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　　浅谈中国黄金现货价格预测模型的论文 【摘要】本文通过建立arma即自回归移动平均模型对中国黄金现货价格进行预测，研究结果显示，该模型预测值与实际数据相比拟合度高，预测结果较为精确。黄金去货币化三十多年后的今天，在学界对黄金价格的形成和变动的影响因素和作用机理并未有明确认定的大环境下，本文绕开了对传统影响黄金价格的种种因素作用机理的分析，而围绕这些众多因素共同作用下的黄金价格所表现出的实际数据展开研究，这种类似于抛开“黑箱”关注结果的研究方法对黄金这种特殊商品价格的形成和变动比较适合，具备一定的借鉴意义。文章也提出了研究不足和下一步研究展望。 　　【关键词】黄金；黄金价格；arma模型；时间序列；价格预测 　　一、文献综述 　　我国自黄金市场化改革以来，黄金价格脱离了政府管制实现了自由波动，黄金产业链条的各个环节也都愈发明显的感受到了市场化改革所造成价格波动而带来的市场和经营风险。而黄金价格作为黄金市场中的核心要素一直都备受关注。众所周知，影响黄金变动的因素众多且复杂，这也是黄金作为一种特殊商品有别于其他普通商品的最重要表现。判断和预测黄金价格成为摆在黄金市场众多参与者面前的一个重要课题。而学术界对黄金价格的预测成果并不多，胡乃联等（1999）通过建立自适应过滤模型试图对国际黄金价格进行预测，顾孟钧等（2008）进行了基于bp神经网络的国际黄金价格预测模型研究，上述研究都是针对国际黄金价格的预测研究，而目前学术界针对国内黄金现货价格的预测研究尚不多见，本文试图通过自回归移动平均模型即arma模型对中国黄金现货价格进行预测，最终结果显示，预测结果与实际结果拟合度高，预测误差极小，表明该模型的建立对中国黄金现货价格的变动趋势具有较强的预测功能。. 　　二、理论简述 　　arma模型是一类常用的随机时序模型，它是一种精度较高的时间序列预测方法。其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律可以用相应的数学模型近似描述。 　　arma模型有三种基本类型：自回归模型、移动平均模型以及自回归移动平均模型。时间序列是随时间改变而随机地变化的序列。时间序列分析是利用序列的历史信息以及历史信息之间的相互作用，对序列的未来轨迹进行预测的一种数学方法。实现时间序列分析技术的关键在于如何挖掘历史信息之间的相互作用信息，提高预测的精确性。时间序列分析的目的是找出它的变化规律，即模型，常用的模型主要有3种：ar模型（auto-regressive model，自回归模型）、ma模型（moving average model，移动平均模型）和arma模型（auto-regressive moving average model，自回归移动平均模型混合模型）。自从1970年box和jenkins提出自回归移动平均模型及一套完整的建模、估计、检验、预测和控制方法以来，arma模型在时间序列的预测应用中越来越广泛。 　　一般说来，p阶自回归模型记做ar（p），满足以下方程： 　　q阶移动平均模型记做ma（q），满足一下方程： 　　而一般的arma（p，q）模型可以表示为： 　　三、数据选取 　　本文数据选取上海黄金交易所2002年10月30日至2010年4月24日的au9995现货每日收盘价格①，数据规模共1832组，黄金现货价格以克为单位，人民币计价。计量分析软件使用的是eviea（2）来实现。 　　???过evie].北京:机械工业出版社,2007,2. 　　高铁梅.计量经济分析方法与建模[m].北京:清华大学出版社,2009,5. 　　祝合良.论世界黄金市场体系[j].中国黄金珠宝,2001(1). 　　祝合良,刘山恩.炒金宝典[m].北京:首都经济贸易大学出版社,2003,9. 　　刘山恩.黄金财富新视角[m].北京:经济管理出版社,2009,7. 　　胡乃联,宋鑫.自适应过滤模型在黄金价格预测中的应用[j].黄金,1999(5).