当今世界经济竞争日益激烈,价格波动复杂多变,套期保值日益成为企业价格风险管理的重要手段。然而,随着次贷危机的爆发,许多企业出现了套期保值巨额亏损的情况。面对这种情况,许多企业乃至国家相关管理部门对套期保值产生了误解。本文经过对典型套保亏损案例的深入分析,认识到企业保值亏损的主要原因是因为需要面对基差风险、现金流风险和投机风险等。为了化解这些风险,实现成功保值,企业需要构建科学合理的保值策略。因此,本文试图借助人工神经网络对期货价格的预测功能,构建一种有效的保值策略,以期帮助企业实现成功保值。该策略利用人工神经网络对期货价格的预测来判断未来市场情况,当期货市场出现不利价格波动时,企业持有较少的期货保值头寸;而当期货市场出现有利价格波动时,企业持有较多的期货保值头寸。从而帮助企业降低保值成本,成功应对基差风险和现金流风险,最终实现成功保值。本文首先在国外原油期货品种上构建了该策略,并将其扩展运用到了国内铜期货品种上。为了验证其有效性,本文利用最小二乘法和误差修正——广义自回归条件异方差模型对两个品种的最优保值比率进行了实证检验,从而确定了基准保值比率和策略调整下的保值比率。文章对基准保值比率和策略保值比率下的收益序列进行了相关统计。统计结果表明,本文所构建的以人工神经网络对期货价格的预测为基础的保值策略是切实有效的。该策略可以成功有效地减少企业在期货保值头寸上的亏损,降低企业的保值成本,帮助企业实现成功保值。该研究成果对企业的套期保值实践具有重要的指导意义,能够有效激励畏惧期货市场的企业充分利用期货市场进行保值,提高我国企业利用期货市场管理价格风险的能力。同时,该策略的成功也证明了人工神经网络技术运用于企业套期保值实践的可能性和有效性。