影響PTA期貨價格主要因素的相關性分析

信息計算科學論文編號:XXLW082 論文字數:12049,頁數:26

目   錄
摘   要 I
Abstract II
一．背景介紹 5
1.1 化纖產業鏈簡介 5
1.2 PTA的化學性質和生產工藝 6
1.3了解PTA市場 7
1.3.1 PTA的生產情況 7
1.3.2 PTA的消費情況 7
1.3.3 PTA期貨市場和產業利潤 8
1.4 PTA品種特點 8
1.4.1現貨市場基礎好 8
1.4.2生產、消費、進口都比較集中 8
1.4.3完全市場化 9
1.4.4產業鏈長，套期保值覆蓋面大 9
1.5 PTA期貨投資價值 9
1.5.1價格波動大 9
1.5.2價格趨勢性強 10
1.5.3價格影響因素多，波動頻繁 10
二．影響PTA期貨價格的因素分析 11
2.1 有關價格影響因素的定性分析 11
2.1.1供給方面 11
2.1.2需求方面 11
2.1.3 原料價格 12
2.1.4人民幣匯率和美元指數 13
2.1.5 宏觀經濟政策 14
2.2 有關價格影響因素的定量分析 15
2.2.1變量聚類分析 15
2.2.2在EVIEWS中用逐步回歸法選擇顯著變量 17
2.2.3 選出對PTA期貨價格影響最顯著的因素 18
2.3 PTA期貨價格與顯著變量之間的因果關系分析 19
2.3.1 PTA與SP之間的關系 19
2.3.2 PTA與CO之間的關系 20
2.3.3 PTA與PET之間的關系 21
2.3.4 PTA與PETS之間的關系 21
2.3.5 PTA與ER之間的關系 22
三、 結論及相關結果的解釋 23
參考文獻 24
致  謝 25
附錄 26

摘   要

 PTA作為生產化纖產品的關鍵原料，其期貨價格為從事化纖生產的企業所重視。縱觀化纖產業鏈的結構，可以發現PTA期貨的價格與上游原料原油價格有一定關系，同時期貨價格也和現貨價格之間有著密切的關系，此外PTA期貨價格還受到下游產品聚酯切片，滌綸長絲和滌綸短絲價格影響。除了上述直接關系整個化纖產業鏈的影響因素外，PTA期貨價格還受到宏觀政策的影響，其中一個關鍵因素就是美元兌人民幣匯率。從PTA產業鏈和宏觀經濟因素出發，尋找PTA期貨價格的影響因素，通過聚類分析和逐步回歸法從這些因素中選出對PTA期貨價格影響顯著的因素，并討論顯著因素和PTA期貨價格之間的因果關系。通過這些因素的多元回歸，可以在現有數據的基礎上對未來一段時間內的PTA期貨價格作短期預測，可為實際期貨交易起到一定的參考作用。
 
關鍵詞：PTA期貨價格  聚類分析  逐步回歸  因果分析  多元線性回歸 

Abstract
 As a main raw materials to the production of chemical fiber products, prices of PTA futures attentioned by Many enterprises engaged in Chemical Fiber Production. Looking at the structure of chemical fiber industry chain, a fact can be found out: prices of PTA futures has a strong relation with price of crude oil in the Upper reaches of the raw materials and Soprt price of PTA, except these two factors, prices of PTA futures could be also influenced by the downstream products, such as polyester, polyester filament. In addition to the factors which direct impact the chemical fiber industry chain , exchange rate between RMB and U.S. Dollar could impact futures of PTA from a macroeconomic point of view. From PTA industry and factors of macroeconomic,to find the factors of PTA futures.then choose the prominent factors of PTA industry from these factors by clustering analyse and stepwise,besides,discuss the causality between prominent factors and price of PTA futures.By analyzing these facts, we could make a regression equation to predict futures of PTA in a short period of time, usually two weeks to a month. This could help corporations doing relative business make decisions when dealing with PTA.
 
Keywords: prices of PTA futures, clustering analyse, stepwise , causal analysis, Multivariate Linear Regression