农产品期货市场的分形统计分析——基于芝加哥期货交易所的证据

以芝加哥期货交易所的玉米、小麦、大豆和黄豆油4种农产品期货价格的收益率序列为研究对象,运用交互相关统计量、MF-DCCA和连通性频率分析等方法,实证研究美国农产品期货市场价格波动的交互相关关系以及市场风险大小。结果表明:美国农产品期货市场的价格收益序列具有交互相关性,且这种交互相关性存在不同多重分形特征,造成多重分形性的原因是长程相关性和胖尾分布;不同期货品种的投资组合隐含的风险不同,其中玉米/大豆的风险最大,而小麦/黄豆油的风险最小;农产品期货市场连通性较弱,大豆对系统的贡献程度最大,玉米其次。     

基于小波变换的多重分形谱研究及实证分析

为了探索期货市场中的非线性特征,选用大连和芝加哥期货市场中黄豆期货价格时间序列,借助配分函数分布图判定期货时间序列存在多重分形特征,并在此基础上利用多重分形谱对期货时序描述多重分形特征．结果表明,与芝加哥期货市场相比,大连期货市场的多重分形强度更大,风险更大．然后对时间序列进行小波变换,将处理后的时间序列的多重分形强度与原始序列进行比较,发现多重分形特征与时间序列中的噪声及长程相关性有关．     

基于分形非相关互相关分析的期货市场研究

采用一种称之为"分形非相关互相关分析"的方法,进行实证研究,对中国金属期货市场价格之间的长期记忆进行了实证检验。在价格之间相关性中存在一定时期的长期记忆特征,并通过分析多重分形给出进一步的证明。实证结果表明,金属期货和棉花、玻璃等之间的相关性在0.4~0.5左右波动,相关性偏小,即后期的期货的价格对前期的期货的价格影响不大。这与中国期货的发展起步较晚,发展不成熟有关。发现期货市场中价格相关性的幂律互相关和多重分形特征具有重要意义,同时将分形市场理论等非线性理论纳入期货市场行为的分析与解释具有重要的现实意义。     

期货价格收益序列的多重分形统计描述及成因分析

运用多重分形消除趋势波动分析方法,对之前较少被研究的中国铜和大豆两个期货品种的价格收益序列进行实证研究.结果表明,两种期货价格收益序列具有尖峰态特征,不服从正态分布,且二者均存在明显的多重分形特征,仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的.进一步对其多重分形成因进行分析,发现期货价格收益序列的多重分形特征主要是由收益序列的波动相关性引起的,该相关性导致了价格的有偏随机游走,市场未达到弱式有效.     

国际碳市场价量关系的多重分形特征研究

文章在验证欧盟排放配额(European Union allowance,EUA)市场价量之间交互相关关系存在性的基础上,使用多重分形去趋势交叉相关分析(multifractal detrended cross-correlation analysis,MF-DCCA)法研究发现,由于长记忆性和厚尾分布的存在,价量关系存在多重分形特征。研究价量关系在欧盟碳排放体系的实施过程的3个阶段(2005-2007年、2008-2012年和2013-2020年)中的差异性,发现不同阶段价量关系的多重分形特征不同,第2、3阶段的市场风险明显低于第1阶段,有效性有所提高;进一步使用非对称MF-DCCA(MF-ADCCA)法研究不同市场状态下价量关系的非对称性发现,对于每一阶段,价格或者交易量序列趋势改变时,多重分形特征和市场风险也有所不同。文章通过分析碳市场价量关系的多重分形特征探究了市场的有效性和风险状态及其变化,为监管者和投资者深入认识市场提供了参考。     

对我国农业支持政策调整的探讨

农产品成本由三部分组成：生产成本、税收和成本外支出以及流通环节费用。1、农产品生产成本在我国农产品成本中比重最大的是劳动力成本，其比重均在30％以上。而在美国以及加拿大，劳动力成本的比重相对而言是很小的。美国小麦生产成本中，劳动费用占10.4％，稻谷、玉米、大豆则均不到10％；加拿大小麦、玉米、大豆的生产成本中劳动费用平均只占9％。农药和肥料所占比重仅次于劳动费用，除了大豆之外，其余都在20％以上。     

浅谈MF-DCCA在投资市场的应用

黄金,石油,汇率市场是社会资本重要的投资组成部分,本文目的是利用MF-DCCA分析法研究黄金,石油,汇率价格日收益率时间序列,结果发现该序列具有多重分形特征.且序列与序列之间具有自相关性与交叉相关性;然后利用多重分形谱方法研究风险率.分析结果表明石油,日元,欧元,黄金,风险性依次减小.最终发现MF-DCCA模型探索二组...     

郑州期货市场有效性的实证研究

通过自相关检验、协积检验和方差比检验三种方法检验了郑州小麦期货市场的有效性问题,结果如下：序列相关检验的研究结果表明郑州小麦期货市场基本满足市场有效性假设;单位根检验的研究结果也表明郑州小麦期货市场满足有效性假设;方差比检验的研究结果却表明郑州小麦期货市场不满足有效性假设．     

中美贸易摩擦下大豆期货市场相关性的实证研究——基于Copula-GARCH模型

近年来,中美两国贸易摩擦加剧了金融市场之间的相关关系,期货市场作为金融市场重要的一部分,研究期货市场间的相关关系显得尤为重要。本文将GARCH模型与Copula模型相结合,建立二元金融时间序列的Copula-GARCH模型以研究中美大豆期货市场的相关关系。首先利用GARCH-t模型刻画中美两国大豆期货市场收益率的边缘分布,然后利用极大似然估计法和K-S检验进行参数估计并拟合优度检验,接着利用极大似然法估计常用Copula参数,利用AIC,BIC准则和Log likelihood最小准则选择合适的Copula函数来描述中美大豆期货市场间的相关性。实证研究表明,大连商品期货交易所大豆期货价格与芝加哥商品交易所大豆期货价格有较大相关性,t-Copula函数能较优地描述两市场的相关性,两个市场之间大豆期货的上下尾相关系数皆为0.087 019,存在同涨同跌现象。     

股票收益率序列的多重分形特征分析

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究中石油和中石化两个上市公司股票收益率的多重分形特征,并结合多重分形谱方法,比较两股票收益率序列的多重分形性的强弱及风险大小.结果表明,两个公司的股票收益率序列均具有明显的多重分形特征,且中石化收益率序列的多重分形性更强,波动复杂程度更高.总体相比,买入中石化股票获利的空间更大,但风险也较买入中石油的更高.     

中国债券市场多重分形特征及其成因问题分析

以中国交易所债券市场为例,运用多重分形消除趋势波动分析法(MF-DFA)和多分形谱分析方法对债券市场的多重分形特征与成因问题进行分析。研究结果表明,中国债券市场的国债指数和企债指数的收益率序列存在多重分形特征;指数收益率序列的多分形特征由序列的长期相关性和肥尾分布两个因素共同决定,这其中肥尾分布所造成的影响更为重要。     

多重分形在日韩汇率市场中的应用

汇率是国际贸易中非常重要的调节杠杆,是反映一国经济稳定程度的指标.在经济全球化的今天,汇率的波动直接影响着一系列金融市场的重大问题,探讨汇率的波动性及相关性对生产生活实际有重要作用.在对多重分形理论及多重分形方法改进和完善的基础上,对国际汇率进行了实证研究,主要内容如下:1)利用多重分形消除趋势交叉波动分析(Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis,简称MF-DCCA)方法对汇率的互相关性进行定量描述,求出多重分形广义的Hurst指数h(q),我们发现h(q)随q的变化而变化,也就是说汇率的相关性是非线性的,呈现多重分形的特性;2)基于滑动窗的方法分别计算单个序列和两个序列之间的普通Hurst指数随时间变化对应值,观察普通Hurst指数随着时间的演化特点,发现JPY/USD与KRW/USD时间序列各自的Hurst指数在0.5附近游走,而JPY/USD-KRW/USD的Hurst指数更多时候大于0.5,这说明两条汇率时间序列的波动具有很强的相关性.     

基于多重分形的贵金属市场风险研究

近些年来,由于金融危机、欧债危机的出现和通货膨胀的加重,具有避险保值功能的贵金属成为了更多投资者的投资对象.然而贵金属市场的价格波动是一个具有非线性特征的变化过程,分形理论为这种复杂的市场行为提供了一种新型的定量分析方法.本文对多重分形去趋势波动分析法(MF－DFA)和重叠平滑窗MF－DFA方法进行改进,提出了二分重叠平滑窗MF－DFA方法(Bi－OSW－MF－DFA)并且证明了此方法具有更强的稳健性和更高的效率,再运用改进的模型结合标度指数和多重分形谱对黄金和白银市场的多重分形特征和风险性进行研究.证实了贵金属市场的多重分形结构由长程相关性和厚尾概率分布两个因素共同决定,其中序列的波动性是造成贵金属市场具有多重分形特性的主要因素;并且发现了白银市场的多重分形强度较大,其风险高于黄金市场.     

螺纹钢线材市场的多重分形特征——基于上期所的实证研究

运用时间序列分析、多重分形谱以及重标极差分析方法(R/S分析法)对我国螺纹钢线材市场收益率序列进行实证研究.结果表明,我国螺纹钢和高线两种钢材收益率序列具有尖峰厚尾特征,并不服从正态分布,价格之间存在长记忆性,市场未达到弱势有效,从而质疑有效市场假说的合理性.且二者均存在明显的多重分形特征,价格仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的,多重分形分析方法为更好地描述钢材价格的变化规律提供了有力的工具.     

睡眠脑电信号的多重分形去势波动分析

睡眠过程中的脑电信号时间序列具有复杂的波动性特点,为了研究不同睡眠时期脑电信号的分形特征,运用多重分形去势波动分析的方法对5例受试者的整夜睡眠脑电信号进行了分析．计算结果表明,睡眠脑电序列具有长程相关性,而且是多重分形过程．不同的睡眠时期广义赫斯特指数不同,随时间尺度的增加而增大,变化趋势一致．醒期的脑电信号广义赫斯特指数最大,REM期介于睡眠一期和二期之间,其他各期随睡眠的加深逐渐增大．为睡眠脑电信号动力学机理的进一步研究提供了坚实的实证基础．     

基于多重分形谱的道路交通事故分析

简述了多重分形理论和多重分形谱的算法;基于多重分形理论,用配分函数法对山东省2008-2009年每月的交通事故时间序列进行了多重分形谱研究,得到该时间序列的多重分形谱.结果表明,该时间序列具有多重分形分布特征,该方法为交通事故研究提供了一种新的理论方法.     

中国地区相对湿度与温度多分形特征对比分析

应用多分形去趋势涨落分析(MF-DFA)方法, 研究了中国地区相对湿度和温度序列的多分形特征差异, 并对比分析了其对应的奇异谱3个参数(奇异谱宽度Δα、奇异谱不对称性Δα_as和长程相关性α₀)的特征。结果表明: 1) 相对湿度序列的多分形强度弱于温度序列; 2) 相对湿度序列多分形性强的地区与温度序列有较大差异, 前者主要位于我国西南地区, 后者主要在华南和黄河以北地区; 3) 相对湿度序列的多分形不对称性强于温度序列; 4) 相对湿度序列的奇异谱均为左偏, 温度序列则基本是对称的; 5) 相对湿度序列的长程相关性大于温度序列。奇异谱的3个特征参数的组合完整地刻画了特定的长程相关特性, 相对湿度和温度序列多分形特征的不同, 揭示了其生成动力过程的差异。     

基于多重分形的湍流风场脉动特性

为了定量分析风速时间序列的内在波动性,采用多重分形方法研究了湍流风场的脉动特性.基于湍流风谱模型获得了不同地表面粗糙度下的湍流风速时间序列数据,利用结构函数法计算了不同风速时间序列的分形维数,分析了地表面粗糙度对风速时间序列的分形维数的影响,采用多重分形-去趋势波动分析方法对湍流风速时间序列进行多重分形分析,以探讨湍流风场的内在波动性.结果表明,随着风速时间序列的地表面粗糙度的增大,分形维数和Δα(Δα为最大与最小组成元的比值)减小,|Δg|(Δg为最大与最小组成元出现的概率的比值)增大,即风速的脉动幅度减小.     

混沌时间序列的多重分形维数谱

仅用一个分形维数来刻画混沌时间序列是不够的，必须用多重分形维数谱来描述混沌时间序列在不同层次的奇异测度，不同文献对沪指和深指的分形维数的计算结果相差甚大，其深层次的原因是混沌时间序列的多重分形维数谱的存在。本文对混沌时间序列多重分形维数的信息谱、奇异谱、动熵谱等问题进行探索，并简介其应用。     

港口罢工影响下近地面O_3与NO_x浓度变化的多重分形研究

以香港港口2013年3月28日发生的工人罢工事件为契机,利用多重分形理论方法对罢工前和罢工中港口近地面O_3、NO_x随时间演变的多重分形特征进行分析.首先,运用多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA)分析O_3、NO_x自身的多重分形特征,结果表明,港口罢工前和罢工中,O_3、NO_x浓度演化过程表现出非线性、复杂性的多重分形特征,并且污染物的多重分形特征在罢工中更强.接下来,使用多重分形消除趋势交叉波动分析方法(MF-DCCA),对O_3、NO_x相关性的多重分形特征进行分析,结果表明,二者的交叉相关性存在具有长期记忆性的多重分形特征.最后,对污染物原始序列进行随机重排处理和相位随机处理,对导致污染物多重分形特征的动力来源进行分析,结果表明,港口罢工前后长程相关性在污染物的演化中占有主导控制地位,厚尾分布效应在罢工中较明显,而且由于污染物多重分形特征的长程相关性的动力来源机制,二次污染物O_3的浓度在罢工中下降的趋势并不明显,并在一定时间尺度上存在高浓度的风险.研究结果可为分析港口罢工事件对港口城市大气污染的影响及大气污染物的演化机制提供参考.