棉花期货

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我国棉花期货价格发现及波动溢出效应研究
《中国证券期货》2025年第2期27-35,共9页蔡咏梅 王一帆 张创奇 沈成悦 
2024年度新时代党的治疆方略理论与实践研究课题(编号2024ZJFLD06);新疆财经大学高层次人才引进项目(2023XYB007)。
棉花是关系国计民生的重要经济作物,其价格波动不仅影响着棉农的直接收入,还影响着国民经济的健康发展。本文选取2023年1月3日至2024年9月25日我国棉花期现货市场交易数据,建立VEC模型与BEKK-GARCH模型,探究我国棉花期货的价格发现功能...
关键词：棉花期货 价格发现功能 波动溢出效应 
棉花期货巩固新疆棉业主产区优势
《棉花科学》2024年第6期3-4,共2页冉虎 
“最近棉花期货价格不太理想,手里的棉花等等再卖。”6月下旬,巴楚县阿纳库勒乡棉农吴玉东在手机上看完棉花期货行情后作出决定。现在,从上游棉花种植户到下游纺织厂,新疆棉花行业都很关注棉花期货价格。基于期货价格的点价交易、基差...
关键词：新疆棉花 主产区优势 点价交易 现货交易 风险管理 市场规模 产业升级 巴楚县 
棉花期现货价格变动分析
《长春金融高等专科学校学报》2024年第5期26-33,共8页黄恩愿 
2022年我国《中华人民共和国期货和衍生品法》实施,棉花期现货价格均有所变动。通过采用VECM模型、统计因果关系分析和脉冲响应函数等方法对《中华人民共和国期货和衍生品法》实施前后棉花期现货价格变动状况进行对比分析。结果表明,该...
关键词：棉花 棉花期货 价格变动 
基于LSTM的棉花期货价格预测方法
《软件》2024年第7期8-12,86,共6页刘洋 黎玉寒 窦宝明 
2022年教育部人文社科青年基金项目(22YJC630185)。
传统的统计学和计量学时间序列预测模型在复杂的金融市场中存在限制。深度学习的长短期记忆(LSTM)网络被认为能克服这些限制。本研究利用我国2019年-2024年的棉花期货价格数据构建多层LSTM网络预测模型。结果表明,调整LSTM网络模型参数...
关键词：LSTM神经网络 价格预测 棉花期货 
我国农产品期货的价格发现功能研究——以棉花期货为例
《东方企业文化》2023年第S02期152-154,共3页徐楠楠 
棉花作为我国重要的农产品,在国家对重要农产品稳产保供的总体要求下,研究棉花期货的运行状况具有一定的研究意义。本文选取2017年9月22日到至2022年9月30日的棉花期现货价格的周度数据,运用相关性分析、格兰杰因果检验以及方差分解等方...
关键词：棉花 农产品 期货价格 价格发现 
中国棉花期货市场套期保值研究
《中文科技期刊数据库（全文版）经济管理》2023年第7期91-96,共6页彭倩倩 
棉花在我国农业和工业发展中有着重要的地位,但其价格受多种因素影响,其价格波动频繁,其套期保值功能对其期货市场的发展具有重要作用,能有效规避更多的风险。因此,本文通过研究中国棉花期货市场的特征、影响因素和供需现状,运用OLS、B...
关键词：棉花期货 套期保值 效果 合约不足 
基于ARMA-GARCH与VAR模型的棉花期货价格波动特点与影响因素研究
《现代商业》2023年第12期123-127,共5页沈铭正 
本文选取2015年至2021年郑州商品交易所棉花期货收盘价数据,建立ARMA-GARCH模型,其中分别使用EGARCH、GARCH-M证实棉花价格波动存在“杠杆效应”与不存在“高风险、高收益”的特征。同时,使用ARMA-EGARCH模型拟合得到的条件波动率与我...
关键词：棉花价格波动 ARMA-GARCH模型 向量自回归模型(VAR) 
基于改进LSTM模型的棉花期货价格预测
《河南牧业经济学院学报》2023年第3期28-34,共7页石璐 
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(编号:2021D01C053)。
为了把握市场价格信号,降低投资者的交易风险,从中获得更多利益,采用郑州商品交易所棉花期货价格数据预测棉花期货价格。首先,利用麻雀搜索算法(SSA)动态优化LSTM的参数,得到SSA优化的LSTM预测模型。然后利用SSA-LSTM进行价格预测,并与A...
关键词：LSTM模型 棉花期货 价格预测 
棉花期货最优套期保值比率与绩效比较研究
《中文科技期刊数据库（全文版）经济管理》2023年第6期9-13,共5页李颜彤 
棉花作为中国重要的经济作物,在中国农业经济发展中扮演着重要的角色。为了规避棉花价格波动的风险,2004年在郑州期货交易所设置了棉花期货交易合约。2021年11月国务院发布《“十四五”推进农业农村现代化规划》中提到要以新疆为重点、...
关键词：棉花期货 棉花现货 ECM-GARCH模型 最优套期保值比率 
基于GARCH-MIDAS-dLSTM模型的棉花期货价格趋势拟合研究
《西南民族大学学报（自然科学版）》2023年第2期180-188,共9页李萍 刘恺泽 
国家自然科学基金项目面上项目(71871044);四川省科技计划(2023NSFSC1293);西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金优秀学生培养工程项目(2021NYYXS45)。
利用机器学习对期货价格的趋势进行拟合研究的时候,在价格波动剧烈的情况下效果往往并不理想.期货基本面方面的因子大多都是月度或者年度之类的低频数据,不能与日度价格数据进行很好地融合,因此无法充分利用这类信息进行拟合研究.针对...
关键词：GARCH-MIDAS模型 LSTM模型 棉花期货 价格拟合 
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