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世界黄金生产现状及中国黄金工业发展的思考

周博敏 , 安丰玲

黄金 doi:10.3969/j.issn.1001-1277.2012.03.001

近年来,随着黄金价格的攀升及黄金市场的日益繁荣,世界黄金生产呈现兴旺景象.简要介绍了世界主要产金国家黄金资源及黄金生产现状,着重分析了中国黄金工业的特点、黄金工业发展的有利条件及黄金资源特点和勘探状况;通过中国黄金工业60多年的发展历程和生产技术进步回顾,提出了中国黄金工业发展亟待解决的问题,与同行研讨.

关键词: 世界黄金生产 , 中国黄金工业 , 黄金价格 , 黄金资源 , 产业重组 , 技术进步 , 规模生产

基于 BP神经网络的黄金价格非线性预测

张延利

黄金 doi:10.11792/hj20130703

针对黄金价格的非线性特征和神经网络的自身特点,利用BP神经网络建立了黄金价格的非线性预测模型。实证研究结果表明,BP神经网络模型具有较好的预测精度,可以为黄金投资和宏观经济决策提供一定的参考依据。

关键词: 黄金价格 , ARMA模型 , GARCH(1,1)模型 , BP神经网络

基于BP神经网络的黄金价格非线性组合预测模型

张延利 , 张德生 , 刘常明 , 李金凤

黄金 doi:10.3969/j.issn.1001-1277.2011.09.002

对黄金价格进行预测时,单一模型往往难以全面反映黄金价格的变化规律.为了更有效地利用各模型的优点,将不同的预测模型进行组合可以产生更好的预测效果.利用BP神经网络对单一模型进行非线性组合,建立了黄金价格的非线性组合预测模型.实证研究结果表明,非线性组合模型的预测精度高于被组合的单一模型和不具有协整关系的线性组合模型.

关键词: 黄金价格 , BP神经网络 , 协整 , 预测模型

基于GARCH-M模型的黄金市场风险与收益关系研究

郑秀田

黄金 doi:10.3969/j.issn.1001-1277.2008.05.002

文中应用GARCH-M模型来研究中国黄金市场风险与收益关系,并得出了以下主要结论:①黄金价格日收益率具有波动聚集的特征;②GARCH模型能够较好地拟合黄金价格的走势;③GARCH-M模型估计结果显示黄金市场的收益与风险是正相关的,预期收益包含一定的风险溢价.

关键词: 黄金价格 , 收益 , 风险 , GARCH-M模型

黄金价格的小波分解与单支重构求和预测

刘薇

黄金 doi:10.11792/hj20140402

针对差分法会造成时间序列信息损失的缺陷,首先对2000年1月至2013年4月黄金价格(月度)序列进行了小波分解和单支重构,其次对重构的近似分量和细节分量分别建立非参数自回归模型和AR模型,最后对每个分支进行了14步外推预测,将这些预测值求和得到了原始黄金价格序列自2013年5月至2014年6月的预测值。预测结果表明:2013年5-12月,黄金价格稳中有降,但降幅较小;进入2014年后,黄金价格则稳中上升,但上升幅度较小。

关键词: 黄金价格 , 小波分解 , 非参数自回归模型 , AR模型 , 预测

基于灰色预测方法的中国黄金期货价格预测模型

许贵阳

黄金 doi:10.11792/hj20140103

由于黄金具有多重属性,而导致其价格的形成机制非常复杂.灰色预测法是一种通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现和掌握系统发展规律,对系统的未来状态作出科学的定量预测方法.根据中国黄金期货价格形成的灰因白果特点,在预测模型建立过程中,为了削弱期货价格的随机性,对数据采用了累加处理,运用灰色预测方法尝试建立了由有限数据构成样本量的中国黄金期货价格预测模型.从检验数据来看,模型拟合度较好,建立的模型能够较好地描述样本数据在连续时点上的变动情况,具有较好的预测效果,对中国黄金期货价格的短期变动趋势预测具有一定的指导和借鉴意义.

关键词: 灰色预测方法 , 黄金市场 , 黄金期货 , 黄金价格 , 价格预测

基于ARMA-GARCH模型的黄金价格实证分析

潘贵豪 , 胡乃联 , 刘焕中 , 李国清

黄金 doi:10.3969/j.issn.1001-1277.2010.01.002

研究黄金价格的动态演变过程至关重要.文中以1971年1月至2008年12月期间的伦敦黄金交易市场下午定盘价格为基础,利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对2008年数据进行了实证分析,其结果非常接近.利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策.

关键词: 黄金价格 , ARCH效应 , 时间序列 , 实证分析

基于 RBF神经网络的黄金价格非线性预测

张延利

黄金 doi:10.11792/hj20140903

在对黄金市场进行分析时,通常根据黄金价格数据自身特点选取合适的模型进行建模预测,但因黄金价格数据本身的非线性特征比较明显,模型的选取往往较为困难,预测精度不高。利用神经网络的特性,建立了RBF神经网络,有效地解决了模型选择不当的难题。实证表明,RBF神经网络建立的非线性模型预测精度较高。

关键词: 黄金价格 , 非线性预测 , ARMA模型 , GARCH模型 , RBF神经网络

黄金价格波动对黄金生产企业股价影响的实证分析

郑秀田 , 徐虹 , 李巧丽

黄金 doi:10.11792/hj20130602

通过建立二元线性回归模型,分析了黄金价格和证券市场指数的波动对在国内证劵交易所上市的3家黄金生产企业股价的影响,得出了现货黄金价格和证券市场指数波动都能对黄金生产企业的股价产生显著的正向影响,即黄金现货价格上扬和证券市场的走强会带动黄金生产企业股价的上涨,黄金现货价格下挫和证券市场的走弱会带动黄金生产企业股价的下跌。

关键词: 黄金生产企业 , 黄金价格 , 证券市场指数 , 股票价格 , 波动

黄金价格走势与理财策略

赵劼勋

黄金 doi:10.11792/hj20141003

通过对黄金价格走势的历史回顾,分析了影响黄金价格的主要因素,并预测了未来黄金价格走势情况,阐述了黄金理财准备以及黄金投资品种及特点,从而提出了黄金理财投资的策略和建议,以期对黄金投资者起到帮助作用。

关键词: 黄金价格 , 走势分析 , 黄金投资品种 , 理财策略

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