随着我国市场经济地位的提高和财富管理需求的增强,越来越多的投资者愿意参与到期货市场之中,期货交易已成为金融交易和金融衍生品交易中的重要交易品种。期货市场的健康稳定发展也成为基金经理和投资者研究的热点,无论是投资期货市场还是进行投机操作,控制风险都显得尤为重要。通过预测和分析来制定相应的交易原则,并根据交易原则进行风险控制,对期货市场的健康发展有着重要意义。白糖期货于2006年初正式在我国郑交所挂牌交易,这一举措推动我国在世界范围内糖价制定中占据更有利的位置,大大加强了我国白糖在国际市场的影响力和竞争力。由于其价格是多种客观和主观因素共同影响的结果,难以将诸多影响因子量化和测量,因此根据以上原因,本研究将选取白糖期货收盘价建立时间序列预测模型,以预测价格作为本文研究重点。目前,随着国内外学者的深入研究和现代科学技术的进步发展,对期货的预测方法越来越多。以统计方法为例,有时间序列预测模型、灰色预测模型、神经网络预测模型等。本文利用ARIMA模型、GM(1,1)灰色预测模型和BP神经网络模型三种单一预测模型来预测白糖期货价格,在单一预测模型的基础上,提出了线性组合预测模型和基于ARIMA-BP神经网络的非线性组合预测模型。通过对比分析得知,组合预测可以有效地降低单个预测模型的误差,预测效果更好,预测精度较高。为了检验模型的适用性,本文选取上升、震荡、下降3种行情以及基于长中短期3中不同时间跨度下共9种不同情况下进行预测建模及分析,以此对组合预测模型进行检验。本文得出以下结论:实证结果表示任意行情下无论在长期跨度还是短期跨度BP神经网络与另外两种单一预测模型相比预测效果更好,两种组合预测模型与单一预测模型相比,都具有较好的预测效果;在两种组合预测模型中,基于ARIMA-BP神经网络的非线性组合预测模型在绝大多数情况下预测精确度更高,具有普遍的适用性。这一结论对未来期货价格预测研究具有良好的理论和实践意义。通过上述对不同预测方法的比较分析,本文以此为依据,就加强调控持续市场风险、注重非线性组合预测、充分考虑数据时间跨度、加强期货知识和技能培训和教育以及强化期货市场贸易监控等方面,提出有助于投资者进行决策和发展我国白糖期货市场的政策建议。