本文選題：連續(xù)滲流　切入點(diǎn)：隨機(jī)交互　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化不斷加速,市場經(jīng)濟(jì)體制在不斷完善,各個經(jīng)濟(jì)體為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,金融創(chuàng)新運(yùn)動日益加快,新的金融服務(wù)不斷涌現(xiàn),新型金融產(chǎn)品和衍生工具層出不窮,因此,金融市場運(yùn)作規(guī)律、統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的研究分析,顯得空前重要,這也成了金融數(shù)學(xué)以及金融統(tǒng)計(jì)研究的熱點(diǎn)問題。而金融模型的構(gòu)造,是研究金融市場價格波動機(jī)制的最有效方法之一,在這個背景下,金融物理學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。金融物理學(xué)是當(dāng)今金融模型科研領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一,是把物理中的交互作用系統(tǒng)里的模型理論,運(yùn)用到了金融模型的構(gòu)造中。Stauffer和Tanaka,Penna等人已經(jīng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)物理模型里的滲流理論,對股票價格的波動性質(zhì)進(jìn)行了研究,并取得了一定的成果。本文中,我們主要是對連續(xù)滲流模型進(jìn)行改進(jìn)創(chuàng)新,建立多粒子的連續(xù)滲流模型,從多粒子金融價格模型基礎(chǔ)上來了解價格形成機(jī)制及波動過程與影響。同時,我們通過Matlab對不同參數(shù)條件下的模型進(jìn)行模擬,將不同參數(shù)對應(yīng)的價格序列和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對比,為后續(xù)統(tǒng)計(jì)分析工作做好鋪墊。同時,我們采用了一些經(jīng)典分形理論研究方法,如MF-DFA,來研究實(shí)際數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)在多重分型和長記憶性等方面的性質(zhì),還采用了較為熱門的多尺度熵方法研究了不同序列的復(fù)雜度,并運(yùn)用交互熵方法研究了不同序列間復(fù)雜度之間的關(guān)系。本文中,我們選取了上證綜指和深證成指的部分?jǐn)?shù)據(jù)同模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的對比分析,并以此來驗(yàn)證多粒子連續(xù)滲流模型在股票價格模型構(gòu)造上的合理性。
[Abstract]:With the acceleration of global economic integration and the continuous improvement of the market economic system, in order to promote the rapid development of the economy, the financial innovation movement is accelerating day by day, and new financial services are constantly emerging. New types of financial products and derivatives emerge in endlessly. Therefore, the study and analysis of financial market operation and statistical properties are of unprecedented importance, which has also become a hot issue in financial mathematics and financial statistics. And the construction of financial models, It is one of the most effective methods to study the mechanism of price fluctuation in financial market. Under this background, financial physics emerges as the times require. Financial physics is one of the hotspots in the field of financial model research. The model theory in the interaction system in physics has been applied to the construction of the financial model. Stauffer and Tanaka Penna have applied the seepage theory in the statistical physical model to study the volatility of stock price. In this paper, we mainly improve and innovate the continuous seepage model, and establish the multi-particle continuous seepage model. On the basis of multi-particle financial price model, we understand the mechanism of price formation and the volatility process and influence. At the same time, we simulate the model under different parameters by Matlab. The price series corresponding to different parameters and the real data are analyzed and compared to lay the groundwork for the subsequent statistical analysis. At the same time, we adopt some classical fractal theory research methods. For example, MF-DFAA is used to study the properties of real and simulated data in multi-classification and long memory, and the complexity of different sequences is studied by using the popular multi-scale entropy method. In this paper, we choose some data of Shanghai Composite Index and Shenzhen Composite Index to compare with simulation data in detail. It is proved that the multi-particle continuous seepage model is reasonable in the construction of stock price model.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F832.51

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本文編號：1589053