随着我国与国际经济的逐步接轨,国际原油价格波动对我国的影响越来越显著.近几年,国际原油价格居高不下,而我国恰逢经济飞速发展的黄金阶段,成为燃料油消费最大的国家,各企业对利用原油期货来规避风险、提高收益的呼声越来越高.在这种背景下,考虑到燃料油在我国的市场化程度较高,并经过多方筹备,上海期货交易所推出了国内第一只能源期货--上海燃料油期货. 国内燃料油期货的出台给涉油企业架构了一个规避风险的平台,也给投机者带来了获利的空间,然而,期货市场是一个充满了风险的市场,它就像把"双刃剑",如果利用得当,就能帮助投资者转移因价格波动带来的风险；如果利用不当,也会给投资者带来巨大的损失.因此,在期货研究领域,如何预测期货价格走势,真正达到规避风险的目的已成为一个新的研究方向. 本文选取上海燃料油期货作为研究对象,先从燃料油期货存在的大环境着手,即先综合讨论了目前国内外原油、燃料油现货及期货市场的基本情况,在对比与综合的基础上总结了影响国内燃料油期货的几个主要因素,经过可行性和可量化程度的考虑,最终,选定NYMEX原油期货价格、布伦特原油期货价格、新加坡燃料油现货价格、华南燃料油现货价格、纽约燃料油期货价格、合约前一、二、三日收盘价、前一日最高价、前一日最低价、前一日成交量、前一日持仓量、合约剩余期限和人民币兑美元汇率等14个变量作为影响变量,纳入随后的模型中. 接下来,论文对各影响变量做了相关关系分析,发现这14个变量之间存在着严重的多重共线性,验证了全球原油、燃料油现货和期货市场之间的联动关系,同时也给下面的研究提出了新的问题.在参阅大量文献的基础上,本文引入逐步回归和偏最小二乘法的思想,实现变量的选择和信息的筛选,消除多重共线性带来的不利影响.在预测上还借鉴了神经网络方法,经过对各方法的整合,共选取了五个模型(分别是逐步回归模型、PLS回归模型、传统BP神经网络模型、逐步回归十ANN模型、PLS-ANN模型)对数据集进行拟合与预测. 结果表明,在综合考虑众多影响因素的基础上,五个模型都具有较好的预测效果,在测试集上的预测值均在上海期货交易所燃料油期货合约规定的价格波动的最大幅度之内,具有实际的操作指导意义。这五个模型又分别具有自身的特点:经过逐步回归,我们发现合约前一日收盘价、新加坡燃料油现货价格、人民币对美元汇率和纽约燃料油期货价格对上海期交所燃料油期货的价格影响最为显著；利用偏最小二乘回归,在综合提取有效信息、去除噪声干扰的基础上,模型的拟合和预测效果与逐步回归模型相比都有了一定的改善；由于前两个模型本质上都是线性模型,而在现有的研究基础上,期货价格被证明存在一定的非线性性,所以在引入神经网络后,模型的拟合效果与预测效果又有了一定程度的改善,不足之处是存在一定的过拟合问题；后两个模型在前三个模型的基础上,综合了各模型的优点,将三种方法有机的结合起来.在第一阶段分别用逐步回归或偏最小二乘法进行信息的筛选,将筛选出来的变量或成分作为第二阶段神经网络模型的输入,达到去除无关信息干扰、提高神经网络模型效率的目的.结果证明,后两个混合模型在预测效果上比单模型确实有一定的改善,其中又以PLS-ANN模型的效果最佳.本文的研究表明,虽然国内燃料油期货市场波谲云诡,但是综合考虑相关市场和宏观经济的影响,期货的价格走势还是有其内在的规律,可以实现一定程度上的预测.运用不同的预测模型,预测效果还存在改进的余地. 最后论文还分析了本文在研究过程中遇到的困难和不足之处,并对后续研究给出了一些建议.