期货价格预测

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　　期货价格预测是构筑在误差反向传播网络之上的综合预测模型。

　　长期以来，许多学者对期货价格的变化进行了大量的研究。期货价格预测基本原理就是利用过去和现在期货价格，采用一定的方法对未来价格走势进行预测，为投资者提供参考依据。期货价格预测的基本思路如图1所示。

　　由于期货价格受供求关系、经济周期、国家政策、物价指数、交易品种的自身状况等因素的影响，这些因素与期货价格间呈高度非线性，所以用传统的方法无法对期货价格这种复杂的数据序列进行准确的预测，导致预测精度低。利用PSO一BPNN模型对期货价格进行预测，在模型的构建过程中，构建期货价格预测的影响因素体系，然后利用BP神经网络对期货价格进行预测，但在预测过程中，由于BP神经网络自身的缺陷，导致预测精度不高，本文利用改进的PSO优化算法对BP神经网络进行优化，从而提高BP神经网络的期货价格预测精度。

　　(1)德尔菲法（专家预测法）

　　一种介于定性和定量之间的分析方法，是将专家个人调查法和专家会议调查法相结合的一种新型的专家预测方法，是一种直观预测法，及时性和准确性方面存在一定缺陷。

　　(2)回归分析方法（最基础、应用最广）。

　　①种类：一元线性回归模型、多元线性回归模型、多元非线性回归模型。

　　(3)时间序列分析法：

　　①根据历史数据找出事物随时间发展的轨迹，并用以预测未来发展状况。

　　②时间序列模型的四种类型：

　　自回归过程（AR）、移动平均过程（MA）、自回归移动平均过程（AR-MA）、单整自回归移动平均过程（ARIMA）。

　　③划分：随机性时间序列和非随机性时间序列。

　　④非随机性时间序列包括：平稳性时间序列、趋势性时间序列和季节性时间序列。

　　⑤一般来讲，金融市场研究中用到的日数据、周数据序列是非平稳的。检查序列平稳性的标准方法是单位根检验，常用检验方法有：DF检验法、增广DF检验法、PP检验法。

　　⑥协整的概念：对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。是恩格尔与格兰杰在1987年提出的概念，用来描述变量序列之间的长期线性均衡关系。

　　⑦从因果关系的角度来选择影响变量，为建立模型提供新视角：格兰杰因果关系检验法。

　　(4)其他：组合模型法、递归模型法、神经网络分析法等。