發(fā)布時間：2021-04-15 09:24

　　2013年10月,習近平總書記訪問東盟國家時提出共建“21世紀海上絲綢之路”。隨著共建“21世紀海上絲綢之路”工程的推進,水路運輸,尤其是集裝箱運輸?shù)倪\價研究顯得更為重要。為了掌握集裝箱運輸運價波動趨勢,有效做法是利用合適模型對現(xiàn)有的權(quán)威集裝箱運價指數(shù)進行波動性分析及預測。中國出口集裝箱運價指數(shù)（China Containerized Freight Index,CCFI）,是指反映中國出口集裝箱運輸市場價格變化趨勢的一種航運價格指數(shù),由上海航運交易所從1998年4月開始發(fā)布。全球發(fā)布了多種航運運價指數(shù),其中最為權(quán)威的當屬世界三大海運運價指數(shù),包括了CCFI、波羅的海干散貨運價指數(shù)（Baltic Dry Index,BDI）和巴爾的摩油輪運價指數(shù)（Baltimore Tanker Freight Index）。CCFI客觀地反映了中國集裝箱運輸市場運價的變化。它有助于政府進行宏觀調(diào)控和政策制定,以及企業(yè)做出運營決策。經(jīng)驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）是Norden E.Huang等（1998）提出的一種新型時頻分析處理方法,尤其適用于非線性... 

【文章來源】：江西財經(jīng)大學江西省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 中國出口集裝箱運價指數(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展
        1.1.2 中國出口集裝箱運價指數(shù)的編制
    1.2 文獻綜述
        1.2.1 中國出口集裝箱運價指數(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 經(jīng)驗模態(tài)分解的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要內(nèi)容
        1.3.1 本文的結(jié)構(gòu)
        1.3.2 本文的創(chuàng)新點
第2章 經(jīng)驗模態(tài)分解方法
    2.1 經(jīng)驗模態(tài)分解基本概念
        2.1.1 本征模態(tài)函數(shù)
        2.1.2 三次樣條插值
        2.1.3 時間尺度劃分
    2.2 經(jīng)驗模態(tài)分解的基本原理
        2.2.1 基本思想
        2.2.2 基本理論與步驟
        2.2.3 篩選過程停止準則
    2.3 經(jīng)驗模態(tài)分解的特點
        2.3.1 自適應性
        2.3.2 濾波性
        2.3.3 完備性
        2.3.4 正交性
第3章 基于EMD的 CCFI波動性分析模型
    3.1 波動特征分析模型構(gòu)建思路
    3.2 樣本數(shù)據(jù)
        3.2.1 樣本數(shù)據(jù)選取
        3.2.2 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計
        3.2.3 樣本數(shù)據(jù)的相關(guān)性檢驗
    3.3 CCFI與 BDI的 EMD分解
    3.4 CCFI與 BDI的 IMF重構(gòu)
    3.5 CCFI與 BDI波動特性分析
        3.5.1 波動周期測算
        3.5.2 波動特性分析
第4章 基于EMD的 CCFI預測模型
    4.1 波動特征預測模型構(gòu)建思路
    4.2 樣本數(shù)據(jù)
        4.2.1 樣本數(shù)據(jù)選取
        4.2.2 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計
    4.3 基于ARIMA的 CCFI預測研究
        4.3.1 ARIMA簡介
        4.3.2 基于ARIMA的 CCFI預測
    4.4 基于EMD-ARIMA的 CCFI組合預測
    4.5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的CCFI預測研究
        4.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
        4.5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的CCFI預測
    4.6 基于EMD-BP的 CCFI組合預測
    4.7 模型預測誤差分析
        4.7.1 模型預測的評價標準
        4.7.2 模型預測效果的比較
第5章 研究結(jié)論與展望
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 研究展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于EMD-WA模型的BDI指數(shù)波動周期特征研究[J]. 武華華,匡海波,孟斌,馮文文.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(06)
[2]基于EMD的中國出口集裝箱運價指數(shù)波動特性[J]. 湯霞,匡海波,孟斌,馮文文.  科研管理. 2017(12)
[3]基于EMD分解的上證綜合指數(shù)波動機制研究[J]. 李正輝,梁永臻.  廣州大學學報(自然科學版). 2017(04)
[4]經(jīng)濟新常態(tài)下干散貨與集裝箱航運市場指數(shù)間波動溢出效應分析[J]. 王錦平,周杰.  集裝箱化. 2017(06)
[5]基于VMD-GRGC-FFT的BDI指數(shù)周期特性研究[J]. 余方平,匡海波.  管理評論. 2017(04)
[6]面向EMD分解的徑流分量重構(gòu)方法對比研究[J]. 張洪波,余熒皓,孫文博,曹巍.  南水北調(diào)與水利科技. 2017(01)
[7]寡頭壟斷模式下集裝箱運價影響機制實證分析[J]. 張永鋒,趙剛,陳繼紅.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2016(05)
[8]基于MCMC算法AR-GARCH模型中國出口集裝箱運價指數(shù)波動性研究[J]. 王思遠,余思勤,潘靜靜.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2016(03)
[9]基于多尺度分析的小麥價格預測研究[J]. 王書平,朱艷云.  中國管理科學. 2016(05)
[10]小波閾值分析與EMD結(jié)合的機械設備故障診斷方法[J]. 王立東,張凱.  機械傳動. 2015(10)

博士論文
[1]風電輸出功率預測方法與系統(tǒng)[D]. 劉興杰.華北電力大學 2011

碩士論文
[1]基于小波分析和ARIMA模型的中國出口集裝箱運價指數(shù)預測[D]. 單福生.大連海事大學 2013
[2]基于水運價格波動的航運企業(yè)物流運作策略研究[D]. 張?zhí)m.華南理工大學 2012
[3]國際集裝箱班輪運價影響因素研究[D]. 郄文斌.南昌大學 2009
[4]中國國際集裝箱班輪運輸市場研究及預測[D]. 陳麗江.上海海事大學 2004



本文編號：3139065