计学方法在商品市场价格波动预测中的应用

应用统计学方法在商品市场价格波动预 测中的应用 在商品市场中，价格波动是一种常见现象。为了更好地了解市场走势并做出相应的决策，应用统计学方法进行商品市场价格波动预测是一种有效且常用的方法。本文将详细介绍应用统计学方法进行商品市场价格波动预测的原理、方法和案例。 首先，统计学方法在商品市场价格波动预测中的应用基于价格数据的分析和建模。通过对历史数据进行统计分析，可以找出价格波动的规律和趋势，并通过建立合适的模型来预测未来的价格变化。主要的统计学方法包括时间序列分析、回归分析和马尔可夫链模型等。 时间序列分析是一种通过对时间序列数据进行分析来预测未来价格变化的方法。它基于一个假设：过去的价格变动模式将会延续到未来。通过对过去的价格数据进行趋势分析、季节性分析和周期性分析等，可以了解价格的变动规律，并进一步预测未来的价格走势。常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARMA模型等。 回归分析是一种通过建立价格与其他相关变量之间的关系模型来预测价格变化的方法。在商品市场中，价格往往会受到多个因

素的影响，如供求关系、市场情绪和宏观经济指标等。通过回归 分析，可以确定这些因素对价格的影响程度，并通过建立合适的 回归模型来预测价格的变化。在回归分析中，还需要注意变量选择、模型诊断和误差分析等问题，以提高预测的准确性。 马尔可夫链模型是一种通过状态转移概率矩阵来预测价格波动 的方法。它基于一个假设：未来的价格变动只取决于当前的状态，而与过去的状态无关。通过建立状态转移概率矩阵，可以计算出 不同状态之间的转移概率，并在此基础上进行价格预测。马尔可 夫链模型在预测价格波动中具有很高的灵活性和适应性，可以应 对不同的市场环境和价格变动模式。 除了上述三种主要的统计学方法，还有其他一些辅助性的方法 可以在商品市场价格波动预测中应用。例如，因子分析可以用于 提取价格波动背后的潜在因子，进一步了解价格的变动机制。聚 类分析可以用于将价格数据分成不同的群组，以便更好地理解不 同群组的价格走势。这些方法在实际应用中可以互补和结合，以 提高预测模型的准确性和稳定性。 在实际应用中，统计学方法在商品市场价格波动预测中发挥了 重要的作用。例如，基于时间序列分析的方法，在预测股票价格 和商品价格等方面取得了不错的效果。回归分析则在商品期货市 场中，通过建立与价格相关的因子模型，提高了交易策略的准确性。马尔可夫链模型在预测外汇市场价格波动中，可以根据过去

商品期货市场下价格预测模型研究

商品期货市场下价格预测模型研究 随着经济全球化的加速和国际贸易的不断扩大，商品市场的复杂性和不确定性 呈现出越来越复杂的趋势。商品期货市场在这种情况下成为了一种有效的工具，可以帮助投资者和生产者规避风险和增加收益。然而，商品期货市场的价格受到一系列复杂的因素影响，包括季节性、天气、政策、国际贸易、以及经济全球化的影响等等。因此，研究商品期货市场下的价格预测模型成为一个热点话题，目前已引起了广泛的关注。 一、商品期货市场的基本情况 商品期货市场是指通过期货合约进行交易的商品市场。包括农产品、金属、能源、金融等各类商品。期货市场的交易是一种有约束力的合同协议，规定了交易方在未来某个确定时间点以一定价格买入或卖出一定数量的商品。在这种情况下，期货价格是由供需关系、基本面因素、市场情绪和技术分析等综合影响所决定。因此，对商品期货市场下的价格预测模型的研究具有重要的现实意义。 二、商品期货市场下的价格预测模型 商品期货市场价格预测模型通常是根据历史价格序列和其他相关变量构建的。 传统上，时间序列分析、回归模型和人工智能等方法被广泛应用于商品期货市场的价格预测模型研究中。但是，这些方法的预测精度受到许多限制，例如预测的时间跨度短、数据质量不高、模型参数不稳定等等。因此，近年来，越来越多的研究者开始探索新的方法来提高产品期货市场下的价格预测模型的精度和准确性。 1. 基于机器学习的价格预测模型 尽管传统方法能够提供很大的帮助，但是机器学习方法因其更强的灵活性和精 度而越来越受到关注。机器学习技术可以分析各种市场数据，以建立基于数据驱动的预测模型。例如，支持向量机、人工神经网络和随机森林等机器学习模型已被证明在商品期货市场下的价格预测方面具有较高的预测精度。

金融市场中的期货价格预测分析

金融市场中的期货价格预测分析 随着经济的发展，越来越多的人开始关注金融市场中的期货交易。而在期货交易中，价格的预测是重要的一环。本文将从历史数据的分析和风险控制两个方面来探讨期货价格的预测分析方法。 历史数据的分析 历史数据是期货价格预测的主要依据。通过对历史数据的分析，我们可以找到规律和趋势，为未来的预测提供参考。然而，历史数据并不是绝对可靠的指导，因为它只是过去的统计数据，并不能代表未来的变化。因此，我们需要采用科学的方法，对历史数据进行分析和处理，以得到更为准确的预测。 首先，我们需要选择适当的数据进行分析。一般来说，我们需要从近期的价格开始分析，因为过去的价格数据越近，代表了越接近现实的市场情况。同时，我们还需要对不同市场、不同商品的价格变化进行分析，因为不同市场和不同商品的价格波动有其独特的规律。 其次，我们需要选择适当的分析方法。常用的分析方法有时间序列分析、趋势分析、波动率分析等。时间序列分析是指对一段时间内的价格变化进行分析，并预测未来价格的变化趋势。趋势分析则是通过对价格变化趋势的分析，寻找市场的发展趋势。波动率分析则是研究价格波动率的变化规律，从而预测价格的波动范围。 最后，我们需要考虑数据的准确性和可靠性。由于市场的波动性和不确定性，经常会出现数据的异常。因此，我们需要进行数据清洗和去噪处理，以消除干扰数据的影响。同时，我们还需要对数据来源和采样方法进行论证，以确保数据的准确性和可靠性。 风险控制

在期货交易中，风险控制是不可忽视的因素。一旦价格预测出现偏差，就会导致交易的风险和损失。因此，我们需要采用适当的风险控制方法，以减小交易的风险和损失。 首先，我们需要控制仓位风险。仓位是指期货投资者所持有的头寸数目。在交易中，仓位风险非常重要，过大或过小都会导致损失。因此，我们需要根据市场情况和预测的准确性，控制仓位的大小。 其次，我们需要选择适当的交易方式。目前，市场上常见的交易方式有多头交易、空头交易等。多头交易是指投资者认为价格将会上涨，买入多头头寸；空头交易则是指投资者认为价格将会下跌，卖出空头头寸。不同的交易方式对应不同的风险和回报。因此，我们需要根据自己的预测和市场情况选择适当的交易方式。 最后，我们需要准确评估风险和回报。在交易中，风险和回报是相互关联的，一旦交易的风险超过了回报，就会导致投资者的损失。因此，我们需要通过科学的方法，准确评估交易的风险和回报，从而制定合适的投资方案。 结语 期货市场是一个充满风险和不确定性的市场，成功的预测价格需要考虑多种因素的影响。本文通过历史数据的分析和风险控制的论述，为期货投资者提供了实用的指导和建议。但是，我们需要注意的是，任何预测都不是绝对准确的，投资者需要根据市场情况和个人情况，制定合适的投资策略，从而最大化回报并降低风险。

商品期货市场的波动性研究

商品期货市场的波动性研究 一、商品期货市场简介 商品期货市场是指在交易所上，以标准化合约为标的物的期货 交易。其交易商品包括能源、金属、农产品、化工品等，消费者 和生产者可以通过此市场规避商品价格波动的风险。商品期货市 场具有流动性高、价格透明、交易成本低的特点。在世界经济中，商品期货市场对于物价的波动和宏观经济政策的制定起着重要作用。 二、商品期货市场波动性的研究意义 商品期货市场波动性的研究是金融经济学的重要研究领域，它 对交易者、政策制定者和投资者都具有重要意义。对于交易者， 了解商品价格的波动情况，能够有针对性地制定交易策略，降低 风险。对于政策制定者，了解商品价格的波动情况，能够采取相 应的宏观经济政策和货币政策，保持经济的稳定。对于投资者， 了解商品价格的波动情况，能够制定合理的投资策略，达到投资 回报最大化。 三、商品期货市场波动性的影响因素 商品期货市场价格波动性的影响因素比较复杂，下面重点介绍 几个主要因素： 1. 市场供求关系

商品期货市场的价格波动与市场供求关系密切相关。当市场供大于求时，市场价格下跌；当市场供不足时，市场价格上涨。市场供求关系的变化是影响商品价格波动的最主要因素之一。 2. 全球经济形势 商品期货市场价格波动与全球经济形势关系密切。全球经济形势和政治形势的不确定因素会导致商品价格波动。例如，自2008年爆发全球金融危机以来，国际金融市场剧烈波动，对国内商品期货市场也产生了一定的影响。 3. 政策法规 政策法规对商品期货市场价格波动也有很大的影响。政府发布的财政政策、货币政策和经济政策等影响因素，都会引起商品期货市场价格的波动。例如，政府发布的财政政策可能会导致某些原材料价格上涨，而货币政策的调控可能会导致商品期货市场价格降低。 四、商品期货市场波动性的量化分析方法 商品期货市场价格波动性的量化分析方法比较多，下面介绍几种重要的方法。 1. 波动率分析

期货价格模型

期货价格模型 期货市场作为金融市场中重要的衍生品市场之一，其价格涨跌对于 投资者和经济体都具有重要的影响。预测期货价格的变动和制定相应 的投资策略对于投资者来说至关重要。本文将探讨期货价格模型的概 念和一些常用的模型方法。 一、期货价格模型的概念 期货价格模型是用来解释和预测期货价格变动的数学或经济学模型。它基于一些基本假设和变量，通过对过去数据进行分析和建模，来预 测未来期货价格的变动趋势。期货价格模型的建立可以帮助投资者更 好地理解市场运行规律，并制定相应的投资策略。 在建立期货价格模型时，需要考虑的因素众多。这些因素包括但不 限于供求关系、市场情绪、利率水平、经济数据、政府政策等。通过 对这些因素的分析和权衡，我们可以得到一些定量或定性的模型方程 或表达式，从而进行期货价格的预测。 二、常见的期货价格模型方法 1. 基本面分析模型 基本面分析是一种常见的期货价格模型方法。该方法基于对市场供 求关系和经济基本面的分析，通过研究相关的基本因素，来预测期货 价格的涨跌。例如，对农产品期货市场来说，基本面分析可以包括对 生产情况、天气、季节因素等的分析，从而预测价值。

2. 技术分析模型 技术分析是另一种常见的期货价格模型方法。该方法基于对历史价 格和交易量的统计和分析，通过图表、趋势线、技术指标等工具，来 推测未来价格的变动趋势。技术分析模型主要关注市场行为和价格走势，它假设历史价格和交易量可以反映市场的心理和预期，从而预测 未来价格的趋势。 3. GARCH模型 GARCH模型是一种常用的时间序列模型，用于对期货价格的波动 性进行建模和预测。该模型考虑了过去价格的波动和新信息对未来价 格波动的影响。GARCH模型通过对波动性的建模，可以较好地解释和 预测期货价格的风险。 4. 实证模型 实证模型是通过对大量历史数据进行回归分析，找出与期货价格相 关的变量和因素，并建立相应的经济学模型。实证模型可以通过统计 学方法来评估不同变量对于期货价格的影响程度，并进行预测和模拟。实证模型可以包括传统的线性回归模型，也可以采用更复杂的非线性 回归模型。 总结： 期货价格模型是预测期货价格变动的数学或经济学模型。基于基本 面分析、技术分析、GARCH模型和实证模型等方法可以进行期货价格 的预测和建模。然而，需要注意的是，期货市场的价格受到多种因素

期货市场研究方法

期货市场研究方法 期货市场是金融市场的重要组成部分，其研究对于投资者和决策者具有重要意义。为了更好地了解、分析和预测期货市场的运行情况，我们需要运用科学、有效的研究方法。本文将介绍几种常用的期货市场研究方法，并探讨其优缺点。 一、基本面分析法 基本面分析法是研究期货市场的一种常用方法。它主要关注宏观经济因素、政策环境以及产业发展趋势对期货市场的影响。通过分析国内外宏观经济指标、政策法规和相关产业数据，以及对宏观经济形势和市场预期的把握，可以判断期货市场的走势和行情。 基本面分析法的优点是能够从宏观层面上把握市场趋势，对于决策者制定投资策略和风控措施具有重要意义。然而，基本面分析法受到信息的滞后性和不确定性的影响较大，需要分析师具备较高的经济学和产业研究能力。 二、技术分析法 技术分析法是研究期货市场的另一种常用方法。它通过研究市场历史价格、交易量和成交额等数据，以及运用图表和统计指标等工具，来推测市场的未来走势和趋势。 技术分析法的优点是能够较快捷地反映市场情绪和供需关系，对于短期交易和市场操纵的监测具有重要价值。然而，技术分析法不能全

面把握市场运行的底层逻辑，对于复杂的市场情况和突发事件的应对 能力较弱。 三、量化分析法 量化分析法是一种运用数学和统计模型来研究期货市场的方法。它 通过大量的历史数据，利用计算机技术和数学统计模型来构建期货市 场的预测模型，以提高研究人员的决策水平。 量化分析法的优点是能够提高研究效率，减少主观判断的干扰，提 供可量化的交易策略。然而，量化分析法需要大量的数据支持和编程 技术，对于研究人员的要求较高，且模型的有效性与数据的选择和模 型的参数设置紧密相关。 综上所述，期货市场的研究方法多种多样，每种方法都有其适用的 场景和限制。投资者和研究人员应根据具体情况综合运用不同的方法，以提高期货市场研究的准确度和有效性。此外，随着技术的进步和数 据的完善，期货市场研究方法也将不断更新与发展，为投资者提供更 多有益的参考和决策支持。

原油期货价格预测模型研究

原油期货价格预测模型研究 随着全球化的进程，原油已经成为了全球经济中不可或缺的重要资源。原油价 格的波动不仅会对产油国和石油公司产生重要影响，也会对经济结构和国际关系产生深远影响。在这种背景下，研究原油期货价格预测模型具有重要的现实意义。一、现有原油期货价格预测模型 目前，研究者们通过分析历史数据、统计分析、经济模型等方法，建立了许多 原油期货价格预测模型。其中比较常用的方法有ARIMA模型、ARCH/GARCH模型、VAR模型等等。 ARIMA模型是一种时间序列预测模型，能够反映时间序列中的长期趋势、季 节变化和随机波动等因素，被广泛应用于原油期货价格预测。该模型的预测精度具有较高的可信度，但是不足之处在于，该模型并没有考虑市场中非线性结构性变化的因素。 ARCH/GARCH模型是一种波动性预测模型，可以分析金融市场的波动性和风 险因素。该模型的优点在于能够反映价格波动率的不确定性，并且能够预测极端事件的发生。但是，该模型也存在一定的局限性，即不能反应价格的长期趋势和市场的结构性变化。 VAR模型是一种多元时间序列预测模型，可以通过多个变量之间的关系来进 行预测。该模型的优点在于它能够反映多个变量之间的相互作用，但是因为价格预测涉及到很多变量的影响，所以这种模型预测效果较不稳定。 二、基于深度学习的原油期货价格预测模型 随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始基于深度学习技术进行原油 期货价格预测研究。深度学习技术具有对非线性数据的自适应性和自适应学习能力，能够针对原油期货价格的复杂性和非线性问题进行更高精度的预测。

在这类基于深度学习模型的原油期货价格预测中，常见的模型有长短时记忆网 络（LSTM）和深度神经网络（DNN）等。这些模型具有自学习和自适应能力，非 常适合处理原油期货价格变化机制的非线性特征。其中，LSTM模型被广泛应用于 预测不同频率数据，而DNN则强调多层次抽象特征的学习和扩展。 三、未来的研究方向 尽管目前已经有了许多有效的原油期货价格预测模型，但是随着市场的变化和 技术的更新，这些模型仍然存在着诸多不足之处。未来，我们需要不断地研究和改进预测模型，以更好地适应市场的变化。 一方面，我们可以通过引入更多的变量来提高预测精度。除了传统的价格、数量、贸易等因素，我们还可以考虑原油品种、油厂生产能力、季度财报、政府公共政策等因素的影响，以进一步提高预测的准确性。另一方面，我们还可以进一步探索深度学习模型，比如结合自然语言处理技术，提取出不同媒体的情感和文本含义，进一步提高模型的预测精度。 结语 总之，研究原油期货价格预测模型具有重要的意义和挑战。通过结合经济学理论、统计分析和深度学习等方法，我们可以不断提高预测模型的准确性和实用性，为市场的稳定和经济的发展做出贡献。

商品期货市场价格预测研究

商品期货市场价格预测研究 商品期货市场的价格波动一直是市场参与者所关注的焦点。无论是投资者、交易员还是分析师，都希望能够找到一种可靠且具有效应的方法来预测价格的变动，从而最大化自己的利益。虽然市场的表现受到复杂的内外因素的影响，但是研究商品期货市场价格预测的方法，仍然是市场核心参与者必须深入了解和掌握的内容。 定量模型 商品期货市场价格预测的方法之一是定量模型。这种方法通过数学模型，使用历史数据和相关指标来建立预测模型，并根据当前市场情况进行预测。在建立模型时，可以采取时间序列方法或者面板数据分析方法。时间序列方法是通过对历史数据的分析来预测未来价格变动的方法。通常可以使用自回归模型、移动平均模型或者ARMA模型等方法来建立时间序列预测模型。 面板数据分析方法就是将历史数据按照不同的区域或者行业分组，然后对每个组进行分析。在面板数据分析方法中，可以使用固定效应模型、随机效应模型或者混合效应模型来建立预测模型。这种方法的优点在于可以考虑到不同区域或行业之间的差异性。 技术分析 另外一种常用的商品期货市场价格预测方法是技术分析。这种方法是基于价格和成交量等指标的变化来预测未来价格的方法。技术分析通常使用图表和相关技术指标来分析价格的走势，进而预测未来价格的变动。比如，可以采用移动平均线、RSI、MACD等指标来分析价格的趋势和趋势的变化，这些指标可以帮助我们确定价格的走势方向和价格波动的极限范围。 基本面分析

除了技术分析和定量模型之外，还有一种方法是基本面分析。基本面分析是通过对市场和经济基本面的分析来预测价格的变动。这种方法通常需要对商品的供需情况、政治因素、经济形势等因素进行分析，并将这些因素与价格变动联系起来。比如，农产品价格的预测，需要分析农产品的种植季节、天气状况、收成状况等因素，从而预测价格的波动。不过基本面分析的缺点是需要考虑到过多的因素，比较复杂，同时需要对市场和经济情况的掌握比较全面，否则很容易出现错误的预测。 市场情绪分析 最后一种价格预测方法是市场情绪分析。市场情绪分析通常是通过对市场参与者的情绪和热情进行分析，来预测价格变动。市场情绪分析通常以市场心理指标为主，比如投机情绪指标、恐慌指标、市场信心指标等。这些指标可以帮助我们了解市场参与者的情绪和态度，从而进一步预测市场的走势。 综上所述，商品期货市场价格的预测是一个非常重要的问题。可以通过定量模型、技术分析、基本面分析和市场情绪分析等方法来进行预测。每种方法都有其优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。另外，我们也可以结合多种方法来进行分析和预测，从而提高预测的准确度。

商品期货交易策略的数学模型.

商品期货交易策略的数学模型 摘要 商品期货交易在当前中国的经济体系中占据着很重要的作用，投资者都希望从大量的期货交易中获取一定的利润，但是期货交易作为一种投机行为，交易者置身其中往往要承担很大的风险，本文研究了商品期货交易中的一些问题，给出了获取较大收益的交易方式。 问题一：我们首先利用SPSS中的模型预测方法给出了橡胶期货交易各项指标在9月3号这天随时间推移的波动图，又给出了利用Matlab软件作出的成交价与各个指标的相关性图表。分析所作的图得出的结论是商品期货的成交价与B1价、S1价具有显著相关性，与成交量、持仓增减、B1量、S1量也具有相关性而与总量不具有相关性。最后利用SPSS软件双变量相关分析进一步确认其相关性指标。为了对橡胶期货价格的这些变化特征进行分类，我们作出了成交价19天的波动图，并以持仓量为例分析其他指标的变化特征，将七项指标分成了上涨和周期波动两类。 问题二：本文采用了回归分析的方法建立价格波动预测模型。首先介绍回归分析的基本原理与内容，叙述了回归分析中用到的最小二乘法，之后在第一问的基础上建立回归分析的数学模型，得出函数关系，算得价格的波动趋势并与实际数据对比，再分析模型中的残差数据，验证所建立的回归模型合理性。 问题三：为建立收益最大化的交易模型，本题我们分析价格的波动数据后，借助移动平均线的理论方法，再分析价格的“高位”与“低位”，得出买点卖点。建立交易模型后，利用MATLAB 软件分析出合适的交易时机，并画出图形，利用所给数据根据建立的模型计算收益。 关键词：期货交易波动 SPSS软件回归分析

我国商品期货交易的品种迅速增加，吸引了大量交易者的参与，如何从商品期货的交易中获取相对稳定的收益成为交易者非常关注的问题。商品期货交易实行T+0的交易规则，所开的“多单或空单”可以马上平仓，从而完成一次交易，这样就吸引了大量的投机资金进行商品期货的日内高频交易。某种商品价格在低位时开“多单”，当价格高于开“多单”的价格时平仓，或者，价格在高位时开“空单”，当价格低于开“空单”的价格时平仓，差价部分扣除手续费后就是交易者的盈利；反之则是亏损。 现在题中给出了2012年9月相关商品期货交易的成交数据，让你以所给数据为基础，建立数学模型解决下面的问题： 1、通过数据分析，寻找价格的波动和哪些指标（仅限于表中列出的数据，如持仓量、成交 量等指标）有关，并对橡胶期货价格的波动方式进行简单的分类。（提示：这里的波动方式是指在某一时间段内（简称周期）价格的涨跌、持仓量的增减、成交量的增减等指标的变化特征。周期的选取可以短到几秒钟，长到几十分钟甚至是以天为单位，具体时长通过数据分析确定，较优的周期应该是有利于交易者获取最大的盈利）。 2、在实时交易时，交易者往往是根据交易所提供的实时数据，对价格的后期走势做出预测 来决定是开“多单”还是开“空单”。请在第1问的基础上建立合理的橡胶价格波动预测模型； 3、橡胶期货交易的手续费是20元/手，保证金为交易额的10%，设初始资金为100万。请 利用前面已经得到的相关结果，建立交易模型，使交易者的收益最大； 4、试分析确定合理的评价指标体系，用以评价你的交易模型的优劣。（这一问为选做） 2.模型假设与符号说明 2.1模型的假设 1.由于题中所给指标外的其他因素对期货价格波动影响较小，可以忽略，认为价格的波动只受所给指标影响。 2.假设所给的19天的数据能准确反映期货交易中出现的各种变化特征情况。 3.假设不考虑交易模型中交易者的主观因素。 2.2符号说明 B1价指的是买1价、B1量是指买1量、S1价指卖1价、S1量指卖1量。在问题二的回归分析中，x1指成交量，x2指总量，x3指属性,x4指b1价，x5指s1价,x6指b1量，x7指s1量。

国际大宗商品价格波动对我国宏观经济影响的机制研究——基于开放经济的两国DSGE模型

国际大宗商品价格波动对我国宏观经济影响的机制研究—— 基于开放经济的两国DSGE模型 王擎;李俊文;盛夏 【摘要】国际大宗商品价格的波动会对宏观经济产生重要的影响,这已达成共识,但对这种影响机制的研究还不够深入.基于此,本文构建了基于中国经济金融运行特点的多部门的开放经济两国DSGE模型,以厘清国际大宗商品价格波动对我国宏观经济的传导过程.结果表明,不同类型的外部冲击导致国际大宗商品价格出现波动,并通过贸易渠道和价格渠道传导到国内,进而影响总产出与国内价格水平,然后影响总消费与总投资,最后影响利率.不同的是,国外宏观政策因素导致的大宗商品价格波动对宏观经济的影响最大,其次是供给端因素,影响最小的是金融市场因素.因此,我国还是应努力提升大宗商品的国际定价权,并且让货币政策更多关注国际大宗商品价格的波动,才能有效降低国际大宗商品波动对我国的负面影响. 【期刊名称】《中国软科学》 【年(卷),期】2019(000)006 【总页数】15页(P35-49) 【关键词】大宗商品;价格波动;影响机制;DSGE模型 【作者】王擎;李俊文;盛夏 【作者单位】西南财经大学中国金融研究中心,四川成都 611130;西南财经大学中国金融研究中心,四川成都 611130;西南财经大学中国金融研究中心,四川成都611130

【正文语种】中文 【中图分类】F015 一、引言 (一)研究背景 大宗商品作为人类社会存在和发展不可或缺的基础资源，对国民经济的发展有着至关重要的作用。我国作为世界上第二大经济体，同时也拥有世界上最多的人口，在经济发展的过程中对大宗商品有着极大的需求。根据国家统计局公布的数据显示，2016年，我国大宗商品的进口数量仍处于历史高位水平。其中，大豆进口数量为8391万吨，连续十二年持续增长，对外依存度[注]对外依存度是指某一大宗商品 进口量占本国该商品消费量的比例，即：对外依存度=进口量/消费量。长期维持 在80%以上；铁矿石进口数量首次突破10亿吨，同比增长7.35%，对外依存度 超过85%；由于合成橡胶进口数量的增加，橡胶进口总量实现九连增；成品油进 口量虽然有所回落，但原油进口量却同比增长了13.56%，达到3.81亿吨，对外 依存度超过65%，我国已经成为全球大宗商品的消费和贸易大国。 由于受到全球供需格局变化、经济环境、地缘政治以及期货市场投机炒作行为等诸多因素的影响，国际大宗商品价格近年来呈现波动频率高、幅度大等特点。大宗商品价格的剧烈波动会对宏观经济产生重要的影响，这也得到了国内外众多学者的证实，例如影响GDP增长[1-3]、通货膨胀[4-6]、经济波动[7-8]、利率[9]等。那么，国际大宗商品价格波动的影响从传导进我国经济内部到最终影响各宏观经济要素的具体机制是什么样的呢？从经验研究的结果去分析这种影响机制，难以展示整个经济运行系统的各环节的作用。更重要的是，造成国际大宗商品价格波动的不同原因可能对我国宏观经济有不同的影响[4, 9-11]，而经验研究难以完全囊括。为了更好