国际干散货运价波动与随机游走检验

为验证国际干散货航运市场的弱有效性,对波罗的海运价指数(BDI)进行了波动性分析和随机游走检验.运用ADF检验方法对BDI的对数序列进行平稳性和单整检验,结果证明BDI对数序列是一个非平稳过程,经一阶差分后是平稳过程,即BDI对数序列是一阶单整过程;通过ARCH LM检验认为BDI对数序列存在高阶ARCH效应,并用GARCH(1,1)模型消除了残差序列的条件异方差性;通过方差比检验法对国际干散货航运市场的收益率序列进行了检验,结果显示BDI的对数序列的随机游走假设被拒绝,国际干散货航运市场不是一个有效的市场.     

基于季节性均值回归的干散货运价动态研究

从季节性角度出发,修正干散货运价均值回归模型,以使其能更好地为运价预测与运价衍生品定价研究提供理论参考.从干散货市场的供给与需求两边的季节性出发,构建了干散货运价带季节性的均值回归模型;采用移动平均比率法对剔除异常值区间的BDI时间序列进行季节因素的提取,得到冬季季节性影响为正、夏季季节影响为负的一般规律;应用ADF检验与KSS检验对模型的合理性进行检验.     

经济危机下航运运价与美国GDP的回归分析

经济危机下美国经济的倒跌产生了巨大的＂乘数效应＂,航运市场跌入低谷。航运运价是反映航运市场冷热程度的方向标,而GDP是反映经济状况的重要标志之一,本文旨在从美国GDP分别和BDI、CCBFI的相关性来解释美国经济对全球航运业及中国航运业的影响程度。本文对两运价指数进行方差分析和差异性比较,分别将国际波罗的海综合运费指数（Baltic Dry Index,BDI）、中国沿海（散货）运价指数（China Coastal Bulk Freight Index,CCBFI）与美国GDP进行相关分析和回归分析,最后指出美国GDP的上升有可能成为一个很好的切入点来带动航运业的走势,较之美国经济与全球航运市场的关系,美国经济与中国航运市场的相关性更紧密。关注美国政策调整给美国GDP带来的变化,给中国航运市场的运作者提供了战略决策依据。     

国际干散货运输市场分形特征

为探析干散货运输市场的分形特征,研究其波动的长记忆性,提出基于分形市场假说的分析方法.采用线性和非线性相关性检验、ARCH效应检验等定量方法研究BDI、BCI和BPI收益率的分形特征.结果表明,国际干散货运输市场具有显著的分形特征,运价指数收益率呈现较强的尖峰厚尾特征,具有明显的线性和非线性相关性及条件异方差性.     

海运价格指数的波动规律

通过对波罗的海国际干散货运价指数分别提取长期趋势项、周期波动项和季节波动项以后，得到了一个符合ARMA模型建模要求的零均值平稳序列。对此序列建立的时间序列模型非常精确地模拟了波罗的海运价指数，并作出了误差极小的短期预测。     

波罗的海干散货指数预测的非等间隔灰色波形预测方法

为提高对波罗的海干散货指数(BDI)预测的准确度,根据BDI指数这类波动幅度不规律的时间序列的特征,提出一种非等间隔的灰色波形预测方法,即应用分位数法选取非等间隔的等高线,并有选择地对等高时刻序列进行GM(1,1)建模.通过对BDI指数月数据的建模与预测表明,非等间隔的灰色波形预测方法较传统的灰色波形预测方法和ARMA(1,1)模型在预测精度和运算效率方面具有明显优势.     

BDI指数与上证综指的相关性

波罗的海干散货指数(BDI)和上海证券综合指数(上证综指)在2007—2009年的走势反映了金融危机背景下世界经济的变化趋势.选取2007—2009年BDI指数和上证综指的周均值作为实证研究的样本数据,对曲线图、散点图进行描述性分析,并进行相关性和波动趋势分析.结果显示:BDI指数与上证综指呈现正相关;上证综指一定程度上揭示了中国和世界经济的走势,确切反映了中国经济与世界航运市场的变化状况;上证综指的可借鉴性优于BDI.金融危机的爆发证明上证综指具有解释中国和世界航运市场变化的指向标的作用.     

混沌的可分拆性研究

提出混沌可分拆性的概念,首先利用限幅（随机）采样方法获得离散混沌系统的子时间序列集,然后通过重构其子序列集的吸引子、计算吸引子的维数等方法研究子时间序列集的动力学行为．以Logistic满映射为例给出了计算和分析结果．研究结果表明：确定性系统的混沌时间序列的子序列集也是混沌时间序列,即混沌具有可分拆性．     

基于最大Lyapunov指数的公路沉降预测

根据混沌理论具有分析非线性动态系统混沌特性的特点,对公路路基沉降量相关时间序列进行了分析和研究.在相空间重构的基础上,利用C-C方法求嵌入时延与嵌入窗、G-P方法求嵌入维数;应用小数据量法计算公路沉降量相关时间序列的最大Lyapunov指数,并进行混沌特性分析,结果显示累积沉降量符合混沌特性.最后对短期沉降量进行了预测.     

神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究

波罗的海运价指数一直受到航运与国际贸易界的高度关注，研究波罗的海运价指数的波动规律，探讨其发展变化趋势日益为人们所重视．当前对波罗的海运价指数的预测主要采用时间序列方法，这些方法计算过程复杂，而且适应性相对较弱．利用BP网络强大的非线性映射功能，建立了一个预测BFI走势的模型，分别从短期与中长期对波罗的海运价指数进行预测，并用实际数据进行了验证，结果表明，利用神经网络对BFI进行预测具有很高的预测精度．     

基于模糊神经网络的航运运价指数预测

为航运市场的参与者提供准确和高效的预测模型及决策支持,以BDI指数为研究对象,分析其时间序列数据所包含的内部信息和统计特征,采用模糊数理技术与神经网络技术,为BDI指数建立模糊神经网络模型.相比传统神经网络,模糊神经网络对于BDI指数时间序列在预测能力上的表现更优.     

中国GDP指数对BDI指数的吸引力研究

BDI指数是衡量国际间贸易情况的重要指标之一,近年来中国经济的飞速发展使得其GDP指数对BDI指数的影响力与日俱增.从吸引子角度对中国GDP指数对BDI指数的吸引力进行了研究,通过拟合BDI和GDP指数的变化轨道,应用微积分分析两者吸引关系,得到GDP指数对BDI指数相应的吸引力.利用该吸引力对GDP数据构建新的BDI波动率并建立对比GARCH模型,同时考察了其它随机因素对BDI指数的作用.研究结果表明:中国GDP指数对BDI指数存在吸引力,它们间的这种关系可能成为研究经济危机的一种手段.     

远期运费协议与粮食期货市场的波动溢出关系

从金融视角出发, 探究远期运费协议和粮食期货市场之间的波动溢出关系. 粮食作为世界三大干散货类型之一, 具备相当成熟的期货交易市场, 故选取远期运费协议(forwardfreight agreement, FFA)和巴拿马(Panamax)型船主要运载的粮食期货类型进行研究. 首先,采取统计特征分析及协整检验对日收益序列进行分析; 然后, 通过建立广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, GARCH)模型, 分析两个市场间的相关性并对比其波动性. 结果表明, 粮食期货市场在收益和波动性上均引导FFA 市场的变化, 论证了GARCH 族模型检验波动溢出特征的有效性, 并为干散货航运市场参与者和投资者提供理论参考.     

城际间快捷货物运输系统的探索

分析了我国铁路货物运输的现状 ,指出了影响铁路货物运输产品质量的主要因素并针对这些问题提出了在我国进行铁路货物运输组织方式的改革 ,建立城际间快捷货物运输体系的建议 ,切实提高货物送达速度 ,提高铁路货物运输的市场竞争力 ,为铁路带来经济效益 .     

波罗的海干散货运价指数的走势及其分析

以近20年来波罗的海干散货运价指数的演变为主线,探讨世界经济增长率、国际贸易与国际航运市场的相互关系和国际航运市场的变化规律,分析了世界和部分国家和地区的经济增长率与世界贸易的增长趋势,并在此基础上预测国际航运市场的未来走向。     

基于神经网络技术的干散货运价指数预测

在考虑了干散货运输需求、干散货船舶供给以及干散货船舶闲置等对运价指数影响的基础上,采用神经网络技术对月度干散货指数进行了研究,并且与基于ARCH模型和多元线性回归模型的预测进行了对比研究,结果表明从提高预测精度的角度来说神经网络技术是最优的.     

我国对国际大宗原材料定价权缺失的原因与对策

2004年的“大豆风波”、“石油暗战”和2005年的“铁矿石事件”说明我国在国际大宗原材料购买过程中还存在着国际商品定价权的缺失现象.定价权缺失既有对国际游戏规则不熟悉、市场信息不对称、国内市场缺乏权威的基准价格等内部因素,也有发达国家主导大宗原材料的定价权等外部因素.在此基础上,提出了完善政府职能、加快期货市场建设、建立大宗原材料采购的安全保障机制、建立信息披露机制、加强行业协会作用等对策,积极参与国际竞争,增强在国际大宗原材料定价中的话语权.