我国期货市场中最早出现的品种是农产品期货,而且在国内期货市场的组成成分中占有很大的比例。分析影响大豆期货价格的多种因素,同时对我国大豆期货价格进行模拟预测,无论是对政府制定宏观政策,还是对大豆农户收益的保障、大豆产品加工企业价格风险的规避、期货投资者理性投资等,都会产生重要意义。本文选取截面和时序两个不同的数据样本,对预测期货价格的精度和适用性进行对比分析。首先利用截面数据建立模型,涉及到的指标变量包括：食品类居民消费价格指数、银行间同业拆放利率、流通中现金供应量、国际市场谷物价格指数、进口大豆海关统计的月度量等,采用主成份回归的方法对大豆期货价格进行预测分析。其次利用时间序列数据建立数据模型,选择指数平滑法中的三次指数平滑模型,并用人工智能中的遗传算法,对平滑系数的选择进行优化,进而预测大豆期货价格。最后将两种方法的预测数据,与真实数据进行对比,得出结论为主成分回归预测效果优于指数平滑,并一步分析两种模型的适用性和优缺点,及本文的不足和未来研究方向。