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基于中國股指序列的混沌建模與預(yù)測研究

發(fā)布時間:2020-05-13 09:14
【摘要】:本文主要研究了金融混沌時間序列的相空間重構(gòu)參數(shù)的選取以及非線性預(yù)測的方法。從Lyapunov指數(shù)定義式出發(fā),提出了關(guān)于該指數(shù)的解析計(jì)算方法;同時,在非線性預(yù)測方法基礎(chǔ)上提出了局域非線性多項(xiàng)式預(yù)測的方法。通過對Logistic映射、立方映射以及正弦映射的仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了解析計(jì)算方法的有效性;通過對上證指數(shù)時間序列的局域非線性多項(xiàng)式預(yù)測,結(jié)果表明該方法對于實(shí)際值具有良好的預(yù)測效果。論文的安排如下:首先,概述了中國股票市場的發(fā)展歷程及特點(diǎn)以及傳統(tǒng)的研究股票市場的計(jì)量模型。其次,介紹了混沌理論的發(fā)展歷程以及混沌系統(tǒng)的特點(diǎn),如對初始值的敏感性、有界性、遍歷性、豐富的層次和自相似結(jié)構(gòu)、正的Lyapunov指數(shù)。并進(jìn)一步介紹了混沌現(xiàn)象在不同領(lǐng)域中的研究,表明混沌現(xiàn)象在現(xiàn)實(shí)生活中普遍存在,研究混沌系統(tǒng)將會幫助我們更好地解釋各類現(xiàn)象。第三,從Lyapunov指數(shù)的定義式出發(fā),提出了關(guān)于一維混沌映射Lyapunov指數(shù)的解析計(jì)算方法,并通過對Logistic映射、立方映射、正弦映射的仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該方法的正確性。最后,針對中國股票市場的上證指數(shù),選用對數(shù)線性去趨勢平穩(wěn)化(LLD)的方法消除了外部因素對于預(yù)測結(jié)果的影響。利用互信息法和CAO法確定了該時間序列相空間的重構(gòu)參數(shù)為τ=3,m=10。在預(yù)測方法上,比較了局域平均預(yù)測法和局域線性預(yù)測法的優(yōu)缺點(diǎn),并提出了局域非線性多項(xiàng)式的預(yù)測方法,通過實(shí)證研究證實(shí)了該方法對于實(shí)際值具有良好的預(yù)測效果,使用該方法能夠更加有效地進(jìn)行預(yù)測。
【圖文】:

基于中國股指序列的混沌建模與預(yù)測研究


計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分類

基于中國股指序列的混沌建模與預(yù)測研究


上證指數(shù)時間序列圖
【學(xué)位授予單位】:江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2661722

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