对我国棉花期货价格预测的方法研究_省略_EWMA模型与ARIMA模型比较_高欣宇

· 49 ·《棉花科学》投稿网址：棉花科学2019年（第41卷）第3期棉业经济棉花现货价格与期货价格相关性分析及提高价格预测的精准性*张馨予（江西财经大学，江西 南昌 330013）摘要：中国仍是一个农业大国，作为重要农产品的棉花对于棉农具有重要意义。

除了粮食之外，棉花作为我国广泛种植的第二大经济作物，其经济收益对棉农整体收入、农村剩余劳动力和地方经济发展的影响不容忽视。

建立棉花价格模型并且进行预测，并提出了三点建议以确保更精准的价格预测功能。

可以为棉农调整自身的种植计划和相关种植生产决策者提供参考。

关键词： 棉花；期货价格；现货价格；ARIMA 模型；价格预测；精准性中图分类号：S562. 文献标识码：A 文章编号：2095-3143（2019）03-0049-03DOI：10.3969/j.issn.2095-3143.2019.03.011引用：张馨予. 棉花现货价格与期货价格相关性分析及提高价格预测的精准性[J]. 棉花科学，2019，41(3)：49-51.*收稿日期：2019-06-20通信作者：张馨予(1998-),女，汉族，四川达州人，在校本科生，研究方向为经济统计。

0 引言棉花是我国重要的农作物。

目前中国仍是一个农业大国，作为重要农产品的棉花对于棉农具有重要意义。

棉花作为我国广泛种植的第二大经济作物，其经济收益对棉农整体收入、农村剩余劳动力和地方经济发展的影响不容忽视。

基于中国国家发展改革委价格监测中心公开发布的统计数据可以看到，以2015年为例在中国全国范围内中国种植棉花的棉农数量已经大于4000万户，而这4000万农户中包括了大约是1.2亿棉农，这一数据表明棉农这一群体占全国所有农民人数的20%[1]。

棉花产业的健康发展不单单关系到我国的长远发展，而且还广泛关系到众多棉农百姓的切身利益。

建立棉花价格模型并且进行预测，可以为棉农调整自身的种植计划和相关种植生产决策给出参考。

基于ARIMA-GARCH模型对中美汇率的组合预测作者：许韬张赢杰周子游来源：《商场现代化》2021年第15期摘要：随着2020年全球经济形势面临严重冲击，国际贸易也接连受到影响。

外汇是影响国际贸易的主要因素，对汇率的预测可以帮助我们分析经济形势、预防风险。

本文选取了2015年1月5日到2021年4月30日的中美汇率集作为研究对象，通过构建ARIMA模型和ARIMA-GARCH模型来进行预测，通过对比两个模型预测曲线和真实值曲线的拟合情况，最后发现MA（1）-GARCH（1，1）更适合对汇率进行短期预测，且精确度较高。

最后本文也给出一些针对汇率风险防范的一些手段。

关键词：中美汇率;趋势预测;ARIMA模型;GARCH;模型国际贸易一、引言2020年世界经济受到了巨大冲击，各经济体均受到一些影响，主要体现在经济增速陡降，失业率上升，贸易和跨境投资减少等负面反应。

其中，国际贸易也受到严峻的考验，国际贸易对各经济体来说是不可缺少的一部分，通过国际贸易可以提高科学技术水平、提高企业竞争力、提高国民经济水平等，而在国际贸易的研究过程中，外汇是一个不可忽略的变量。

汇率的变化对于国家政策的调整具有导向性作用，而且汇率的变化也是经济状况的滞后性指标，通过对汇率数据的分析，可以帮助我们如何预防和规避汇率风险。

汇率预测一直都是经济预测领域上受很多人关注的问题，人们在汇率预测的探索进程中不断前行，现阶段大多数汇率预测都是通过参数模型进行预测的。

李明轩（2020）选取了五年的人民币汇率作为研究对象，建立ARMA模型和GARCH模型对数据进行分析，得出人民币汇率具有集群性和杠杆性。

肖晚秋（2021）选取了连续30个中美汇率数据作为样本数据，通过建立15个子神经网络预测，并集成其结果得到集成网络预测，建立附加动量的优化BP网络，对所有结果进行对比，得出集成神经网络预测精度更高。

该模型具有很强的逻辑性和显著性，但是模型选取的数据偏少，精确度会受限。

棉花年度市场价格走势分析与预测棉花作为我国重要的农产品之一，对我国的经济发展和国内棉纺织行业的发展起着关键作用。

近年来，棉花市场价格走势受多种因素影响，包括国内外经济形势、政策调控、天气变化等。

本文将对棉花市场价格的年度走势进行分析，并展望未来几年的走势。

近年来，棉花市场价格呈现出一定的波动性。

具体来说，2018年棉花价格较为稳定，2019年价格有一定的上涨，2020年受疫情影响价格波动较大。

其中，2019年的价格上涨主要得益于我国国内需求的增加和国际市场供应不足。

而2020年，由于新冠疫情的爆发，导致大部分国家的经济活动停摆，全球市场供应大幅下降，从而导致棉花价格出现大幅波动。

根据过去几年的数据和市场动态，预计未来几年棉花市场价格将呈现以下特点：一是国内需求的增长将成为主要推动力。

随着我国居民收入的提高和城乡居民消费结构的调整，对纺织品的需求将持续增长。

特别是冬季棉服的需求，受到气温和消费者购买能力的影响，会对棉花需求产生较大的影响。

二是国际市场供应的波动将对价格产生影响。

随着全球化的不断推进，我国的棉花市场已经与国际市场形成了紧密的联系。

国际市场上的天气变化、政策调控以及竞争对手的市场份额变化，都会对棉花价格产生较大的影响。

另外，目前我国棉花市场面临着来自国际市场的竞争，国际棉花价格的波动也将对我国的棉花价格产生较大的影响。

三是政府的宏观调控将对价格起到稳定作用。

近年来，我国政府对棉花市场进行了一系列的宏观调控措施，包括保护价格、调整进口关税等，这些政策的实施对于保持棉花市场价格的稳定起到了积极的作用。

未来，政府将会继续通过宏观调控手段来维护棉花市场的稳定，减少价格波动。

综上所述，未来几年棉花市场价格将受多种因素的影响，包括国内需求、国际市场供应和政府宏观调控等。

根据过去几年的走势和市场动态，预计未来几年棉花价格将保持相对稳定的态势，但仍可能存在一定的波动。

但总体来看，我国的棉花市场将保持较好的发展势头，市场需求稳定增长，价格将继续保持相对稳定。

棉花期货研究新思路趋势分析法与季节性指标分析法棉花价格研究有很多方法，如可以从收储政策方面下手，研究棉花期现货市场的影响、货币政策变化对棉花品种的影响、棉花套利及与其他品种套利关系等等，本文试从趋势和季节两方面对棉花价格进行分析。

一、趋势分析法在棉花市场中的应用从之前我们研究过的其他品种的特征看，品种差异化特征明显，表现为强者恒强、弱者恒弱，并且价格具有明显的长期记忆性。

各个品种日间波动和日内波动同质化明显：日间波动大的品种日内波动也大，但日间波动小的品种与日内波动大小并没有太大关系。

本文通过趋势化分析方法，来研究棉花这一品种是否具有同质化特点。

1.趋势分析法的概念本文定义的趋势指标为过去10天内期货价格的差值与期货价格的绝对差值和的比值。

当过去10天连续上涨或连续下跌时，值为1；当过去10天内上涨和下跌的时间相同且幅度相同时，值为0。

也就是说，当它的值接近于1或-1时，表明当时商品的趋势已经确立；当值为0时，表明该商品处于振荡行情当中。

我们用两个指标来反映棉花期货价格是否具有趋势明显的特征。

（1）值大于0.3的天数与交易天数的比值，该比值越大，说明该商品的趋势越明显；（2）值大于0.3的最大持续天数，该值越大，说明该商品趋势持续越好。

2.趋势分析法的应用本文所选数据为2005年4月22日—2010年8月27日棉花主力合约期货价格数据，总计754个。

下图是期货价格差值的走势。

期货价格差值通过统计分析得出，在这样一段较长的时间内，棉花期货价格延续涨势的天数为379天，延续跌势的天数为362天。

从趋势指标的分析来看，其值大于0.3的天数与交易天数的比值为0.3。

和以往分析过的商品相比，棉花是趋势特征比较明显的商品。

在连续出现的涨势与跌势中，棉花具有较强的上涨趋势特征，下跌趋势特征不明显。

3.棉花价格的波动性商品波动分为日间波动与日内波动。

一般我们用最高价减去最低价来表示日内波动；用前收盘价减去今开盘价的跳空来表示日间波动。

棉花现货价格与期货价格相关性分析及提高价格预测的精准性【摘要】本文通过对棉花现货价格与期货价格的相关性分析，探讨了影响价格的因素，并提出了提高价格预测精准性的方法。

基于机器学习的价格预测模型十分重要。

通过市场走势分析，我们得出了相关性分析对价格预测的重要性，以及提高价格预测精准性的建议。

我们展望了未来研究方向，以便更好地理解和预测棉花价格的走势，为相关行业提供参考。

通过本研究，我们可以更好地把握棉花市场的动态，提高市场参与者的决策水平，从而实现更好的经济效益。

【关键词】棉花现货价格、期货价格、相关性分析、影响因素、价格预测、机器学习、市场走势、精准性、建议、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景棉花是世界四大天然纤维之一，广泛用于纺织品生产。

棉花价格的波动对于农民、纺织企业以及投资者都具有重要意义。

棉花现货价格与期货价格之间的相关性一直是棉花市场研究的重要方向之一。

通过分析现货价格与期货价格之间的相关性，可以更好地理解市场运行规律，为决策提供参考依据。

随着市场竞争的加剧和金融市场的不断发展，提高棉花价格预测的准确性变得尤为重要。

研究棉花现货价格与期货价格之间的相关性，可以帮助我们更好地预测未来价格走势，减少市场风险。

分析影响价格的因素，可以帮助我们找到价格波动的根源，及时调整策略。

探讨提高价格预测的方法，尤其是基于机器学习的价格预测模型，可以更加准确地捕捉市场变化，提高预测的精准性。

在这样一个竞争激烈的市场环境下，我们需要深入挖掘相关性分析对于价格预测的重要性，提出有效的建议来提高价格预测的准确性，探讨未来研究的方向。

通过这些努力，我们可以更好地把握市场走势，实现更好的投资回报。

1.2 研究意义棉花是全球重要的农产品之一，对于农民和棉花产业链上的企业来说具有重要意义。

棉花现货价格与期货价格的关联性一直备受关注，研究其相关性对于精准预测价格走势、制定合理的投资策略具有重要意义。

棉花现货价格与期货价格的相关性分析可以帮助我们更好地了解市场的运作机制，为决策者提供科学依据。

基于时间序列的全国棉花产量预测方法研究梁后军;冯宜强;谢睿;周万怀;常郝;刘从九;徐守东;李浩【摘要】运用Eviews8.0软件对1978-2017年我国棉花产量数据建立ARIMA模型,模型精度评价指标采用平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)及拟合优度.试验显示1978-2017年全国棉花产量最优模型是ARIMA(1,1,1),拟合优度为0.195,MAPE为10.5.外推2018、2019年预测结果分别为562.7万吨、573.8万吨,与2017年相比逐年增长.ARIMA模型具有较高的预测精度,可较好地拟合我国棉花产量的发展趋势并进行短期预测,以期为棉花产业的生产、加工及交易决策提供参考.【期刊名称】《中国纤检》【年(卷),期】2018(000)006【总页数】4页(P81-84)【关键词】棉花产量;ARIMA模型;时间序列;预测【作者】梁后军;冯宜强;谢睿;周万怀;常郝;刘从九;徐守东;李浩【作者单位】安徽财经大学;安徽财经大学金融学院;安徽财经大学;安徽财经大学;安徽财经大学;安徽财经大学棉花工程研究所;安徽财经大学棉花工程研究所;安徽财经大学【正文语种】中文1 引言长期以来，我国棉花的生产与需求呈现出巨大的波动性，供不应求与供过于求、卖棉难与买棉难的问题交替发生，使我国棉花生产陷入一种短缺与过剩的周期波动之中。

只有及时、准确地提供有效的棉花生产与消费的监测预警信息，引导棉花生产、销售、贮存和加工等产业采取合适的对策，降低棉花产业波动，降低市场风险，保护棉花产业链上各方的利益，才能保证棉花产业的可持续发展。

随机时间序列分析方法中的差分自回归移动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Average，ARIMA）模型是预测某对象未来走势的常用方法。

该模型的基本原理是利用样本序列的自相关及偏自相关性，通过定阶、检验、优化等步骤，逐步提取样本序列的总体趋势信息、周期波动信息及随机游走信息等，预测样本的未来走势。

[专题]运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测实验五 ARIMA模型的概念和构造一、实验目的了解AR，MA以及ARIMA模型的特点，了解三者之间的区别联系，以及AR与MA 的转换，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断，以及如何利用ARIMA模型进行预测。

掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。

二、基本概念所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

在ARIMA模型的识别过程中，我们主要用到两个工具:自相关函数(简称ACF)，偏自相关函数(简称PACF)以及它们各自的相关图(即ACF、PACF相对于滞后长度描图)。

对于,jYt,,一个序列来说，它的第j阶自相关系数(记作 )定义为它的j阶自协方差除以它的方差，即 , ，它是关于j的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j)。

,j,,j0偏自相关函数PACF(j)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。

三、实验内容及要求1、实验内容:根据1991年1月,2005年1月我国货币供应量(广义货币M2)的月度时间数据来说明在Eviews3.1 软件中如何利用B-J方法论建立合适的ARIMA(p,d,q)模型，并利用此模型进行数据的预测。

2、实验要求:(1)深刻理解上述基本概念;(2)思考:如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA模型;如何利用ARIMA模型进行预测; (3)熟练掌握相关Eviews操作。

基于Garch-Ewma的郑棉期货价格预测模型众所周知，期货价格只有三种运动方向：上涨、下跌和盘整。

看起来很简单，但是真正交易起来，涨中有跌，跌中带涨，时不时有震荡加入其中，价格走向错综复杂；再加上恐惧和贪婪心理的存在加深了期货价格的波动幅度，让人感觉捉摸不定和难以把握。

引用摩根斯坦利华鑫的话就是：市场唯一确定就是它的不确定性。

因此，未来的期货价格是不可能被精确预测的。

但是，从期货价格的形成机制来看，期货价格以现货价格为基础，是对未来现货价格的反应，期货价格形成是有依据的。

虽然期货价格不能被精确预测，但是依据“趋势延续的概率往往大于反转的概率”和“价格反映一切”，对于已知的期货价格，利用一定的数学模型，可以对未来的期货价格的波动区间进行预测，可以指导我们在期货交易中做到“顺势而为”和控制风险。

本文主要利用GARCH模型和EWMA来对棉花期货1101合约的下一周期的价格波动范围进行预测，从而更好对棉花期货交易进行指导。

一、棉花期货价格预测模型的原理1.1EWMA简介Ewma是指数移动平均的简称，主要是对时间序列中的数据依据时间先后赋予不同的权重，距离现在越近，赋予的权重越大，历史越远，赋予的权重越小；同时为了计算简便化，引入参数λ决定权重的分配，λ为衰减因子，取值范围在0~1之间。

一个时间序列{x}的指数移动平均定义为：1.2Garch模型简介Bollerslev于1986年在ARCH ( p) 模型中增加了q个自回归项,推广成GARCH ( p, q) 模型.形式最简单的GARCH ( 1, 1)模型是实际中最常用的模型,只有一个滞后的非预期回报平方项和一个自回归项。

α为回报系数,系待估参数。

β为滞后系数, 系待估参数，一般α+β<1。

1.3期货价格预测模型的原理由于在使用Ewma模型对期货价格进行分析的过程中，衰减因子λ不能合理的确定，从而影响预测的精度，为解决这一问题,将GARCH模型与EWMA结合在一起,把GARCH模型估计出的滞后系数β设定为EWMA中的衰减因子,然后应用这一修正后的EWMA模型进行期货合约价格波动幅度的预测。

国际棉花期权与期货套保模型选择刘定国【摘要】In order to change the single delta hedging method in the option field,the Bi-GARCH model and the Copula-GARCH model are introduced in international cotton options and futures hedging.It is found that the effect of neither the Bi-GARCH nor the Copula-GARCH model is good under the principle of the maximum mean variance ratio,but under the principle of the minimum VaR,whether it is from the angle of variance or mean,sharp ratio perspective is effective.Therefore,the Bi-GARCH (or the Copula-GARCH)-minimum VaR model can be a feasible method besides Delta hedging.By comparison,Delta has more advantages in the hedging ratio,mean and Sharpe ratio,Copula-GARCH has more advantages in the variance,while Bi-GARCH lies in between.Therefore,with the international cotton options on hedging,the Copula-GARCH-minimum VaR hedging model can be applied when the risk is larger,Bivariate GARCH hedging model can be applied when the risk is moderate,and the Delta hedging model can be applied when the risk is smaller,so as to seek maximize returns in risk aversion.At the same time,great importance should be attached to the option change in or out of the money and the change-point in the dynamic adjustment of hedging ratio.%为改变期权领域德尔塔套保的单一模式,本文将二元GARCH 模型和Copula-GARCH模型引入国际棉花期权与期货的套保.研究发现:二元GARCH(或Copula-GARCH)模型在最大均值方差比原则下效果不好,但在最小VaR原则下,无论是从方差角度还是均值、夏普比角度看都有效,因此,二元GARCH(或Copula-GARCH)-最小VaR 模型可以作为德尔塔套保之外的一种可行方法.相比较套保比、均值和夏普比方面,德尔塔更具优势,方差方面Copula-GARCH更有优势,二元GARCH介于二者之间.因此,在运用国际棉花期权进行套保时,可以在风险较大时采用Copula-GARCH-最小VaR套保模型,风险适中时选择二元GARCH-最小VaR模型,风险小时采用德尔塔套保模型,灵活应对,力求在规避风险的同时谋求收益最大化.同时,在套保比动态调整中要重点关注期权的虚实变化和换月时点.【期刊名称】《经济与管理研究》【年(卷),期】2017(038)003【总页数】11页(P61-71)【关键词】国际棉花期权;套保原则;二元GARCH套保模型;Copula-GARCH套保模型;德尔塔套保模型【作者】刘定国【作者单位】中国农业科学院农业经济与发展研究所,北京,100081【正文语种】中文【中图分类】F830.93目前，有关期权的套保一般采用期权的德尔塔值(Δ)进行套保。

棉花现货价格与期货价格相关性分析及提高价格预测的精准性【摘要】本文针对棉花现货价格与期货价格的相关性进行了分析，探讨了影响棉花价格的因素并提出了提高价格预测精准性的方法。

通过数据分析与案例研究，建立了价格预测模型。

研究发现，现货价格与期货价格之间存在一定的相关性。

结论部分总结了相关性分析结果，提出了提高预测精准性的建议，并展望了未来研究的方向。

通过本文的研究，可以帮助投资者和生产商更准确地预测棉花价格走势，从而制定更有效的决策。

【关键词】棉花、现货价格、期货价格、相关性分析、影响因素、价格预测、数据分析、案例研究、预测模型、建议、研究展望1. 引言1.1 研究背景棉花是世界上重要的经济作物之一，广泛用于纺织品生产。

棉花价格的波动对农民、纺织厂和消费者都有重大影响，因此对棉花价格进行准确预测具有重要意义。

棉花价格受多种因素影响，包括全球供需关系、天气因素、政策调整等。

为了更好地预测棉花价格波动，研究棉花现货价格与期货价格的相关性是非常必要的。

过去的研究表明，棉花现货价格与期货价格之间存在一定的相关性，但具体关系仍不明确。

通过深入分析棉花现货价格与期货价格的相关性，可以更准确地预测棉花价格的走势，为决策者提供重要参考。

提高价格预测的精准性也是当前研究的热点之一。

本研究旨在通过对棉花现货价格与期货价格的相关性进行深入分析，探讨影响棉花价格的因素，提出提高价格预测精准性的方法，并建立价格预测模型，为棉花价格的预测提供更准确的依据。

希望本研究能够为棉花产业链的参与者提供有益的决策支持，推动棉花市场的稳定发展。

1.2 研究意义棉花是我国重要的农产品之一，对我国农业经济和农民生计有着重要的影响。

棉花的价格波动直接影响着农民的收入和棉纺织行业的生产成本。

研究棉花现货价格与期货价格的相关性，探讨影响棉花价格波动的因素，以及提高价格预测的准确性，具有重要的现实意义。

研究棉花现货价格与期货价格的相关性能够帮助农民和棉花生产企业更好地把握市场走势，提前做出决策，降低市场风险。

刊名：价格理论与实践Price:Theory & Practice主办：中国价格协会周期：月刊出版地：北京市语种：中文;开本：16开ISSN：1003-3971CN：11-1010/F邮发代号：2-285复合影响因子：0.718综合影响因子：0.425历史沿革：现用刊名：价格理论与实践创刊时间：1981该刊被以下数据库收录：CSSCI 中文社会科学引文索引（2014—2015）来源期刊（含扩展版）核心期刊：中文核心期刊(2011)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2004)中文核心期刊(2000)中文核心期刊(1996)中文核心期刊(1992)《价格理论与实践》杂志期刊简介《价格理论与实践》杂志社创刊于1981年，属于国有企业。

其编辑出版的《价格理论与实践》月刊是国家发展和改革委员会主管、中国价格协会主办的国家级价格专业期刊。

该刊是国家发展和改革委员会对外宣传价格政策、探索价格改革实践经验、开展价格理论研究的重要窗口；是国家价格政策信息披露的重要渠道。

该刊依托国家发展和改革委员会有关价格司局的支持，依托由资深专家组成的编辑委员会的指导，依托全国百所高校众多教授学者的鼎诚相助，成为目前国内首屈一指的报道价格问题的权威期刊。

该刊系全国中文核心期刊和CSSIC来源期刊。

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ARIMA模型在农产品价格预测中的应用农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础性作用，如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的日常生活息息相关，其是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基础性保障工程。

本文主要在农产品定义与内涵的基础之上，针对ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因素，最终分析了ARIMA模型在农产品价格预测中应用及作用。

标签：ARIMA模型；农产品；价格预测农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础性作用，如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的生活息息相关。

农产品是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基础性保障工程。

在推动农产品转型、构建现代化农业市场体系的过程中，农产品的价格预测作用不可忽视。

科学、合理、全面的价格预测对指导我国农产品生产、调整农业结构并推动农产品转型有着重要的意义。

本文主要在农产品定义与内涵的基础之上，针对ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因素，最终给予ARIMA模型在农产品价格预测中应用的优化对策与建议。

一、农产品的定义及内涵农产品主要指农业生产经营活动中获得的各种植物、微生物、动物及产品，即是源于农业的初级产品，主要涉及种植业、畜牧业、渔业产品等。

农产品具体包括水稻、大豆、玉米、花生、小麦等粮油作物、瓜果蔬菜、花卉苗木等种植业产品，猪、鸭、牛等畜牧业产品，淡水、海水、滩涂养殖产品等渔业产品。

农产品是人类赖以生存的基础，不同的农产品为人类提供着不同的营养价值，其是人类的日常生活、社会经济活动的正常运行的基础性保障。

从农产品的定义出发，本部分主要探讨农产品的三个方面内涵：首先，农产品是人类赖以生存的基础。

人类的生存是建立在每天规律的正常饮食基础之上，而每天的正常规律性饮食原料又为由农产品的正常供应所保证。

所以，农产品是人类赖以生存的基础；其次，农产品的质量有利于保证食用者的健康与安全。

农产品的质量安全指的是农产品的内在价值、使用价值与可靠性都必须符合农产品的质量要求与卫生条件，通过监管措施的落实与农产品检测抽检的全面覆盖，从而保障农产品食用者的生理安全与健康；最后，科学、合理的农产品价格预测有利于协助国家的宏观调控，优化资源配置。

2012.11新疆农垦经济王伟国支小军棉花是关系国计民生的重要物资，在国民经济发展中具有重要地位。

棉花产业链长，涉及生产、加工、流通、纺织、出口等各个行业，属劳动密集型产业。

棉花供求平衡问题直接影响棉花生产、流通、加工、消费与出口，以及就业问题。

因此，准确合理的预测棉花价格，正确把握棉花价格运行规律对于维护棉花市场稳定，稳定国民经济增长与就业有重要的意义。

目前国内许多学者围绕棉花价格问题展开了大量研究。

张立杰、朱新杰（2012）通过H－P滤波分析了我国棉花价格的长期走势，并在分析2008年～2011年间月度棉花价格的基础上建立了基于差分自回归移动平均ARIMA（1，1，1）的棉花价格预测模型，利用该模型预测了2012年1月至4月间棉花价格，结果显示，ARIMA（1，1，1）模型能够较好地模拟并预测短期国内棉花价格。

张雯丽、李秉龙（2009）研究发现棉花市场开放以来我国棉花价格波动呈现先加剧、后减缓的周期性特征；供给和需求变化是影响价格形成及波动的最主要因素；国家对市场的宏观调控成为稳定和协调市场供求关系的重要工具；市场中的交易主体对市场预期更加清晰并且主动；随着市场化体系的发展与完善，棉花期货市场和国际市场对我国棉花市场的影响也开始显现。

王利荣、周曙东（2009）运用协整检验、误差修正模型及脉冲响应函数等方法分析了我国加入世贸组织后国内棉花价格与国际棉花价格之间的动态关系，国内棉价与国际棉价具有长期均衡关系，其中国际棉价波动对国内棉价有较强的冲击，对国内市场起引导作用，而国内棉价波动对国际市场影响较小。

王兆阳、辛贤（2004）在确定中国、美国以及世界棉花市场的供给价格弹性、需求价格弹性、交叉价格弹性和收入弹性等，基础上，根据棉花价格的内生性和棉花贸易流动的空间性，按照空间均衡模型理论和基于EMD－ARMA模型的我国棉花价格预测方法研究（石河子大学经济与管理学院新疆石河子832000）［摘要］棉花价格作为影响棉花供求均衡的重要因素，其变化存在着系统性、复杂性。

棉花现货价格与期货价格相关性分析及提高价格预测的精准性1. 引言1.1 研究背景棉花作为重要的农产品之一，在全球拥有广泛的种植面积和消费市场。

棉花的价格波动对农民的收入、纺织行业的生产成本以及全球商品市场都有着重要的影响。

对棉花价格进行准确预测并掌握价格波动规律具有重要意义。

棉花价格受多种因素影响，包括供应与需求的变化、国际市场情况、天气等因素，这使得棉花价格预测具有一定难度。

在这种情况下，研究棉花现货价格与期货价格的相关性，探讨影响棉花价格的因素，以及提高价格预测的方法显得尤为重要。

通过对棉花现货价格与期货价格的相关性进行分析，可以帮助我们更好地理解棉花市场的运行规律，为价格预测提供更准确的参考依据。

利用先进的机器学习算法，结合大数据分析，可以提高价格预测的精准性，为农民、纺织企业等相关行业提供更好的决策支持和风险管理工具。

在这个背景下，本文将对棉花现货价格与期货价格的相关性进行深入分析，并探讨影响棉花价格的因素，以及利用机器学习算法提高价格预测的精准性。

将通过实证研究和案例分析，总结对棉花价格预测的启示，讨论研究的局限性并展望未来研究方向，为棉花价格预测研究提供新的思路和方法。

1.2 研究目的研究目的是对棉花现货价格与期货价格之间的关联性进行深入探讨和分析，从而揭示它们之间的内在联系和因果关系。

通过研究棉花价格的波动情况，可以更好地理解市场行情和价格趋势，为投资者和交易者提供更准确的决策依据。

通过研究棉花价格的影响因素和价格预测方法，可以为棉花市场的参与者提供有效的风险管理策略，提高其投资收益和市场竞争力。

本研究旨在通过对棉花价格的相关性分析和价格预测方法的探讨，为棉花市场的参与者提供更精准、可靠的价格预测工具和决策支持，从而优化市场资源配置，提升市场效率，促进棉花产业的可持续发展。

1.3 研究意义棉花作为重要的农产品，其价格波动对农民的收入和国家经济都有重要影响。

研究棉花现货价格与期货价格的相关性以及提高价格预测的精准性具有重要意义。

基于ARIMA模型的新疆阿克苏地区棉花价格分析与预警作者：谢渠吴月杨兴祖齐立美宋炼来源：《农村经济与科技》2019年第19期[摘要]选取1983～2017年的阿克苏地区棉花价格，结合经济波动周期理论，借助价格指数、拟合指数和波动指数，对棉花价格波动特征进行分析，并通过构建ARIMA模型预测未来棉花价格。

结果表明，阿克苏地区棉花价格能够在较短时间内由复苏进入繁荣，具有较强的经济恢复能力，但衰退后会持续较长的时间才能复苏;预计未来几年棉花价格将呈现缓慢下降趋势。

用ARIMA模型对阿克苏地区棉花价格的波动分析与预测，能较好地反映其动态变化，为政府制定棉花产业相关政策提供决策参考。

[关键词]ARIMA模型;棉花价格;预测;预警[中图分类号]F323.7 [文献标识码]A新疆是我国最大的植棉区，2018年新疆植棉面积占全国的八成之多，而阿克苏地区占全疆棉花种植面积的五分之一。

棉花价格是行业发展最基本、最活跃的信息，也是农产品行业最敏感的信息来源。

棉花收入是新疆农民的主要经济收入之一，棉花价格的大幅波动将直接影响棉农的收益。

研究棉花价格，有助于棉农、纺织业主和投资者更好地运用价格波动特征和预测值，规避棉花价格风险，完善价格预警系统，有利于稳定棉花市场，推进棉花产业的健康发展。

本文利用《阿克苏地区统计年鉴》得到1983～2017年阿克苏地区棉花价格，首先，结合经济波动周期理论，借助价格指数、拟合指数和波动指数，对棉花价格波动特征进行分析;其次，建立ARIMA模型，对阿克苏地区棉花价格进行短期预测;最后，给出了棉花价格预警建议。

1 棉花价格波动特征分析借助SAS软件，确定棉花价格的拟合指数，再对阿克苏地区棉花价格指数分别进行线性函数、双曲线函数、指数函数、二次函数、幂函数、S型函数、对数函数形式的回归分析，通过比较回归模型的R²、Adj R²，最终选取棉花价格的最优拟合方程。

依次计算1983～2017年阿克苏地区棉花价格的价格指数等数据，结果见表1。