对于任何航运企业来说,船舶是其生存和发展的根基,在某种程度上,航运企业的规模实际上就是船队的规模。作为一个航运人,船舶投资是其不可避免的经济行为,而船舶投资作为一项资本性投资,投资时机的选择非常重要,它在很大程度上决定该船的经济效益,影响整个船队的现金流和收益。而二手船投资相比新船投资来说对投资时机的把握可预测性和可操作性更强。本文以五年船龄的二手干散货船作为研究对象,因为干散货航运市场是国际航运市场中风险最大,市场波动最剧烈的运输市场,而二手干散货船市场作为干散货航运市场的相关市场,其船价随着干散货航运市场的起伏而波动。而船价指数是在船舶价格的基础上计算而来的,船价指数能很好的表示船舶价格的变化,准确的预测二手干散货船船价指数对指导广大船东进行二手船船舶投资具有极其重要的指导意义。二手船船价指数由于受多种因素的影响,波动剧烈,走势难以琢磨,为投资者带来了巨大的风险和机遇。本文正是从这一点出发,运用神经网络考察运价指数的变化规律,并对其进行了预测。本文对国际干散货航运市场的需求、供给尤其是二手船的供给与需求,影响二手船船价的因素,二手船船价指数的演变及其内在规律进行深入的分析,这对宏观的把握干散货航运市场,干散货二手船船价的走势奠定了基础。接着文中分析了二手船船价指数的计算方法及其历史演变,对二手船船价指数的特征及性质进行了比较全面的介绍与分析。二手干散货船船价指数的预测采用BP神经网络的方法,BP神经网络具有强大的非线性模拟、自组织、自学习的能力,能够很好地把握事物发展的内在规律,由本文的预测结果可知,BP神经网络能够较好地把握船价指数的发展趋势,预测结果与真值的误差率均控制在4%以内,达到较好的预测效果。