本文關(guān)鍵詞：基于EEMD模型的多尺度黃金價格波動特征分析及其預(yù)測研究　出處：《長沙理工大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 黃金價格 ICSS算法 支持向量機 預(yù)測

【摘要】：黃金具有貨幣、金融、商品等屬性,被廣泛運用于各個領(lǐng)域。正因為其復(fù)雜的屬性,不僅經(jīng)濟環(huán)境對黃金價格的波動產(chǎn)生巨大影響,而且地緣政治、貨幣市場、股票市場、石油市場等因素也會影響到黃金價格。因此,如何有效地預(yù)測黃金價格就成為了一個比較重要的課題。本文首先對有關(guān)黃金市場的理論進行系統(tǒng)梳理。然后在以往研究中使用的預(yù)測模型進行回顧,評析各個預(yù)測方法的優(yōu)勢與劣勢。由于黃金價格序列是非線性和非平穩(wěn)的,傳統(tǒng)的經(jīng)濟學(xué)模型假定數(shù)據(jù)是線性的,難以捕捉到黃金價格序列中的非線性模式,從而不能精確預(yù)測到黃金價格。據(jù)此,本文提出了基于EEMD(集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法)分解黃金價格的分析方法,利用此方法對國際黃金歷史價格分解為若干不同頻率的價格分量,分別提取出長期價格、中期價格以及短期波動價格。結(jié)合ICSS與Chow方法對三個事件價格進行結(jié)構(gòu)變點檢驗,并運用外部事件與變點檢驗結(jié)果進行對比,以此分析外部事件對黃金價格波動特征的影響。研究發(fā)現(xiàn),市場波動項的周期為4.3個月,可以認(rèn)為是黃金價格在短期內(nèi)都有一個自我調(diào)整的功能,能夠?qū)σ话闶袌鍪录T如“迪拜事件”以及“塞浦路斯事件”發(fā)生進行調(diào)整,其持續(xù)時間約為三個月：重大事件項的周期為40.8個月,可以認(rèn)為是一些未預(yù)料突發(fā)的事件諸如戰(zhàn)爭和經(jīng)濟危機等能對黃金價格有著較大影響,并會持續(xù)很長一段時間；長期趨勢項表示黃金價格的長期趨勢。最后,采用支持向量機模型對黃金價格分解并提取出市場波動價格、重大事件價格和趨勢價格進行預(yù)測,并通過使用粒子群算法優(yōu)化四種不同核函數(shù)的支持向量機,發(fā)現(xiàn)運用粒子群算法RBF核函數(shù)支持向量機對黃金市場價格預(yù)測取得了較好的預(yù)測效果,重大事件項和長期趨勢項的預(yù)測精度要比短期波動項的要高。采用移動窗口方法獲取提前5步的預(yù)測值與提前1步值來考察樣本的預(yù)測能力相比,提前5步的預(yù)測精度是要比提前1步的預(yù)測精度是要差。
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F831.54;F224

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本文編號：1331578