大宗商品是重要的企业原材料,其价格波动直接影响到原材料的采购成本、企业的生产经营决策、社会的通货膨胀水平以及国民经济的健康发展（吴海民,2012;田利辉和谭德凯,2014）。大宗商品价格的剧烈波动会给企业带来巨大的风险,可能导致相关企业面临重大损失。我国政府高度重视套期保值在企业价格风险管理中的作用。例如,2021年,《国务院办公厅关于进一步加大对中小企业纾困帮扶力度的通知》指出,推动期货公司为中小企业提供风险管理服务,助力中小企业运用期货套期保值工具应对原材料价格大幅波动风险。然而,构建有效的套期保值策略并不容易,其主要原因在于随着经济全球化的加剧以及全球金融市场的快速发展,大宗商品价格受到国际国内多种复杂因素的影响,进而往往表现出复杂的非线性波动特征。而目前主流的套期保值策略往往基于线性或者拟线性假设,来对商品的价格波动过程以及期现货价格之间的联动波动过程进行建模,这就导致该模型往往不能有效提取实际价格波动中的重要非线性信息,从而导致套期保值效果失效,甚至带来重大损失。本文创新性地构建一种新的、深度学习驱动的动态套期保值方法来有效管理大宗商品的价格波动风险。在构建新的套期保值方法时的主要研究思路为:（1）选择代表性大宗商品,分析并获取影响其价格波动的重要国际国内影响因素。详细分析这一系列时间序列数据的具体数据特征,并初步判断目前主流的套期保值策略的适用性。（2）如果目前主流的套期保值策略不合适,则有必要引入什么方法来处理数据?应该怎样去设计和构建新的、可能更为有效的套期保值方法?（3）基于实际数据,实证检验新的套期保值方法是否稳健地优于主流的套期保值方法。（4）如果新构建的套期保值方法稳健地更为有效,则需要进一步分析该方法的可解释性,以揭示更多有用的信息。基于上述研究思路,本文开展了一系列研究,得到的主要研究结论如下:（1）大宗商品价格波动序列呈现出复杂的非线性特征,即大宗商品市场存在复杂的非线性价格波动风险。本文通过描述性统计分析、价格及波动率序列图、相关系数热力图、主成分分析、时变自相关系数分析发现,我国铜、铝、锌三种大宗商品市场是一个复杂多变的非线性动态系统。铜、铝、锌的价格波动序列呈现出复杂的非线性特征,如尖峰、厚尾、非正态性、长记忆性以及时变自相关性。此外,多种国际国内影响因素也呈现出尖峰、厚尾的非线性特征,并且变量之间的相关系数较为分散,这意味着需要对高维非线性数据进行建模分析。因此,有必要采用数据驱动的建模方法。其中,深度学习方法表现出巨大的潜力,并且在多个领域表现出强大的非线性信息提取能力。深度学习技术也是近年来金融科技快速发展和取得重大进展的关键支撑技术。（2）本文新构建的GARCH-（B）LSTM-ANN深度学习混合模型能够比文献中大量使用的GARCH-ANN混合模型更为有效地提取复杂非线性信息,进而提升对价格波动风险的预警准确度,提供更有效的价格波动风险预警信息。本文通过将GARCH模型、人工神经网络ANN、循环神经网络LSTM和BLSTM相结合,构建深度学习混合模型,并基于铜、铝、锌的实际数据,详细分析所构建的深度学习混合模型是否具有更好的价格风险（通过波动率进行刻画）预测能力。详细比较的六种深度学习模型包括ANN、LSTM-ANN、BLSTM-ANN、GARCH-ANN、GARCH-LSTM-ANN和GARCH-BLSTM-ANN。其中,对于关键的ANN模块,本文设置了不同的网络深度（隐藏层的数量）和网络宽度（每层隐藏层的神经元个数）,即对ANN的结构参数进行了一系列敏感性分析,以优化对最优神经网络预测模型的选择。实证结果发现,铜未来两周、三周、四周波动率的最优预测模型为GARCH-LSTM-ANN和GARCH-BLSTM-ANN,铝未来两周、三周、四周波动率的最优预测模型为GARCH-LSTM-ANN和LSTM-ANN（少数特例）,锌未来两周、三周、四周波动率的最优预测模型为GARCH-LSTM-ANN和GARCH-ANN（少数特例）。因此,大多数情况下,加入GARCH预测值和记忆单元都有助于提升神经网络模型对我国铜、铝、锌价格波动率的预测准确度。（3）基于风险预警信息而构建的深度学习套期保值方法,能够获得比主流套期保值方法显著更好的套期保值效果。关于主流套期保值方法,本文对套期保值的文献进行梳理后发现,虽然从理论上而言,由于金融时间序列存在波动性聚集以及时变方差和协方差等时变特征,因此动态套期保值方法理应比静态套期保值方法表现出更好的样本外套期保值效果。然而,实证结果却存在争议。大量研究发现主流动态套期保值方法并不一定优于甚至弱于静态套期保值方法。本文详细分析数据特征后推测,文献中关于动态套期保值方法有效性的质疑,其原因可能在于传统的动态套期保值方法并不能有效地处理金融时间序列的复杂非线性特征。因此,本文将能够有效处理数据非线性特征的深度学习技术整合到套期保值方法中,构建深度学习套期保值方法,根据深度学习模型的风险预警信息动态调整和优化套期保值比率,并将其套期保值效果与主流的静态套期保值方法OLS和主流的动态套期保值方法DCC进行比较。实证结果表明,与传统的OLS和DCC套期保值方法相比,深度学习套期保值方法能够获得更高的样本外风险调整收益率。实证结果还发现,深度学习套期保值方法能够为企业带来显著的经济价值,特别是在价格波动剧烈的2020年。最后,本文进一步验证了实证结果在三种不同设定下的稳健性。（4）本文进一步对深度学习驱动的风险预警和动态套期保值优化方法进行可解释性分析。首先,对深度学习风险预警方法进行可解释性分析。分析结果如下:第一,在深度学习混合模型中,整体而言加入记忆单元或者GARCH预测值均能提升模型的预测能力。记忆单元的有效性与波动率序列的长期记忆现象的显著性正相关。GARCH预测值的有效性趋向于与数据的复杂程度正相关。GARCH预测值通过传统金融计量模型GARCH模型获得,可被视为蕴含金融市场波动率专业知识的手工提取特征,其可以增强神经网络模型从价格波动相关数据中获取复杂特征表示的能力。第二,从风险预警因子的重要性排名情况发现,多种风险预警因子均对价格波动风险产生重要影响,铜、铝、锌三种大宗商品现货定价时均存在金融化现象,并且其价格波动受到国际国内因素的影响,三者的重要影响因素既有相同点也有不同点。具体而言,对于铜而言,美元汇率和WTI原油期货价格对未来铜价波动率的影响程度最大,其次为铜现货和沪铜期货的影响。对于铝而言,WTI原油价格同样是未来铝价波动率的重要影响因素,此外,中美金融市场（道琼斯工业平均指数、沪深300指数）对铝价波动率的影响也显著靠前。对于锌而言,WTI原油价格的影响同样排名靠前,除此之外,伦敦金属交易所期铜价格、锌现货价格等金属市场的影响显著靠前。此外,GARCH预测值也是铜、铝、锌的重要风险预警因子,这从另外一个方面说明了在神经网络中加入GARCH预测值这一额外提取的手工特征的有效性。第三,价格波动对风险预警因子的敏感性和凸性分析表明,波动率与风险预警因子之间存在着复杂的非线性函数关系,并且风险预警因子之间存在着交互效应,深度学习模型有潜力更好地处理数据中存在的尖峰、厚尾特征。此外,深度学习混合模型（风险预警模型）能够更好地捕捉金融时间序列的尖峰、厚尾特征。其次,对深度学习套期保值方法的有效性进行解释性分析。分析结果发现,整体而言该方法在显著提升套期保值组合收益率的同时,可以显著控制组合的风险,特别是下行风险。本文的主要创新点为:（1）本文创新性地构建了一种新的深度学习套期保值方法,该方法能够获得显著更好的套期保值效果。套期保值方法大致经历了从静态方法如OLS、VAR和VECM等,到动态方法如多种GARCH类方法等的不断发展演变过程,以期获得更好的套期保值效果。本文的研究发现,期货和现货市场价格往往表现出复杂的非线性波动现象,而目前主流的静态和动态套期保值方法往往基于线性或者拟线性假设进行建模,这就导致其可能因为不能有效提取非线性信息而导致套期保值失效。针对该问题,本文通过引入深度学习技术来提取价格波动序列中相关的非线性信息,并将其与主流的套期保值方法相结合,构建深度学习套期保值方法。实证结果表明,深度学习驱动的动态套期保值方法能够稳健地、显著地提升套期保值效果。相对于传统的套期保值方法,深度学习套期保值方法能够获得更高的风险调整收益率、给企业带来更多经济价值。（2）本文创新性地构建了一种更有效的大宗商品价格波动风险预警模型,该模型能够提升对波动风险的预测准确度。此前金融波动风险（波动率）预测领域的研究常常强调使用计量经济模型,特别是GARCH类模型,来预测价格波动率,如Hammoudeh和Yuan（2008）、Khalifa等（2011）、Trück和Liang（2012）、Chkili等（2014）等。近年来随着深度学习技术的发展,研究人员开始探索使用人工神经网络ANN和GARCH的混合模型来改进对价格波动的预测准确度,并逐渐认识到将深度学习技术和金融领域专业知识结合的必要性,如Kristjanpoller和Minutolo（2015）、García和Kristjanpoller（2019）等。然而ANN属于“无记忆”网络,无法有效应对金融时间序列中存在的长期记忆问题。本文进一步构建出一种新的深度学习混合模型,该模型进一步将记忆单元加入到神经网络模型中,以进一步提高模型对价格波动率的预测能力。（3）本文拓展了将手工特征与深度学习技术相结合的研究,并发现加入手工特征能够显著提升深度学习模型的波动风险预警能力,该模型有效结合了金融专业知识和深度学习前沿技术。实际上,一篇非常具有影响力的论文Le Cun等（2015）指出,由多个处理层组成的深度学习模型可以自动从数据中提取所需特征,因而,它们应该几乎不需要由专家获取的手工特征（Hand-engineered features）。然而,金融市场受多种因素交叉影响因而价格波动复杂,如何有效设计深度学习框架来从金融数据中提取有用的特征,目前尚不十分清楚。本文整合GARCH预测值而构建的深度学习混合模型部分揭示了这一问题,其中,GARCH预测值可以被视为手工提取的金融市场波动率专业知识。本文的分析表明,深度学习技术并不能替代金融领域专业知识。相反,应该将深度学习技术与手工提取的金融专业知识相结合,以提升模型的预测能力。因此,本文的发现对Le Cun等（2015）的研究结果进行了补充和拓展,并为有效整合金融领域专业知识来构建深度学习混合模型提供了有用的指导。（4）本文拓展了深度学习模型在金融领域的可解释性研究。近年来,业界越来越重视深度学习模型的可解释性,可解释性问题在学术界也越来越受到研究者的重视。在金融领域,研究者近期也做出了一些尝试。如Gu等（2020）通过R~2的减少情况、偏导数平方和（Sum of squared partial derivatives）以及解释变量之间的交互效应,来解释为什么深度学习模型能很好地预测股票的横截面收益率。Gu等（2021）也通过R~2的减少情况,来确定深度学习模型中某一解释变量对股票收益率影响的重要性。但是相对于金融领域中大量的深度学习预测类研究,可解释性的研究才刚刚开始,远不能满足实际需求。本文进一步拓展现有研究,创新性地从金融市场长期记忆现象的可解释性、金融市场波动率专业知识的可解释性、风险预警因子的重要性分析,以及价格波动对风险预警因子的敏感性、凸性和非线性效应等方面,对深度学习模型进行解释分析,以进一步揭示深度学习模型的决策依据。（5）本文创新性地提供了一种系统性的套期保值研究框架。本文将套期保值理论、非线性价格波动风险、深度学习风险预警模型、深度学习套期保值方法、深度学习驱动的风险预警和套期保值方法的可解释性五个部分作为一个紧密联系的研究整体。这五个部分缺少任何一个部分都会影响其他部分结论的有效性和完整性。因为第一部分套期保值理论是研究的基础和起点,第二部分价格波动序列的非线性特征导致主流套期保值方法在管理价格波动风险时的有效性受到争议和质疑。第三部分尝试构建新的深度学习混合模型来提取数据中的复杂非线性信息,进而提高对价格波动风险的风险预警能力。第四部分基于深度学习模型的前瞻性风险预警信息,进一步动态优化套期保值比率,构建有效的深度学习套期保值策略。发现更有效的套期保值策略后,本文进一步揭示该策略有效性的来源,具体表现在第五部分,即深度学习驱动的风险预警和套期保值方法的可解释性。