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

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【摘要】：黃金具有貨幣、金融、商品等屬性,被廣泛運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域。正因?yàn)槠鋸?fù)雜的屬性,不僅經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)黃金價(jià)格的波動(dòng)產(chǎn)生巨大影響,而且地緣政治、貨幣市場(chǎng)、股票市場(chǎng)、石油市場(chǎng)等因素也會(huì)影響到黃金價(jià)格。因此,如何有效地預(yù)測(cè)黃金價(jià)格就成為了一個(gè)比較重要的課題。本文首先對(duì)有關(guān)黃金市場(chǎng)的理論進(jìn)行系統(tǒng)梳理。然后在以往研究中使用的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行回顧,評(píng)析各個(gè)預(yù)測(cè)方法的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。由于黃金價(jià)格序列是非線性和非平穩(wěn)的,傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型假定數(shù)據(jù)是線性的,難以捕捉到黃金價(jià)格序列中的非線性模式,從而不能精確預(yù)測(cè)到黃金價(jià)格。據(jù)此,本文提出了基于EEMD(集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法)分解黃金價(jià)格的分析方法,利用此方法對(duì)國(guó)際黃金歷史價(jià)格分解為若干不同頻率的價(jià)格分量,分別提取出長(zhǎng)期價(jià)格、中期價(jià)格以及短期波動(dòng)價(jià)格。結(jié)合ICSS與Chow方法對(duì)三個(gè)事件價(jià)格進(jìn)行結(jié)構(gòu)變點(diǎn)檢驗(yàn),并運(yùn)用外部事件與變點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,以此分析外部事件對(duì)黃金價(jià)格波動(dòng)特征的影響。研究發(fā)現(xiàn),市場(chǎng)波動(dòng)項(xiàng)的周期為4.3個(gè)月,可以認(rèn)為是黃金價(jià)格在短期內(nèi)都有一個(gè)自我調(diào)整的功能,能夠?qū)σ话闶袌?chǎng)事件諸如“迪拜事件”以及“塞浦路斯事件”發(fā)生進(jìn)行調(diào)整,其持續(xù)時(shí)間約為三個(gè)月：重大事件項(xiàng)的周期為40.8個(gè)月,可以認(rèn)為是一些未預(yù)料突發(fā)的事件諸如戰(zhàn)爭(zhēng)和經(jīng)濟(jì)危機(jī)等能對(duì)黃金價(jià)格有著較大影響,并會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)一段時(shí)間；長(zhǎng)期趨勢(shì)項(xiàng)表示黃金價(jià)格的長(zhǎng)期趨勢(shì)。最后,采用支持向量機(jī)模型對(duì)黃金價(jià)格分解并提取出市場(chǎng)波動(dòng)價(jià)格、重大事件價(jià)格和趨勢(shì)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè),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(jī),發(fā)現(xiàn)運(yùn)用粒子群算法RBF核函數(shù)支持向量機(jī)對(duì)黃金市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)取得了較好的預(yù)測(cè)效果,重大事件項(xiàng)和長(zhǎng)期趨勢(shì)項(xiàng)的預(yù)測(cè)精度要比短期波動(dòng)項(xiàng)的要高。采用移動(dòng)窗口方法獲取提前5步的預(yù)測(cè)值與提前1步值來考察樣本的預(yù)測(cè)能力相比,提前5步的預(yù)測(cè)精度是要比提前1步的預(yù)測(cè)精度是要差。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F831.54;F224

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