發(fā)布時間：2020-12-10 02:25

　　小波分析是一個比較新的課題和方法,包含了豐富的數(shù)學內(nèi)容并具有廣泛的使用潛力,成為許多應(yīng)用和工程學科中一個有力的研究工具。本文把小波分析用在對金融高頻數(shù)據(jù)的分析研究上,開創(chuàng)了小波分析方法應(yīng)用的新領(lǐng)域。本文的主要創(chuàng)新工作如下:1、利用小波分析對股市高頻數(shù)據(jù)的日內(nèi)周期性和日間波動性進行分離,并把其特性分解在不同的尺度上,隨著分解層次的深入,“日歷效應(yīng)”變得越來越平滑,其高峰、尖尾的特性也被獨立出來,使高頻數(shù)據(jù)的特征更清晰地呈現(xiàn)出來。2、根據(jù)小波方差的概念,定義小波偏度和小波峰度,并把它們用在對股市高頻序列的互相關(guān)分析上。得出結(jié)論:以不同的尺度為基準,滬、深兩市收益率和波動率在不同滯后期上的相關(guān)性也是不同的,隨著尺度的增大,表現(xiàn)出的相關(guān)性也在增強。3、把長記憶過程和小波分析結(jié)合起來,著重闡述了長記憶過程的離散小波變換、分整差分過程如何利用小波分析實現(xiàn)擬合和最小二乘估計等理論。利用小波分析研究滬、深股市高頻數(shù)據(jù)的長記憶性,把長記憶性分解在不同的尺度上。4、利用小波去噪法除去高頻時間序列的噪聲,利用不同的準則、不同的小波函數(shù)得到不同的結(jié)果,但總體上用小波去噪的效果要好于傳統(tǒng)的去噪方法。最后,對論文... 

【文章來源】：天津大學天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Rτ的自相關(guān)函數(shù)圖

Rτ的自相關(guān)函數(shù)圖

第二章 小波分析在“日歷效應(yīng)”上的應(yīng)用Rτ的自相關(guān)序列均值為 0.001661，標準差為 0.018537，顯然是白噪聲序而以 Rτ為基礎(chǔ)所得到的自相關(guān)序列圖總體具有明顯的下降特征，且局部（每具有周期性。2.6.2 利用多分辨分析（MRA）對高頻數(shù)據(jù)進行分析在進行多分辨分析時，首先面臨的是分析層數(shù)m 的選擇問題。事實上，大，則信號細節(jié)部分表現(xiàn)的特性越明顯，越有利于趨勢性和周期性的分離。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]上海股市“日歷效應(yīng)”的高頻估計與檢驗[J]. 徐正國,張世英.  天津大學學報(社會科學版). 2005(02)
[2]美國股市與中國股市間溢出效應(yīng)的實證研究[J]. 汪素南,潘云鶴.  浙江大學學報(工學版). 2004(11)
[3]中國股市高頻數(shù)據(jù)中的周期性和長記憶性[J]. 陶利斌,方兆本,潘婉彬.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2004(06)
[4]中國股市長記憶性實證研究[J]. 施紅俊,馬玉林,陳偉忠.  同濟大學學報(自然科學版). 2004(03)
[5]中國股市收益率與波動性長記憶性的實證研究[J]. 李亞靜,何躍,朱宏泉.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2003(01)
[6]中國股市的Granger因果關(guān)系分析[J]. 朱宏泉,盧祖帝,汪壽陽.  管理科學學報. 2001(05)
[7]基于MATLAB的小波分析在股市技術(shù)分析中的應(yīng)用[J]. 侯木舟,袁修貴.  系統(tǒng)工程. 2001(05)
[8]小波分析在股市數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J]. 王哲,王春峰,顧培亮.  系統(tǒng)工程學報. 1999(03)
[9]中國股票市場的有效性檢驗與分析[J]. 陳守東,孟慶順,楊興武.  吉林大學社會科學學報. 1998(02)



本文編號：2907916