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· 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。
