郑商所PTA期货价格形成机制的实证研究

　　第三章 郑州商品交易所PTA期货价格形成模型预测

　　本章将运用多种预测方法对我国郑州商品交易所PTA周收盘价进行预测,并建立短期动态平衡模型。

　　第一节　多元回归方程预测

　　一、点预测与区间预测

　　二、多元回归方程的预测

　　一、ARIMA模型

　　二、识别模型

　　（一）求TAF序列的自相关图和偏相关图，识别模型形式

　　（二）ADF单整性检验

　　三、模型的参数估计

　　四、模型的检验

　　第二节 自回归单整移动平均（ARIMA）模型的预测

　　第三节 两种方法预测结果比较分析

　　表3-3　两种方法预测结果与实际值比较

　　由上表可知，条件预测（采用点预测方法利用多元回归方程的AR(1)以及ARCH（1，1）模型）得到的LNTAF值可能由于以上所提及的 含有序列相关性而在精度上不如非条件预测（利用ARIMA（1，1，1）模型）得到的LNTAF值，但从短期价格趋势的预测上来看，前者要优于后者。

　　我们对比后发现，ARIMA（1，1，1）模型的参数估计与检验结果中的DW值远高于ARCH（1，1）的参数估计值，即两结果表明了表5-3的推测。在本章我们利用两种预测方法比较对我国郑商所PTA期货60-64周（2008年3月21日-2008年4月18日）的收盘价进行了预测，证明了对我国郑商所PTA期货价格形成机制的研究即短期动态均衡研究是有效的。