摘要：本文利用Eviews软件对黄金期货250个交易日价格进行分析，建立了ARIMA(11,1,11)模型，利用该模型进行拟合预测。
毕业论文关键词：ARIMA模型 ,黄金期货价格 ,Eviews92860
Abstract: The paper establishes ARIMA(11,1,11) by analyzing the price of 250 days of gold futures with Eviews。,and forecasts it’s price by this model。
Keywords: ARIMA ，gold futures price，Eviews
目录
1 引言 3
2 ARIMA模型简介 3
3 ARIMA模型拟合预测的基本步骤及原理 4
3。1 识别时间序列的平稳性 4
3。2 将非平稳的时间序列变为平稳的时间序列 4
3。3 建立ARIMA模型 5
3。4 检验所建模型预测效果 6
4 案例分析 6
4。1 数据来源及统计软件简介 6
4。2 ARIMA模型的选定 6
结 论 12
参 考 文 献 13
致 谢 14
1引言源F于K优B尔C论V文N网WwW.youeRw.com 原文+QQ752^018766
当今社会，随着我国经济的不断发展，期货市场在市场中发挥着其独有的价格发现功能，所以在我国的地位日益得到重视。期货是以大众物品(如大豆、粮食)以及金融资产（如股票、证券）为标的标准化可交易合约。买卖期货的市场称为期货市场。
仔细研究我国十几年的黄金期货市场的发展，几乎每年都会有风险发生，为了能更好的发挥期货市场的套期保利和价格发现这两项基本功能，最紧要的工作就是研究期货市场的风险控制，而这其中最为重要的环节就是研究价格风险控制，所以分析和预测期货价格的变化趋势逐渐成为了热门。
笔者在进行相关的文献查阅后发现，河南财经大学的许贵阳曾用灰色预测法对黄金期货价格进行的相应的预测[5];北方工业大学的王一多、谢达曾有BP神经网络也对黄金期货价格进行了相应的预测分析;华中理工大学的吴正云与湖南大学的曾庆豹也在他们合作的文章中提出了三种期货价格的模型[8];而作为研究经济数据较为常用的方法——时间序列模型，却很少有人使用。
2 ARIMA模型简介论文网
ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average）,模型的概念是由统计学家BOX和Jenkins在上世纪七十年代提出的，又称Box-Jenkins模型。
ARIMA（p,d,q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项；MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数，其基本的思想是将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，将这个序列用差分法进行处理使之成为平稳的时间序列，然后使用ARIMA模型对数据进行拟合，从而可以通过时间序列的过去值来预测其未来值。ARIMA模型主要在经济预测的领域中进行应用,浙江财经大学的蔡景拓曾使用ARIMA模型对农产品的价格进行了预测分析[10];河北经贸大学的李惠曾使用ARIMA模型对我国全社会固定资产投资进行了预测[11];首都经济贸易大学统计学院的欧阳昕曾使用ARIMA模型对于人民币汇率走势进行了预测[7];辽宁科技大学的孙泗龙,李少博,范辰，刘洪曾使用ARIMA模型对GDP进行了预测分析[6]。由此可见，ARIMA模型在经济预测领域中的应用范围是十分广泛的，因此本文考虑采用ARIMA模型对黄金期货价格进行预测分析。 时间序列分析在黄金期货价格中的应用:http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_200601.html