目前對(duì)非線性科學(xué)特別是混沌理論的研究方興未艾,混沌理論自提出之后一直表現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力,它與其它各學(xué)科相互交義,互相滲透,在經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、氣象學(xué)、生命科學(xué)等眾多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,特別是人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)日益加深的今天,產(chǎn)生大量的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),如何處理分析這些金融數(shù)據(jù),受到了普遍的重視。傳統(tǒng)意義上的金融價(jià)格時(shí)間序列研究是在有效市場(chǎng)假說(shuō)（EMH）基礎(chǔ)上進(jìn)行的,并逐步發(fā)展了一套相對(duì)成熟的傳統(tǒng)線性時(shí)間序列分析方法,其中比較有代表性的線性平穩(wěn)統(tǒng)計(jì)模型有：滑動(dòng)平均模型（MA）,自回歸模型（AR）和自回歸滑動(dòng)平均模型（ARMA）等。但許多證據(jù)表明,線性理論已經(jīng)不能很好的闡釋金融市場(chǎng)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng),比如金融指數(shù)收益率存在尖峰胖尾現(xiàn)象等,因此,在非線性基礎(chǔ)上研究金融市場(chǎng)有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。對(duì)非線性系統(tǒng)的研究無(wú)論在科學(xué)研究領(lǐng)域還是工程應(yīng)用領(lǐng)域都是極具挑戰(zhàn)并且棘手的問(wèn)題。本文利用混沌理論作為工具,對(duì)黃金價(jià)格時(shí)間序列進(jìn)行深入的分析,研究數(shù)據(jù)為紐約金屬交易所COMEX提供的黃金交易數(shù)據(jù)。結(jié)合黃金價(jià)格時(shí)間序列的特點(diǎn),采用互信息法和Cao氏法求得時(shí)延和嵌入維數(shù)并對(duì)黃金價(jià)格序列進(jìn)行相空間重構(gòu),同時(shí)在定性判別混沌時(shí)間序列的... 

【文章來(lái)源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：46 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 選題的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究的思路、方法
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第二章 CHAOS與EMH理論基礎(chǔ)
    2.1 CHAOS理論概述
        2.1.1 蝴蝶效應(yīng)
        2.1.2 CHAOS的哲學(xué)意義
        2.1.3 CHAOS的特性
    2.2 EMH理論
        2.2.1 EMH理論概述
        2.2.2 EMH理論的缺陷
        2.2.3 黃金價(jià)格時(shí)間序列的影響因素
    2.3 黃金價(jià)格時(shí)間序列的特點(diǎn)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 混沌時(shí)序分析
    3.1 混沌判別方法
    3.2 Takens定理
    3.3 延遲時(shí)間選取
        3.3.1 自相關(guān)函數(shù)法
        3.3.2 復(fù)自相關(guān)法
        3.3.3 互信息量法
    3.4 嵌入維數(shù)選取
        3.4.1 偽最鄰近點(diǎn)法
        3.4.2 Cao氏法
    3.5 Lyapunov指數(shù)
        3.5.1 Lyapunov指數(shù)定義
        3.5.2 Lyapunov指數(shù)計(jì)算方法
    3.6 分形維數(shù)
    3.7 本章小結(jié)
第四章 黃金價(jià)格時(shí)序混沌實(shí)證分析
    4.1 研究對(duì)象的選取
    4.2 5分鐘價(jià)格時(shí)序混沌特性檢驗(yàn)
        4.2.1 相空間重構(gòu)
        4.2.2 關(guān)聯(lián)維數(shù)
        4.2.3 Lyapunov指數(shù)
        4.2.4 樣本數(shù)量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響
    4.3 低、中、高頻數(shù)據(jù)混沌特性實(shí)證分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ARFIMA模型的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)[J]. 林雨,孔劉柳,劉培.  南華大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2010(01)
[2]GA-BP算法在黃金價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李京.  金融經(jīng)濟(jì). 2010(02)
[3]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)問(wèn)題研究[J]. 張均東,劉澄,孫彬.  經(jīng)濟(jì)問(wèn)題. 2010(01)
[4]黃金價(jià)格與外匯、原油價(jià)格的聯(lián)動(dòng)關(guān)系研究[J]. 黎婷,朱槿.  中國(guó)商界(下半月). 2009(10)
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[6]長(zhǎng)期黃金價(jià)格影響因素實(shí)證分析[J]. 李家林.  生產(chǎn)力研究. 2009(14)
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[9]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)際黃金價(jià)格預(yù)測(cè)模型[J]. 顧孟鈞,張志和,陳友.  商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2008(27)
[10]一種最大李雅普諾夫指數(shù)估計(jì)的穩(wěn)健算法[J]. 楊紹清,章新華,趙長(zhǎng)安.  物理學(xué)報(bào). 2000(04)

博士論文
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[2]非線性動(dòng)力系統(tǒng)時(shí)間序列分析方法及其應(yīng)用研究[D]. 孟慶芳.山東大學(xué) 2008
[3]多變量金融時(shí)間序列的非線性檢驗(yàn)及重構(gòu)研究[D]. 劉立霞.天津大學(xué) 2007
[4]時(shí)間序列相空間重構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘方法及其在證券市場(chǎng)的應(yīng)用[D]. 陳佐.湖南大學(xué) 2007
[5]相空間重構(gòu)、分叉及經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)吸引子分析[D]. 王妍.西北工業(yè)大學(xué) 2007
[6]基于非線性動(dòng)力學(xué)的金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)研究[D]. 盧山.東南大學(xué) 2006
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碩士論文
[1]國(guó)際黃金價(jià)格與我國(guó)黃金儲(chǔ)備動(dòng)態(tài)管理[D]. 張旭.首都師范大學(xué) 2009
[2]混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型研究[D]. 周金勇.武漢理工大學(xué) 2009
[3]黃金定價(jià)機(jī)制與我國(guó)構(gòu)建黃金定價(jià)權(quán)戰(zhàn)略研究[D]. 施麗敏.華東師范大學(xué) 2009
[4]混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)應(yīng)用研究[D]. 李海波.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[5]中國(guó)跨市場(chǎng)黃金投資分析[D]. 高峻航.復(fù)旦大學(xué) 2009
[6]基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究[D]. 鄭紀(jì)安.廈門大學(xué) 2009
[7]中國(guó)證券市場(chǎng)的混沌動(dòng)力學(xué)行為研究[D]. 鄒裔忠.廈門大學(xué) 2008
[8]多變量混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)及其在股票市場(chǎng)中的應(yīng)用[D]. 方芬.東南大學(xué) 2006
[9]利用混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行電力市場(chǎng)短期電價(jià)預(yù)測(cè)[D]. 萬(wàn)武輝.電子科技大學(xué) 2005
[10]混沌時(shí)序的特征量分析及相空間重構(gòu)[D]. 姜桂仁.江蘇大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3151745