随着大宗商品市场的迅速发展和商品指数的日趋成熟,商品指数在大宗商品交易中的作用日益突出,其变化也往往会影响股市、债券市场以及外汇市场的走向。但是目前较成熟的商品指数主要以期货价格为主,针对现货市场的商品价格指数还比较少,而且当前现货指数的构造方法与期货指数基本一致。而实际在进行现货指数编制时,往往需要面对现货交易商品的非标准化、品质特征差异等问题,如何处理大宗商品本身的特征属性,如何确定大宗商品价格与特征属性之间的关系,如何通过样本数据评价大宗商品的“纯价格变化”,这一系列在传统商品指数研究和编制中没有解决的问题,是进行大宗现货商品指数研究的新的突破方向,同时也是对商品指数有关理论和方法的新的拓展。本研究以商品指数理论和Hedonic价格模型为基础研究大宗商品市场价格的主要特征,建立大宗商品指数模型,对政府制定政策、供应商交易决策、购入者消费决策等提供具有实践意义的理论工具。对大宗商品现货指数提供了一套从早期数据分析选择、指数体系的设计、商品构成的选择、编制模型的建立、输入数据的预处理到模型优化分析以及最后实证计算的大宗商品指数编制方法论。针对大宗商品特征属性复杂的特点,为了减少输入维度,改进变量间的相关性和显著性水平,将主成分分析法引入Hedonic指数模型,对Hedonic模型的原始输入变量进行预处理,从而简化了Hedonic指数模型的结构,提高Hedonic模型计算的收敛性和有效性。本研究首先依据一般指数编制的设计原则与设计思路,建立大宗商品指数体系框架,在现有数据的基础上,确定本研究大宗商品指数的商品构成,以流通性指标,根据交易量进行权重分配。然后运用改进主成分分析方法对大宗商品交易信息的特征属性变量进行分析和调整,同时对Hedonic计算模型进行改进和适应性调整,将选择输入变量的主成分作为因子输入到设计的Hedonic指数模型中,完成本文的大宗商品指数模型构建。最后以某大型大宗商品资讯服务商及上海期货交易所橡胶交易数据作为实证分析的数据来源,以七个主要橡胶交易品种和全国14大市场的现货交易信息为基础,以单位重量橡胶的成交价格为因变量,以单位批次橡胶的品种特征、生产方特征、交易市场特征等为自变量,对橡胶现货交易的数据进行量化分析,并带入到本研究中设计的动态自适应调整Hedonic模型中,最后对实证结果进行分析比较,确认本研究设计模型的有效性和改进效果。