本文關(guān)鍵詞：小波分析在農(nóng)產(chǎn)品期貨問(wèn)題中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 小波分析(Wavelet Analysis)是1986年以來(lái)由Y.Meyer,S.Mallat及I.Daubechies等的奠基工作而迅速發(fā)展起來(lái)的一門(mén)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科,也是當(dāng)前數(shù)學(xué)家關(guān)注和研究的一個(gè)熱點(diǎn)。它是Fourier分析發(fā)展史上的一個(gè)里程碑,但是傳統(tǒng)Fourier分析不具有空間局部性,而小波變換具有良好的“自適應(yīng)性”和“變焦特性”,在處理非穩(wěn)定信號(hào)上有其特殊的地位和功能。多分辨率分析就是基于此特性的一種簡(jiǎn)化空間表示方法。本文對(duì)小波理論及其在經(jīng)濟(jì)、金融數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用作了嘗試性的研究,利用小波分析的多分辨率特性和濾波思想,對(duì)它在經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列分析中的應(yīng)用作了研究。 首先,經(jīng)過(guò)小波分解及多尺度分析,將價(jià)格信號(hào)投影到不同的頻段上,從而分析期貨市場(chǎng)的周期性和某種長(zhǎng)期趨勢(shì)。然后,通過(guò)濾波器可有效消除金融時(shí)間序列中的噪聲,并充分保留原信號(hào)的特征,通過(guò)對(duì)比去噪后的價(jià)格走勢(shì)簡(jiǎn)要分析了國(guó)內(nèi)大豆指數(shù)與美豆指數(shù)的關(guān)系。同時(shí),針對(duì)金融時(shí)間序列的特點(diǎn),利用尺度函數(shù)和小波函數(shù)對(duì)期貨數(shù)據(jù)進(jìn)行幾個(gè)分辨率的分解,將一組包括多組信息綜合的期貨數(shù)據(jù)信號(hào)分解到不同的信息子空間上,得到不同分辨率的分解信號(hào),分別對(duì)其應(yīng)用(ARMA)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),重構(gòu)得到信號(hào),得出預(yù)測(cè)結(jié)果,從結(jié)果可以看出該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的ARMA模型預(yù)測(cè)。最后,在此基礎(chǔ)上分析了中國(guó)期貨市場(chǎng)的有效性。
【關(guān)鍵詞】：期貨價(jià)格 時(shí)間序列 WDR原理 小波變換
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類(lèi)號(hào)】：F713.35;F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-8
• 1 引言8-12
• 1.1 選題背景及研究意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究評(píng)價(jià)9-10
• 1.2.1 小波分析的產(chǎn)生和發(fā)展9-10
• 1.2.2 小波分析的應(yīng)用現(xiàn)狀10
• 1.3 文章結(jié)構(gòu)安排10-11
• 1.4 本文創(chuàng)新之處11-12
• 2 小波分析基本理論12-21
• 2.1 時(shí)頻分析12-13
• 2.1.1 Gabor變換窗口12-13
• 2.1.2 小波變換與時(shí)頻分析13
• 2.2 連續(xù)小波變換13-15
• 2.2.1 連續(xù)小波基函數(shù)13-14
• 2.2.2 連續(xù)小波變換的定義及性質(zhì)14-15
• 2.3 離散小波變換及去噪原理15-18
• 2.3.1 離散小波變換16-17
• 2.3.2 小波去噪理論17-18
• 2.3.3 以MATLAB實(shí)現(xiàn)小波去噪18
• 2.4 小波的分解與重構(gòu)18-21
• 2.4.1 分解算法19-20
• 2.4.2 重構(gòu)算法20-21
• 3 農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)基本分析及周期性研究21-30
• 3.1 期貨市場(chǎng)的功能作用21-23
• 3.1.1 發(fā)現(xiàn)價(jià)格21
• 3.1.2 回避價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)21-22
• 3.1.3 風(fēng)險(xiǎn)投資22-23
• 3.2 農(nóng)產(chǎn)品期貨交易23
• 3.3 期貨市場(chǎng)的周期性23-30
• 3.3.1 農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格周期振蕩的原因24-25
• 3.3.2 小波函數(shù)的選取25-26
• 3.3.3 期貨市場(chǎng)周期的小波分析26-30
• 4 小波分解與重構(gòu)在時(shí)間序列問(wèn)題中的應(yīng)用30-44
• 4.1 技術(shù)分析30-31
• 4.2 期貨市場(chǎng)的非線性31-33
• 4.3 國(guó)內(nèi)期貨市場(chǎng)與CBOT簡(jiǎn)單對(duì)比33-36
• 4.4 ARMA模型36
• 4.5 WDR原理簡(jiǎn)介36-42
• 4.5.1 基于小波分解與重構(gòu)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)法37-38
• 4.5.2 預(yù)測(cè)模型參數(shù)結(jié)構(gòu)的算法分析38-39
• 4.5.3 實(shí)證分析39-42
• 4.6 中國(guó)期貨市場(chǎng)的有效性研究42-44
• 4.6.1 市場(chǎng)有效性理論42
• 4.6.2 中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)的有效性分析42-44
• 5 結(jié)論及研究思考44-45
• 后記45-46
• 參考文獻(xiàn)46-48
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果48-49
• 詳細(xì)摘要49-52

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 辛月;基于小波理論的期銅價(jià)格周期波動(dòng)和預(yù)測(cè)模型研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2011年

2 葉馨;基于小波回歸分析的國(guó)際原油價(jià)格分析及預(yù)測(cè)[D];天津大學(xué);2012年

3 孫宇軒;基于小波分析的中國(guó)股市時(shí)間序列研究[D];北京交通大學(xué);2010年

4 黃玲;基于多分辨率小波的中國(guó)期貨市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的相關(guān)性研究[D];華南理工大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：小波分析在農(nóng)產(chǎn)品期貨問(wèn)題中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：396783