發(fā)布時(shí)間：2021-10-18 23:04

　　隨著經(jīng)濟(jì)全球化以及金融市場(chǎng)的快速發(fā)展,金融市場(chǎng)已經(jīng)成為當(dāng)前交易最為活躍的市場(chǎng),對(duì)金融市場(chǎng)的金融建模已經(jīng)成為金融研究領(lǐng)域的重要課題.本文利用選舉模型再現(xiàn)金融市場(chǎng)中投資者之間的交互作用以及投資對(duì)金融市場(chǎng)中的信息態(tài)度的動(dòng)態(tài)變化,構(gòu)建了格點(diǎn)上的選舉金融價(jià)格模型,并對(duì)由模型得到的模擬數(shù)據(jù)的厚尾特性、非自相關(guān)性以及波動(dòng)聚集性與真實(shí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的性質(zhì)進(jìn)行了比較分析,探究了構(gòu)建的金融價(jià)格模型中的金融市場(chǎng)程式化經(jīng)驗(yàn)事實(shí)的存在.本文引入了一種用于研究金融波動(dòng)復(fù)雜性的分析方法——Lempel-Ziv復(fù)雜度,并且使用Lempel-Ziv復(fù)雜度與多尺度帶權(quán)排列熵對(duì)真實(shí)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)與本文構(gòu)建的金融價(jià)格模型得到模擬數(shù)據(jù)的收益率、絕對(duì)收益率以及它們通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾玫降墓逃心Ｊ胶瘮?shù)進(jìn)行了一系列的復(fù)雜性分析,探究了真實(shí)金融市場(chǎng)與本文構(gòu)建的選舉金融價(jià)格模型的波動(dòng)的復(fù)雜性與隨機(jī)性.本文使用了一種叫做復(fù)雜不變距離的測(cè)度方法來對(duì)真實(shí)的金融市場(chǎng)與本文構(gòu)建的金融價(jià)格模型進(jìn)行了的復(fù)雜相似性分析,得到了真實(shí)金融市場(chǎng)和構(gòu)建的金融價(jià)格模型的簡(jiǎn)單聚類分析結(jié)果.基于復(fù)雜不變距離,本文提出了一種時(shí)間序列自相似性分析方法,并應(yīng)用這種自相似性分析方... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．?（ａ）（ｂ）不同的參數(shù)＾下的模擬價(jià)格波動(dòng)以及對(duì)應(yīng)的收益率圖像．??Ｆｉｇ．?１．?（ａ）（ｂ）?Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ?ｐｌｏｔｓ?ｏｆ?ｐｒｉｃｅｓ?ａｎｄ?ｒｅｔｕｒｎｓ?ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ?ｆｏｒ?ｔｈｅ?ｐｒｏｐｏｓｅｄ?ｍｏｄｅｌ?ｗｉｔｈ??

圖２?．?（ａ）（ｂ）由ＫＤＥ得到的真實(shí)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)收益率的概率密度函數(shù)的對(duì)數(shù)圖像．??

作為度量波動(dòng)聚集性的測(cè)度工具．金融市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)研宄指出，股票市場(chǎng)中的收益??率的平方序列的ＡＣＦ通常在幾個(gè)交易日或是幾個(gè)交易周內(nèi)明顯為正值，并且呈現(xiàn)??緩慢衰減趨勢(shì)．在圖４中，真實(shí)數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的收益率的平方序列的ＡＣＦ都明??顯地呈現(xiàn)為正值，并緩慢衰減至０．圖４中模擬數(shù)據(jù)的圖像與真實(shí)數(shù)據(jù)的曲線也很??相似，例如，Ａ?＝?３與Ａ?＝?６的模擬數(shù)據(jù)的ＡＣＦ曲線與ＳＳＥ和ＳＺＳＥ的ＡＣＦ的曲線??１０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]CONSENSUS FORMATION OF TWO-LEVEL OPINION DYNAMICS[J]. Yilun SHANG.  Acta Mathematica Scientia. 2014(04)
[2]復(fù)雜性與腦功能[J]. 吳祥寶,徐京華.  生物物理學(xué)報(bào). 1991(01)



本文編號(hào)：3443670