本文選題：滬銅期貨 + 分形�。� 參考：《北方工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：應(yīng)用自相關(guān)函數(shù)檢驗法和GARCH模型檢驗方法,對時間標度τ=1,5,22,66下的滬銅期貨收益率序列進行實證研究,在不同時間標度下均檢驗出波動聚集現(xiàn)象,滬銅期貨表現(xiàn)出自相似的特征。通過移動窗口技術(shù)構(gòu)建波動聚集指數(shù),度量了滬銅期貨波動聚集程度,發(fā)現(xiàn)其波動聚集程度隨著T和移動窗口的增大而增大。 利用重標極差(R/S)方法和修正的重標極差方法(修正R/S分析法)對滬銅期貨市場不同時間標度下的收益率序列進行實證分析,并將分析結(jié)果進行了對比。研究發(fā)現(xiàn)修正R/S分析法在不同時間標度下沒有檢驗出滬銅期貨市場具有明顯的長期記憶的特征,而經(jīng)典的R/S分析法支持滬銅期貨市場具有持續(xù)性和記憶性的特征。 運用去趨勢波動分析法(DFA),對滬銅期貨不同時間標度下的收益率序列的長記憶特征進行研究,并對滬銅期貨市場的標度特性進行了分析。結(jié)果表明,滬銅期貨收益率序列的標度指數(shù)和長期記憶性隨著時間標度的增大而增大。趨勢階數(shù)較高時,不同時間標度下的收益率序列的標度指數(shù)近似相等。 運用多重分形去趨勢波動分析法(MF-DFA)對滬銅期貨市場不同時間標度收益率序列進行實證研究,發(fā)現(xiàn)其具有顯著的多重分形特征。通過對原始序列作重排和相位隨機化處理,并與原始收益率序列進行比較,深入分析了多重分形特征的成因。結(jié)果表明,滬銅期貨收益率序列的多重分形特征是由長期記憶性和肥尾分布兩個因素導(dǎo)致的,其中價格波動的長期記憶性是主要原因。
[Abstract]:Using autocorrelation function test method and GARCH model test method, this paper makes an empirical study on the Shanghai copper futures yield series under time scale 蟿 ~ (1) ~ (1) ~ (5) ~ (5) ~ (2) ~ (2 +). Under different time scales, the phenomenon of fluctuation aggregation is tested, and the performance of Shanghai copper futures is similar. Based on the moving window technology, the volatility aggregation index is constructed to measure the volatility aggregation degree of Shanghai copper futures. It is found that the volatility aggregation degree increases with the increase of T and moving window. By using the method of rescaling range difference and the modified method of rescaling range (modified R / S method), the paper makes an empirical analysis on the return series of Shanghai copper futures market under different time scales, and compares the results. It is found that the modified R / S method does not test the characteristics of long term memory in Shanghai copper futures market under different time scales, while the classical R / S analysis supports the persistence and memory of Shanghai copper futures market. The long memory characteristics of the yield series of Shanghai copper futures under different time scales are studied by using the detrend volatility analysis method (DFAA), and the scale characteristics of Shanghai copper futures market are analyzed. The results show that the scale index and long-term memory of Shanghai copper futures yield series increase with the increase of time scale. When the trend order is high, the scalar exponents of the return series under different time scales are approximately equal. The multifractal detrend volatility analysis method (MF-DFAA) is used to study the different time scale return series of Shanghai copper futures market, and it is found that it has significant multifractal characteristics. By rearranging and phase randomizing the original sequence and comparing it with the original rate of return series, the causes of multifractal characteristics are analyzed in depth. The results show that the multifractal characteristics of Shanghai copper futures return series are caused by two factors: long-term memory and fat tail distribution, among which the long-term memory of price fluctuation is the main reason.
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F724.5;F224

【參考文獻】

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本文編號：1853595