本文關(guān)鍵詞： 黃金期貨 分形分析 赫斯特指數(shù) 多重分形 FIAPARCH模型　出處：《浙江工商大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：黃金期貨市場是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),同時(shí)也是一個(gè)非線性系統(tǒng)。有效市場假說(EMH)以線性化的假設(shè)來刻畫市場,未能準(zhǔn)確反映市場的真實(shí)特性,而分形市場假說(FMH)的提出可以解決這一問題。本文依據(jù)分形市場假說的思想,對上海期貨交易所和紐約商品交易所的黃金期貨收益率數(shù)據(jù)作了實(shí)證研究,從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度,定量地證明上述兩黃金期貨市場實(shí)際上具有分形結(jié)構(gòu)特征,并在分形理論的基礎(chǔ)上解釋黃金期貨市場的特性。此外,為了了解黃金期貨在不同市場及不同時(shí)期在分形特征上的異同,本文還對數(shù)據(jù)進(jìn)行分段對比研究以求達(dá)到更完善的研究目的。 本文首先對上海、紐約黃金期貨收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)特征及非線性特征進(jìn)行檢驗(yàn),并在此前提下進(jìn)行分形特征研究(包括單分形特征及多重分形特征研究)。在單分形特征分析中,主要運(yùn)用重標(biāo)極差分析方法(R/S)計(jì)算Hurst指數(shù)來分析黃金期貨收益率及其波動序列的分形和長記憶性特征。之后,針對上海、紐約黃金期貨收益率波動序列具有長記憶性特征,本文引入正態(tài)分布、t分布、偏t分布下的帶長記憶性的FIGARCH模型和FIAPARCH模型對上海、紐約黃金期貨收益率序列進(jìn)行計(jì)量分析,以此為兩市黃金期貨選擇最恰當(dāng)?shù)牟▌幽Ｐ筒⒆飨嚓P(guān)波動特征的解釋。而為了彌補(bǔ)單分形分析的不足,本文進(jìn)一步對黃金期貨進(jìn)行多重分形特征分析,通過運(yùn)用消除趨勢波動分析方法(MF-DFA)計(jì)算隨著階數(shù)q值變化的廣義Hurst指數(shù)來更加細(xì)致刻畫黃金期貨市場的持續(xù)性等特征變化。 通過本文的研究表明運(yùn)用分形市場假說及相關(guān)分形分析方法對黃金期貨進(jìn)行研究是有成效的,這讓我們更好地了解黃金期貨市場的內(nèi)在特性及其演變特征,也為我國黃金期貨市場的發(fā)展提供更多的理論依據(jù)。
[Abstract]:The gold futures market is a complex system and a nonlinear system. The efficient Market hypothesis (EMH) characterizes the market by linearization and fails to accurately reflect the true characteristics of the market. The fractal market hypothesis (FMH) can solve this problem. According to the idea of fractal market hypothesis, this paper makes an empirical study on the data of gold futures yield of Shanghai Futures Exchange and New York Mercantile Exchange. It is proved quantitatively that the above two gold futures markets actually have fractal structural characteristics, and the characteristics of gold futures markets are explained on the basis of fractal theory. In order to understand the differences and similarities of gold futures in different markets and in different periods, this paper also makes a comparative study of the data in order to achieve a more perfect research purpose. This paper first examines the basic statistical characteristics and nonlinear characteristics of gold futures yield series in Shanghai and New York. In this context, fractal features (including single-fractal features and multifractal features) are studied. This paper mainly uses the method of rescaled range analysis to calculate the Hurst index to analyze the fractal and long memory characteristics of gold futures yield and its volatility series. Then, the volatility series of gold futures yield in Shanghai and New York have long memory characteristics. In this paper, we introduce the FIGARCH model with long memory and the FIAPARCH model under normal distribution and partial t distribution to analyze the gold futures yield series in Shanghai and New York. In order to make up for the deficiency of single fractal analysis, this paper further analyzes the multifractal characteristics of gold futures. The generalized Hurst exponent with order Q change is calculated by using trend elimination analysis method (MF-DFAA) to characterize the persistence of gold futures market in more detail. Through the research in this paper, it is shown that it is effective to use fractal market hypothesis and relevant fractal analysis methods to study gold futures, which makes us better understand the inherent characteristics and evolution characteristics of gold futures market. It also provides more theoretical basis for the development of China's gold futures market.
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F831.54;F713.35;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1496049