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國立高雄海洋科技大學 供應鏈管理研究所 洪榮耀所指導 蘇桂亭的 波羅的海指數預測VAR應用 （2017），提出CRU 全球鋼鐵價格指數關鍵因素是什麼，來自於散裝貨運、運價指數、BDI 預測、ARIMA、VAR。
而第二篇論文國立成功大學 財務金融研究所碩士在職專班 林軒竹所指導 林玟伶的 匯率、經濟指標與鋼鐵價格之關聯性-以中國.日本.美國和印度為例 （2014），提出因為有 鋼鐵產業、鋼鐵價格、經濟指標、關聯性的重點而找出了 CRU 全球鋼鐵價格指數的解答。
波羅的海指數預測VAR應用
為了解決CRU 全球鋼鐵價格指數 的問題，作者蘇桂亭 這樣論述：
散貨航運產業是個高度競爭性及高風險性的產業，近年來產業狀況不佳，雖然有傳聞即將恢復過往水準，但仍有許多知名集團都傳出財務危機，重則尋求與其他公司合併甚至倒閉。散貨航運產業裡的決策往往都是長時間性的，不像是一般金融商品可以在短時間內修改決策，因此每次的決策都是相當重要。本研究在求解方面利用了時間序列當中的 ARIMA 及VAR 進行預測分析，希望能找出影響當年BDI指數影響的關鍵變數，並期望所得的結論能在未來提供相關企業研究及作為決策參考依據。本研究將2010年至2015年分為(1)2010年至2013年、(2)2011年至2014年、(3)2012年至2015年3組序列區間，分別以ARIMA
單、多變量和VAR模型進行預測， 3組序列區間的單、多變量均以ARIMA(2,1,1)為最適解，而在VAR模型中可以發現(1)第一序列區間以IMF金屬價格指數影響最大、(2)第二序列區間以IMF小麥價格指數影響最大、(3)第三序列區間以國際原油價格(布蘭特)影響最大，經本研究發現個序列區間波動的主因均不相同。
匯率、經濟指標與鋼鐵價格之關聯性-以中國.日本.美國和印度為例
為了解決CRU 全球鋼鐵價格指數 的問題，作者林玟伶 這樣論述：
本研究探討中日美印四國之經濟發展與全球鋼鐵價格之關聯性分析，以了解此四國對全球鋼鐵市場的影響，故選取四國之GDP、消費者物價指數、工業生產指數、進出口金額等經濟變數和匯率，採用時間序列方法和E-Views軟體。研究期間為2004Q1~2014Q1。實證結果顯示，全球鋼鐵價格指數與日本、美國和印度之經濟變數存在共整合關係，而與中國則不存在共整合關係；藉由Granger因果關係檢定，在中國方面，GDP、消費者物價指數會單向影響全球鋼鐵價格指數，全球鋼鐵價格指數會單向影響出口金額，而工業生產指數與全球鋼鐵價格則互為因果關係；在日本方面，工業生產指數會單向影響全球鋼鐵價格指數，全球鋼鐵價格指數會單向
影響消費者物價指數和進口金額，而出口金額與全球鋼鐵價格則互為因果關係；在美國方面，GDP會單向影響全球鋼鐵價格指數，而全球鋼鐵價格指數會單向影響消費者物價指數、進口金額和出口金額；在印度方面，消費者物價指數會單向影響全球鋼鐵價格指數，全球鋼鐵價格指數會單向影響工業生產指數和出口金額，而進口金額與與全球鋼鐵價格則互為因果關係。之後進行衝擊反應函數分析以探討所選取的各國經濟變數改變對整個系統中鋼鐵價格的影響，及變異數分解以了解非預期衝擊變異對鋼鐵價格變動之相對貢獻度，中國以其GDP最能影響鋼鐵價格，日本為出口金額，美國為消費者物價指數，而印度則以其進口金額影響鋼鐵價格最大。