【摘 要】
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农产品一直以来都是期货市场中具有举足轻重地位的一类品种,世界上第一个开展期货交易的商品种类就是农产品。在期货交易市场发展的早期历程中,农产品不单是期货交易的当家品种,同时因为发展时期之久,其家族成员数量也非常丰富。而玉米作为目前我国交易规模最大的品种,其地位更是不言而喻。对于我国广大的玉米种植者来说,玉米期货他们保障种植利润的一种非常重要的工具。因此,研究玉米期货的价格预测模型具有极为重要的现实意
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农产品一直以来都是期货市场中具有举足轻重地位的一类品种,世界上第一个开展期货交易的商品种类就是农产品。在期货交易市场发展的早期历程中,农产品不单是期货交易的当家品种,同时因为发展时期之久,其家族成员数量也非常丰富。而玉米作为目前我国交易规模最大的品种,其地位更是不言而喻。对于我国广大的玉米种植者来说,玉米期货他们保障种植利润的一种非常重要的工具。因此,研究玉米期货的价格预测模型具有极为重要的现实意义。由于玉米期货价格具有非线性且波动率较高的特征,利用传统的线性模型例如ARIMA和GARCH模型都无法精准的进行预测。相较于线性模型,非线性模型通常具有更为优越的预测准确性以及对于变量之间的非线性关系搜寻能力,而LSTM神经网络模型更是其中的佼佼者,其对于非线性时间序列数学的学习能力极为优异,因而本文选择LSTM神经网络模型对玉米期货价格进行预测。本文构建了一个具有四层网络结构,40个隐藏层神经元的LSTM神经网络,其中添加了Dropout结构用于降低模型可能出现的过拟合问题。输入变量方面,本文通过分析影响玉米期货的基本面因素遴选出米期货日收盘价、玉米日现货价格、我国玉米年产量、CBOT玉米期货日收盘价以及玉米淀粉日现货价格这5个因素。对于模型结果的评估,本文除了使用传统的均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE）,还增加了决定系数来对模型的拟合情况以及过拟合程度进行评价。最后模型在测试集上的表现优异,RMSE为54.23,MAPE为1.86%,测试集~2为0.957。在与SVR模型与RNN模型的结果对比中也表现出一定程度的优势。
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