體制轉(zhuǎn)換模型在銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)研究中的應(yīng)用的開題報告_第1頁
體制轉(zhuǎn)換模型在銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)研究中的應(yīng)用的開題報告_第2頁
體制轉(zhuǎn)換模型在銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)研究中的應(yīng)用的開題報告_第3頁
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文檔簡介

體制轉(zhuǎn)換模型在銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)研究中的應(yīng)用的開題報告一、研究背景和意義隨著社會和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,銅作為一種重要的金屬,其在各種工業(yè)和建筑領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。銅期貨市場是銅價格形成的重要場所,對于實現(xiàn)合理的銅價格,提高銅企業(yè)的決策水平和市場風(fēng)險管理能力有著至關(guān)重要的作用。因此,了解銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)的機制和影響因素,對于實現(xiàn)合理的銅價格,具有重要的意義。體制轉(zhuǎn)換模型是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域研究市場演變過程的一種重要方法,其可以有效的分析市場中的資源配置效率和交易成本、影響市場價格的因素以及市場特征等內(nèi)容。因此,應(yīng)用體制轉(zhuǎn)換模型在銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)研究中具有重要的理論和實踐意義。二、研究內(nèi)容和方法本研究將應(yīng)用體制轉(zhuǎn)換模型分析銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)的機制和影響因素,并探究市場對于外部沖擊的反應(yīng)。具體內(nèi)容包括:1.確定銅期貨市場的市場特征,包括參與者的特征、市場流動性、市場規(guī)模等內(nèi)容;2.采用體制轉(zhuǎn)換模型,建立銅期貨市場的理論框架,并通過實際數(shù)據(jù)的采集與計算,驗證體制轉(zhuǎn)換模型在銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)的適用性;3.分析不同影響因素對于銅期貨市場價格的影響度和作用機制,包括市場供求情況、宏觀經(jīng)濟(jì)變量、政策變化等內(nèi)容;4.探究銅期貨市場對于外部沖擊(如疫情和地緣政治風(fēng)險等)的反應(yīng)規(guī)律和機制。其中,研究方法采用文獻(xiàn)調(diào)研、經(jīng)驗研究、數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法等。三、預(yù)期成果本研究預(yù)期實現(xiàn)以下成果:1.建立銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)機制的體制轉(zhuǎn)換模型,驗證其適用性;2.分析不同因素對于銅期貨市場價格的影響度和作用機制;3.探究銅期貨市場對于外部沖擊的反應(yīng)規(guī)律和機制;4.對于銅期貨市場價格的未來預(yù)測具有一定的參考價值。四、論文結(jié)構(gòu)本研究論文主要結(jié)構(gòu)如下:第一章緒論第二章國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析第三章銅期貨市場價格發(fā)現(xiàn)機制的體制轉(zhuǎn)換模型第四章數(shù)據(jù)分析與實證檢驗第五章影響銅期貨市場價格的因素分析第六章銅期貨市場對于外部沖擊的反應(yīng)規(guī)律與機制第七章結(jié)論與展望五、研究時間進(jìn)度本研究預(yù)計在2021年9月至2022年6月期間完成,年度進(jìn)度安排如下:2021年9月-2021年12月:文獻(xiàn)調(diào)研,理論框架建立;2022年1月-2022年3月:數(shù)據(jù)分析與實證檢驗;2022年4月-2022年5月:影響銅期貨市場價格的因素分析;2022年6月:論文撰寫、修改與答辯準(zhǔn)備。六、參考文獻(xiàn)[1]劉秋雁.商品期貨市場價格發(fā)現(xiàn)機制研究——以滬鋁期貨市場為例[J].金融貿(mào)易經(jīng)濟(jì),2015(5):118-122.[2]肖登文,郭建,張華.體制轉(zhuǎn)換理論及應(yīng)用[J].國際經(jīng)貿(mào)探索,2019,(2):1-16.[3]楊璐,張毓仁.基于ADF檢驗的期貨市場有效性實證研究[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué),2019,41(5):44-78.[4]Benkato,Omar.Pricediscoveryinthecommodityfuturesmarketandvolatilityspilloverseffects.JournalofFuturesMarkets,2018,38(11):1340-1356.[5]Cao,X.,Lu,J.,Wang,K.,Guo,C.Towardmachineintelligenceforhigh‐frequencytradingincopperfuturesmarketusingLSTMrecurrentneuralnet

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