基于联合多重分形的股市量价关系分析

证券市场的量与价之间的关系一直是金融领域研究的热点问题。利用多重分形与联合多重分形分析中国及世界各主要股市的成交量与价格之间的关系,说明不同股指下的量价规律并不具有一致性,有些股指可能量高价也高,有些股指可能量低价也低。无论成交量如何变化,相对来说,亚洲股市价格波动更剧烈些。     

中国股市收益率的多重分形分析

应用MF-DFA方法对上海综合指数收益率和深圳成分指数收益率进行多重分形分析.结果表明:上证综指收益率和深成指收益率均具有多重分形特征,均存在长程相关性和胖尾分布;深成指收益率序列的相关性程度高于上证综指收益率序列的相关性程度,从而上证综指收益率的波动性大于深成指收益率的波动性.     

上海证券市场的多重分形特性分析

作者将多重分形分析的三种方法(配分函数分析法、奇异谱分析法和多重分形趋势消除波动分析法)应用于我国上海证券市场在过去七年中的收盘指数序列,分析了不同时间标度对多重分形特性的影响.结果表明:上海证券市场具有弱多重分形特征,标度不变性达到六个数量级;多重分形的形状不随时间标度的改变而改变,但其强度随标度的减小而减弱;随着配分阶数的增大,多重分形随之增强,奇异谱曲线越来越粗糙,广义赫斯特指数逐渐减小.这些结果为进一步研究证券市场价格变化的动力学机理提供了坚实的实证基础.     

基于MF-DFA的国际原油价格多重分形特征研究

运用多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA)和多重分形谱分析方法,研究了1987～2008年美国西德克萨斯轻质原油(WTI)和欧洲北海布伦特原油(Brent)价格波动的多重分形特征.研究发现国际原油价格市场具有标度不变性特征,广义Hurst指数和广义R閚yi维数都随阶数的变化而变化,证明了国际原油价格市场存在显著的多重分形特征.研究还发现Brent原油比WTI原油具有更强的长程相关性和更宽的多重分形谱,两次海湾战争期间国际原油市场多重分形谱的变化明显.     

基于小波分析的股市波动的多重分形辨识

以上证指数和深圳成分指数日收盘价的时间序列为样本,利用小波分析方法剔除序列的噪声干扰,对序列保留的波动趋势进行多重分形辨识.通过 WTMM (小波变换模极大)计算配分函数,尺度函数和多重分形谱等,全面细致的量化了序列的局部及不同层次的波动奇异性.计算结果表明:去除噪声干扰后, 中国现行证券市场的波动呈现显著的多重分形特征.     

一种视频会议业务流的Gamma-Beta多重分形模型

针对计算机网络中的视频会议业务流,提出了一种新的Gamma Beta多重分形模型。这种模型基于视频会议业务流的Gamma分布特性,采用Beta分布产生多重分形的乘子。与普通的多重分形模型不同的是,新模型充分考虑了视频业务流在各个不同时间尺度的概率分布特性,确保其在不同的时间尺度上都能拟合源数据的分布。由于决定网络业务流排队分析特性的关键时间尺度是随着缓冲区的容量和节点传输速率而变化的,提出的模型能描述几乎各个时间尺度上的业务流特性,因此能适应各种不同情况的缓冲区的排队分析。最后,通过对视频业务流的仿真实验与排队分析验证了模型的有效性。     

多重分形在复杂机械系统故障诊断中的应用

针对复杂机械系统的复杂性、非线性特征，建立了基于小波多重分形的复杂机械系统故障诊断模型，该分析方法克服了单一分形维数难以全面刻画信号特征的缺点，能够表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布几率，可用于非平稳信号内在特征信息的精细刻画和准确提取，通过对实际信号的分析表明，这种新方法为设备故障状态识别提供了新手段。     

基于WPTMM的PM2.5与气象条件关系的联合多重分形分析

PM2.5是影响空气质量的主要污染物,PM2.5污染浓度与气象条件关系密切,研究气象条件对PM2.5浓度的影响对改善城市空气质量有着重要意义.鉴于分形和小波在处理复杂非线性系统时的优势,本文提出了基于小波包变换模极大值(wavelet:packet transform modulus maxima,WPTMM)的联合多重分形,首先对变量序列进行小波包分解,使用模极大值进行去噪,然后构造联合配分函数,最后计算联合多重分形谱,分析两个变量之间的分形相关性.该方法将单个变量的多重分形扩展到两个变量的联合多重分形,并且利用WPTMM计算联合多重分形谱降低了计算复杂度,同时去除噪声的影响.用本文方法分析北京、香港PM2.5浓度与各气象要素之间的关系,实验结果表明,该方法能够有效地分析各种气象要素在不同季节中对PM2.5浓度的影响.     

基于多重分形模型的海杂波特性分析与仿真

在分析实测雷达海杂波数据时域特性的基础上,发现海杂波具有长时相关特性,且在较大的范围内具有尺度不变性,因此,利用多重分形模型可以较好的刻画海杂波的复杂特性。在此基础上,提出一种基于小波多重分形模型的海杂波建模与仿真方法。实验结果表明该方法可以较好的模拟海杂波的统计特性和多重分形特性,并且具有较小的计算量,为雷达海杂波的建模和仿真提供了一条新的思路和有效手段。     

中国股指期货和现货市场信息传导关系在牛熊市中的异化现象

本文采用牛熊市的视角,根据市场的历史周期的判断结果,分别提取我国沪深300牛市和熊市样本窗口,使用了BVGJR-GARCH-BEKK模型和LM跳跃检验法,从价格发现、波动溢出和跳跃风险三个方面对股指期货和现货市场间的信息传导关系的异化现象进行了实证研究.结果表明,牛市时股指期货市场发挥主要的长期价格发现作用,熊市时两个市场存在双向的价格发现,过分自信效应可以解释这一异化现象.两个市场在牛熊市都存在双向的波动溢出,但非对称性的方向相反.熊市时两个市场上都检验出了更多的跳跃行为,熊市下股指期货市场的跳跃风险来自于未预期到的信息.     

我国沪深300股指期货和现货市场的交叉相关性及其风险

利用2010年4月16日到2012年4月12日期间的我国沪深300股指期货和现货1分钟高频数据,采用降趋交叉相关分析方法（DCCA）和多重分形降趋交叉分析方法（MF-X-DFA）,研究我国股指期货市场和现货市场之间的以及在不同收益率情况下的长程交叉相关性和风险情况. 结果表明,我国股指期货和现货市场之间具有长程交叉相关性,均呈现出长期记忆性和多重分形特性,且股指期货市场的整体风险大于现货市场;随着市场波动程度加大,市场之间的交叉相关性增强,风险的传染程度加剧. 这对于金融市场的风险监管和政策的制定具有一定的借鉴意义.     

我国棉花期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

以研究我国棉花期货和现货市场的动态关系为目的, 基于 VEC 模型、Granger 因果检验、脉冲响应分析和 BEKK 模型, 对我国棉花期货和现货市场的价格发现功能和波动溢出效应进行实证分析. 研究结果表明: 期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系和双向Granger 引导关系. 但期货市场对现货市场的引导作用更强, 并且较现货市场具有更强的信息效应. 此外, 两个市场均存在很强的自身波动滞后效应, 相互间的波动溢出效应也非常显著, 但期货市场对现货市场的波动溢出效应明显大于后者对前者的波动溢出效应.     

日中两国不同经济时期股市的多重分形分析

在不同的经济发展时期, 股票市场波动会呈现出不同的动力学特征. 鉴于分形理论在描述股票价格波动特性时具有许多优势, 应用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA) 对日本七个经济时期以及中国股市自建立以来三个经济阶段的股票市场指数进行实证研究. 结果显示: 不同经济发展时期日中两国的股票市场均具有明显的多重分形特性; 但各自不同的经济时期多重分形特性差异显著, 且与当时经济发展的状况存在着一定联系. 接着运用自组织特征映射(SOM)神经网络对日本七个经济时期股市的多重分形特性进行分类, 验证了多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)可以较准确地刻画出不同经济时期股票市场的动力学特征. 最后, 通过对比日中两国不同时期股票市场的多重分形性, 得出一些对中国经济发展有益的启示.     

基于Lotka-Volterra模型的股指期货市场竞争分析

2006年中国金融期货交易所在上海成立,我国即将推出沪深300股票指数期货,然而新加坡交易所抢先我国推出了新华富时A50指数期货.新华富时A50指数期货的提前一步推出,会对可能上市的沪深300指数期货产生影响,各方人士对日后新华富时A50指数期货与沪深300指教期货之间的竞争极为关注.本文应用Lotka-Volterra动力系统模型,使用新加坡的摩根台指期货与台湾台指期货的交易量数据,对新加坡的摩根台指期货与台湾的台股指数期货的竞争关系进行了实证分析,结果表明在金融期货推出的初期,两市场更容易处于互惠的关系,随着合约竞争力和市场容量的持续改变,其竞争关系不断地发生着变化.     

股指期货对冲比率和对冲期限关系的多尺度研究

为研究股指期货对冲比率与对冲期限的关系,基于小波分析推导了多尺度最优对冲比率的计算方法,揭示了期货和现货的波动性及相关性的多尺度变化导致了最优对冲比率和对冲效率多尺度变化的本质.通过对国际上具有代表性的股指期货的实证研究表明,股指期货和现货的波动性和相关性存在有规律的多尺度变化特征.其中,在高频尺度上, 股指期货和现货的波动率差异较大,相关性较小.而在低频尺度上,波动率差异较小,相关性较大.进一步研究表明,波动性和相关性的多尺度变化导致了最优对冲比率及对冲效率呈相似规律的多尺度变化.     

我国大宗农产品期货基差尾部相依性研究

基差在期货市场上具有关键性的地位和作用,本论文将通过混合copula函数及Garch类模型,综合分析我国大宗农产品期货基差Kendall、Spearman秩相关性以及尾部相关性,为市场分析提供更全面准确的深度信息资料.     

中国商品住宅期房与现房市场的价格引领关系

相对于我国期房市场的巨大规模, 理论界对期房和现房价格相互关系的研究还不够深入. 借鉴金融期货和现货市场关系的研究方法, 同时考虑我国房价数据较短的限制因素, 采用商品住宅期房和现房价格省级面板数据建立VECM模型, 运用协整分析、Granger因果检验以及方差分解等方法考察我国期房和现房市场的价格引领关系. 实证结果表明, 我国期房和现房市场与期货和现货市场类似, 存在长期均衡关系和双向价格引领, 并且期房市场的价格发现作用大于现房市场.     

基于门限向量误差修正模型的中国与国际有色金属期货价格关联性研究

利用两状态的门限向量误差修正模型(threshold vector error correction model, TVECM),研究了中国与国际有色金属期货价格在不同状态下的长期均衡关系与短期动态调整机制. 研究发现: 伦敦期货交易所(LME)与上海期货交易所(SHFE)的期铜、期铝之间存在着显著的门限协整关系; 中国与国际有色金属期货价格向长期均衡状态的调整力度是非对称的, 当SHFE3月期铜价格较高或LME3月期铝价格较高导致期货价格偏离均衡时, 误差矫正机制推动价格向均衡状态调整的力度较大. 中国与国际有色金属期货价格在不同状态的样本数量不同, 当LME3月期铜价格较高或SHFE3月期铝价格较高导致期货价格偏离均衡状态时的样本较多.     

基于小波分析的股指期货高频预测研究

基于低频金融数据的预测,在时间上具有长期性,依赖于整体经济环境,不能形成短期内的准确预测.但是由于高频金融时间序列具有非线性、非平稳性以及其特有的日历效应等特性,传统的ARMA模型也无法得到满意的预测结果.本文提出基于小波多分辨率分析的预测方法,将收益率数据分为高频部分(周期性)与低频部分(趋势性),对拆分后的序列进行重构,并对重构后得到的数据分别建立ARMA模型.实证研究表明,小波多分辨率分析能很好地滤出日内效应,由于股指期货独特的市场特征,应将分解层数定为3,分解重构模型可以提高预测精度.