时间序列多标度时间不可逆性及其在金融市场上的应用
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时间不可逆性是非平稳时间序列的重要特征之一.复杂的时间序列经常呈现出多标度不可逆性,不仅其原始的时间序列在一定的标度范围内是不对称的,经过粗粒化的时间序列也是不对称的.本文首先研究时间序列的多标度不可逆性.我们提出了基于统计矩的研究时间序列多标度不可逆性的新方法——多标度重分形时间不可逆性分析(MMRA).为了验证其有效性,我们使用多标度时间不可逆分析法(MSRA)和多重二维时间不可逆分析法(MBRA)作为对比方法.其次,我们将这三种方法应用到三类时间序列的多标度不可逆性研究.其中两类是人工生成数据:基于Henon映射生成的时间序列和多重分形二项序列.结果表明,MMRA方法能够探究和刻画两类序列的时间不可逆性和重分形性;MSRA方法刻画不同参数下序列的不可逆性;而MBRA方法则直观地反映序列的不可逆性.我们研究的另外一类时间序列是金融时间序列.通过MMRA方法,我们发现,多标度时间不可逆性和股票市场的发展状况紧密相关,新兴市场的广义Hurst指数及时间不可逆性大于成熟市场.MSRA也从转换能量的角度证明了,亚洲股票市场需要的转换能量大于其他两个市场.而MBRA可以从偏度的角度描述亚洲市场股票指数的不可逆性.MMRA方法对于评估股票市场的发展状况提供了不同的研究视角,有一定的应用前景.最后,我们介绍了多重分形去趋势波动分析法(MF-DFA),将其应用于人工合成数据和金融时间序列,并且对由MMRA和MF-DFA分别求得的广义Hurst指数进行了分析和比较,两种广义的Hurst指数各有优势和特点,都从不同的角度刻画了时间序列的重分形特征.
致谢 | 第5-6页 |
中文摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 金融时间序列分析概述 | 第11-12页 |
1.2 时间不可逆性方法研究 | 第12-13页 |
1.3 论文体系框架和主要内容 | 第13-15页 |
第2章 时间序列的多标度时间不可逆性 | 第15-20页 |
2.1 多标度重分形时间不可逆性 | 第15-18页 |
2.2 多标度时间不可逆性 | 第18-19页 |
2.3 多重二维时间不可逆性 | 第19-20页 |
第3章 几类时间序列的时间不可逆性 | 第20-51页 |
3.1 基于延迟的Henon映射的人工时间序列 | 第20-28页 |
3.1.1 MMRA方法在延迟的Henon映射中的应用 | 第20-22页 |
3.1.2 MSRA方法在延迟的Henon映射中的应用 | 第22-25页 |
3.1.3 MBRA方法在延迟的Henon映射中的应用 | 第25-28页 |
3.2 多重分形二项序列 | 第28-32页 |
3.2.1 MMRA方法在多重分形二项序列中的应用 | 第28-29页 |
3.2.2 MSRA方法在多重分形二项序列中的应用 | 第29-30页 |
3.2.3 MBRA方法在多重分形二项序列中的应用 | 第30-32页 |
3.3 金融时间序列 | 第32-51页 |
3.3.1 MMRA方法在金融时间序列中的应用 | 第33-39页 |
3.3.2 MSRA方法在金融时间序列中的应用 | 第39-43页 |
3.3.3 MBRA方法在金融时间序列中的应用 | 第43-51页 |
第4章 两种广义Hurst指数的比较与分析 | 第51-56页 |
4.1 多重分形去趋势波动分析法 | 第51-52页 |
4.2 两种方法在人工合成序列和金融时间序列上的应用 | 第52-56页 |
第5章 结论 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-62页 |
作者简历 | 第62-64页 |
学位论文数据集 | 第64页 |
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ABS3067578,这篇论文共64页
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