随着布雷顿森林体系宣告结束30年以来,国际现货黄金价格慢慢步入市场化定价的阶段。由于黄金价格不再与美元价格挂钩,特别是2008年以来,黄金价格发生了剧烈的波动。黄金具有商品属性和货币属性,黄金价格的波动也就异于其他普通商品的价格变化。因此,分析和预测黄金价格的走势也就成为理论界和投资界关注和研究的热点。2013年4月以来,由于受到多种因素的影响,国际黄金价格经历了多次大跌。在新的经济形势下,黄金投资日渐成为人们理财和投资的工具之一,能否对黄金价格和走势进行分析判断显得极其重要。黄金投资者只有深刻理解黄金价格的波动机制及黄金价格走势才能够有效规避黄金价格的波动风险,进而获得理想的投资收益。本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)的国际现货黄金价格分析及预测方法。本文以1992年5月22日至2013年9月6日的国际现货黄金价格序列的周收盘价数据为研究对象,首先对黄金价格进行描述性统计分析以了解黄金价格的基本特征,其次运用EMD技术将黄金价格序列分解成八个不同频率的分量(包括七个本征模函数(IMF)和一个残差项)。首先,本文对分解后的分量做了如下四个分析:1、对分解得到的分量进行白噪声检验发现并不存在随机序列,它们都包含一定的经济学信息。2、定义了IMF的波动率刻画IMF相对于原始序列波动情况。3、IMF大部分具有“尖峰厚尾”的形态,通过拟合IMF的分布发现其服从对数正态分布。4、计算各个IMFs的平均周期及分析它们的相关性。其次,采用重构算法把这些不同频率、尺度各异的IMFs叠加成三个新的分量,按照频率的不同可以分为:低频分量、高频分量和趋势分量,本文从三个时间尺度分别对黄金价格时间序列进行理论分析和特征分析。本文得出的结论为:国际现货黄金价格主要受长期趋势、重大事件和市场短期波动所影响。由于国际现货黄金价格是非线性和非平稳的时间序列,所以精确预测其价格的走势是一件比较有挑战性的工作。一般的统计学和计量经济学模型是基于所研究的数据是线性的这一假设之上的,要提取隐匿在国际现货黄金价格中的非线性模式是极其困难的,因此普遍不能获得国际现货黄金价格精确的预测结果。为了突破统计学和计量经济学模型的这一缺陷,本文尝试提出一种以EMD和SVMs(支持向量机)为基础的EMD-SVMs-SVM模型预测方法。该方法采用EMD把国际黄金价格序列分解成若干个不同频率和尺度的分量,根据各个分量频率高低不同重构成三个新的序列,他们分别代表短期市场波动项、中期重大事件项、长期趋势项;针对此三个序列,构建参数和核函数不同的SVMs模型分别预测,得到三个预测值序列。采用均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAPE)度量实验中各个模型的预测误差大小,采用方向对称值(DS)刻画各个模型预测黄金价格序列方向走势的预测能力。最后,用SVMs针对各序列的预测值构建组合模型得到最终预测值。本文采用国际现货黄金价格数据验证本方法的有效性,并对国际现货黄金价格数据进行了预测。结果显示,本文采用的预测方法的预测结果相比于单一的SVMs模型和BP神经网络的预测结果要好。