【摘 要】
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中国作为大宗商品的主要消费国、进出口国，如何保护国企减少国际竞争冲击及国家综合利益，如何做到先发制人，如何制定国内期货市场的发展战略，提升国际地位和竞争力等等，都是迫切需
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中国作为大宗商品的主要消费国、进出口国，如何保护国企减少国际竞争冲击及国家综合利益，如何做到先发制人，如何制定国内期货市场的发展战略，提升国际地位和竞争力等等，都是迫切需要解决的重要问题。因此，研究期货价格的预测问题具有重要的意义。本文利用PCAR模型、半参数模型、支持向量机回归模型、基于误差平方倒数的变权组合预测模型、基于预测精度的变权组合预测模型、基于误差平方倒数与预测精度的双评价指标下的变权组合预测模型，研究了沪铜价格数据的预测问题。主要研究结果如下： 1.多沪铜价格数据建立了PCAR模型，并应用该模型进行了预测。 2.对沪铜价格数据建立了ARIMA模型，并结合勒让德正交回归对ARIMA模型进行了修正。从而建立了半参数模型，并用该模型进行了预测。 3.介绍支持向量机理论，调用libsvm工具箱对沪铜价格数据建立了非线性的ε-SVR模型，并用该模型进行了预测。 4.对传统的TOPSIS法存在的不足进行了改良，将其应用到模型遴选当中。对PCAR模型、半参数模型、支持向量机模型进行模型遴选，最终确定参与组合预测的两个较优模型。 5.结合基于误差平方倒数的变权组合模型以及基于预测精度的变权组合模型的特点，指出单指标下的变权组合模型的不足，建立双指标变权组合模型。最后，对以上模型的预测结果进行了对比，结果表明：该双指标变权组合模型比各个单模型以及单指标变权组合模型的预测精度都高，说明该方法的预测效果较好。
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