發(fā)布時間：2020-05-06 06:43

【摘要】：經(jīng)典理論有效市場理論是現(xiàn)代金融學的基石,然而隨著金融市場不斷的發(fā)展及其研究的深入,基于線性思維的有效市場理論受到了很大的挑戰(zhàn)。非線性研究自此開始被廣大學者應(yīng)用到金融市場的研究中,金融市場的復雜多變性就是由非線性的特征所引起。我國股指期貨自2010年4月16日正式推出以來,在金融市場中已經(jīng)發(fā)揮越來越重要的作用,因此對股指期貨市場的分析與預測研究具有重大的理論意義與應(yīng)用價值。本文采用分形、混沌等非線性方法及其小波分析理論對我國股指期貨價格時間序列進行非線性的特性分析與預測理論方法的研究,為資本市場的分析與決策提供了有效的方法與工具。 本文的主要研究框架如下：第一章緒論,概述了目前的股指期貨市場狀況及國內(nèi)外的研究狀況。第二章分析了我國滬深300股指期貨的特性及非線性特征。介紹股指期貨的自身特征、有效市場理論、分形市場理論,通過分形R/S分析與混沌特性深入研究了股指期貨的分形特征及其非線性特征。第三章利用小波分析理論來深入研究股指期貨的內(nèi)在規(guī)律,并對其進行趨勢性預測。介紹了小波分析理論且用實證研究了股指期貨的自相似性與突變性,從而分析總結(jié)了股指期貨波動的內(nèi)在規(guī)律,同時利用小波分解對股指期貨進行趨勢性預測。第四章基于混沌理論與小波分析的股指期貨預測方法的研究。介紹了混沌時間序列的理論,并且通過實證研究把混沌理論應(yīng)用到股指期貨的分析預測上,同時提出了小波分析理論與混沌時間序列對股指期貨進行預測的研究方法。通過多分辨分析對股指期貨時間序列進行去除噪聲,然后再做混沌時間序列的預測,實證表明基于小波去噪的混沌時間序列預測效果要好于混沌時間序列自身的預測。
【圖文】：

式中:凡為t時的對數(shù)收益率;p，為t時的價格。在R/S分析中，使用對數(shù)收益率的效果要優(yōu)于使用價格的百分比的效果。這是由于分形R/S分析中的極差是由平均值的累積離差的性質(zhì)決定的，其對數(shù)收益率相加起來正好就是累積收益率，百分比變化卻沒有這種效果。選取股指期貨滬深300的l「1012合約與l「1103合約的日收盤數(shù)據(jù)，因為我國的股指期貨2010年4月16日才推出，而且合約都有到期日，，因此滬深101合約的樣本總數(shù)是164個(2010年4月16日到加10年12月17日)，而滬深1103還未到期，樣本總數(shù)為152個(2010年7月19日到2011年3月7日)。而5分鐘的高頻數(shù)據(jù)有點數(shù)目太多，這里僅截取了3個月左右的數(shù)據(jù)。具體樣本J清況見表2一1。表2一1實證樣本數(shù)據(jù)合合約品種種樣本時間區(qū)間間樣本數(shù)目目55555分鐘鐘日日5分鐘鐘日日IIIF1012合約約2010年10月8日一2010002010年4月16日一2010年年28522216444年年年12月17日日12月17日日日日IIIFli03合約約2011年i月4日一2011112010年7月19日一2011年年22388815222年年年3月7日日3月7日日日日...“、枯、、“一一

這里用Matlab語言進行編程，計算得到的結(jié)果如表2一2。表2一ZR/S分析計算所得參數(shù)值合合約約IF1012合約約IFll03合約約參參數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)數(shù)55555分鐘收益率率日收益率率5分鐘收益率率日收益率率HHHHH0.6026660.6854440.6400000.695444aaaaa0.5754440.4281110.3359990.361999在雙對數(shù)坐標中畫出(i，R(i)/S(i))的散點圖，并用線性回歸進行擬合。In伍/s)關(guān)于Inx的擬合圖形見圖2一9一2一12。計算結(jié)果顯示IFlo12合約與IFll03合約的5分鐘與日收益率時間序列的Hurst指數(shù)H都大于0.5，這表明股指期貨的收益率變化呈現(xiàn)分數(shù)布朗運動的特征，即股指期貨收益率的變化都具有分形特征。根據(jù)Hurst指數(shù)H的特性，可知工F1012合約與工FllO3合約收益率的時間
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：O211;F832.51

【參考文獻】

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本文編號：2650856