發(fā)布時間：2018-04-09 09:27

  本文選題：中國出口集裝箱運價指數(shù)　切入點：小波分析　出處：《大連海事大學》2013年碩士論文

【摘要】：作為國際貿(mào)易的派生市場,集裝箱班輪運輸市場受世界經(jīng)濟的影響十分嚴重,后金融危機時期的集裝箱班輪運輸市場運價備受關(guān)注。由于集裝箱運輸市場受到多種因素的影響,由中國出口集裝箱運價指數(shù)(CCFI)的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)成的時間序列信號中含有很多噪聲。因此,本文將小波分析和ARIMA模型相結(jié)合,運用小波分析提取運價指數(shù)信號中的低頻成分,并剔除高頻成分,從而使得ARIMA模型能夠更好地進行擬合及預測。 本文開篇闡述了論文的研究背景、研究意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及研究的主要內(nèi)容和方法。其次分別從集裝箱運輸市場格局、集裝箱運輸船舶運營、集裝箱運輸航線布局以及集裝箱運價概述等四個方面分析了集裝箱運輸市場的發(fā)展與現(xiàn)狀。接下來簡單地介紹了國內(nèi)外運價指數(shù)及中國出口集裝箱運價指數(shù)(CCFI)。然后介紹了小波理論的發(fā)展足跡與小波分析的理論基礎(chǔ),隨后對中國出口集裝箱運價指數(shù)(CCFI)的原始數(shù)據(jù)進行了去噪處理。緊接著介紹了時間序列及其相關(guān)概念以及時間序列模型,繼而根據(jù)經(jīng)過小波分析并去噪處理后的中國出口集裝箱運價指數(shù)(CCFI)的時間序列數(shù)據(jù),建立了ARIMA模型,對中國出口集裝箱運價指數(shù)(CCFI)進行了預測,并對預測結(jié)果進行了分析。最后對全文進行了總結(jié),針對不足之處,對今后的研究進行了展望。 根據(jù)經(jīng)過小波分析并處理后的中國出口集裝箱運價指數(shù)(CCFI)的時間序列數(shù)據(jù),建立ARIMA模型,有效地提升了ARIMA模型的擬合度及預測效果。本文的研究將對船公司、貨主、代理等航運相關(guān)者了解集裝箱班輪運輸市場形勢,判斷市場走向,及時做出相應(yīng)調(diào)整,規(guī)避市場風險提供有益的參考。
[Abstract]:As a derivative market of international trade, the container liner transportation market is seriously affected by the world economy.Because the container transportation market is affected by many factors, the time series signal composed of the historical data of China's export container freight index CCFI contains a lot of noise.Therefore, this paper combines wavelet analysis with ARIMA model, using wavelet analysis to extract the low frequency component of the freight rate index signal, and eliminating the high frequency component, so that the ARIMA model can fit and predict better.At the beginning of this paper, the research background, research significance, domestic and foreign research status, main contents and methods of research are described.Secondly, the development and present situation of container transport market are analyzed from four aspects: container transport market pattern, container shipping vessel operation, container shipping route layout and container freight rate overview.Then it briefly introduces the domestic and foreign freight price index and China's export container price index CCFI.Then, the development footprint of wavelet theory and the theoretical basis of wavelet analysis are introduced, and then the original data of China Export Container Freight Index (CCFI) are de-noised.Then it introduces the time series and its related concepts as well as the time series model. Then according to the time series data of China's export container price index (CCFI) after wavelet analysis and de-noising, the ARIMA model is established.This paper forecasts China's export container price index (CCFI) and analyzes the forecast results.In the end, the paper summarizes the whole paper and looks forward to the future research aiming at the deficiency.According to the time series data of China Export Container Freight Index (CCFI) after wavelet analysis, the ARIMA model is established, which can effectively improve the fit degree and prediction effect of the ARIMA model.The research in this paper will provide a useful reference for shipping companies, shippers, agents and other shipping related parties to understand the market situation of container liner transportation, judge the market trend, make corresponding adjustments in time, and avoid market risks.
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：U695.22

【參考文獻】

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1 文莉,劉正士,葛運建;小波去噪的幾種方法[J];合肥工業(yè)大學學報(自然科學版);2002年02期

2 王英照;趙金樓;劉家國;;我國出口集裝箱運價指數(shù)與宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)關(guān)系的實證研究[J];價格理論與實踐;2010年02期

3 王述芬;;我國集裝箱班輪運價影響因素研究——基于中國出口集裝箱運價指數(shù)的分析[J];價格理論與實踐;2011年01期

4 武佩劍;陳永平;;中國出口集裝箱運價指數(shù)波動規(guī)律及對策分析[J];價格理論與實踐;2011年03期

5 蔣迪娜;;我國出口集裝箱運價指數(shù)的持續(xù)期依賴特征研究[J];價格理論與實踐;2012年05期

6 張穎梅;甘愛平;;中國出口集裝箱運價指數(shù)動態(tài)彈性分析[J];集裝箱化;2011年06期

7 蔡鐵;朱杰;;小波閾值降噪算法中最優(yōu)分解層數(shù)的自適應(yīng)選擇[J];控制與決策;2006年02期

8 陳麗江;蘇含秋;;中國國際集裝箱班輪運輸市場運價趨勢分析[J];上海海事大學學報;2005年04期

9 席麗麗;李序穎;;VaR方法在我國出口集裝箱市場風險測量中的應(yīng)用研究[J];物流工程與管理;2012年01期

10 余晃晶;;小波降噪閾值選取的研究[J];紹興文理學院學報(自然科學版);2004年03期

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1 王淑花;基于時間序列模型的組合預測模型研究[D];燕山大學;2012年

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本文編號：1725829