本文關(guān)鍵詞：基于Hilbert-Huang Transform的上證指數(shù)波動特征及影響因素分析

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【摘要】：我國股票市場,在經(jīng)歷了25年的發(fā)展之后,已成為具有第二大全球市值比重的股票市場,占比超10%,具有非常廣闊的發(fā)展前景與非常巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＭ瑫r,股票市場和國民經(jīng)濟密切相關(guān),對其波動特征及相關(guān)影響因素的研究具有重要意義。而大量研究成果證實金融時間序列具有高噪聲、非平穩(wěn)、非線性等特性。希爾伯特黃變換(HHT)自1998年正式提出以來,作為一種直觀的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)算法,對處理廣泛存在的頻率隨時間變化信號中非平穩(wěn)、非線性過程的分析效果顯著。本文對金融時間序列具備的非平穩(wěn)、非線性特點進行充分考量,在實證過程中引入HHT方法,對我國上證指數(shù)時間序列進行建模分析。首先利用HHT方法中的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)算法對樣本數(shù)據(jù)序列進行篩分,得到8個本征模態(tài)函數(shù)(IMF)和1個趨勢余項。通過分量重構(gòu),證明了EMD算法的有效性和完備性。接著利用希爾伯特譜分析,輔以主成分分析法、方差貢獻占比等方法,按評估結(jié)果將各分量按頻域劃分(高頻、低頻、趨勢項)并進行波動特征分析。同時,將代表上證指數(shù)中長期波動的低頻分量與宏觀經(jīng)濟變量(工業(yè)增加值同比增速、CPI同比增速、SHIBOR 1W與LIBOR 1W之差、平均匯率和廣義貨幣供給量)建立VAR模型進行分析,得出結(jié)論;上證指數(shù)中長期波動與平均匯率呈負相關(guān)關(guān)系,與CPI同比增速、工業(yè)增加值同比增速和廣義貨幣供給量呈正相關(guān)關(guān)系,與SHIBOR 1W與LIBOR 1W之差呈正相關(guān)關(guān)系,但關(guān)系較為微弱。對代表了上證指數(shù)短期波動的高頻分量,利用Hilbert譜分析,結(jié)合Mann-Kendall突變檢測方法,通過尋找譜中突變點,讀取突變點的瞬時頻率和瞬時振幅,并對其進行解析,并與現(xiàn)實事件進行對照驗證檢測有效性。最后,根據(jù)實證結(jié)果得出相應(yīng)結(jié)論,指出本文的創(chuàng)新點與不足,并對未來研究進行展望。
【關(guān)鍵詞】：希爾伯特黃變換 上證指數(shù) 頻域 宏觀經(jīng)濟變量 突變檢測
【學(xué)位授予單位】：廣東外語外貿(mào)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 緒論7-17
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)文獻綜述8-15
• 1.2.1 關(guān)于股票市場波動特征研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.2 關(guān)于股票市場波動的影響因素研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.3 關(guān)于希爾伯特黃變換方法應(yīng)用的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文的研究內(nèi)容及創(chuàng)新之處15-17
• 1.3.1 本文的研究框架15
• 1.3.2 本文的研究方法15-16
• 1.3.3 本文的創(chuàng)新點與不足之處16-17
• 第2章 研究的技術(shù)方法17-24
• 2.1 希爾伯特黃變換方法17-19
• 2.1.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）17-18
• 2.1.2 希爾伯特變換18-19
• 2.2 向量自回歸模型19-21
• 2.3 主成分分析法21-22
• 2.4 Mann-Kendall突變檢測方法22-24
• 第3章 基于Hilbert-Huang Transform的上證指數(shù)波動特征實證分析24-35
• 3.1 研究整體框架24
• 3.2 數(shù)據(jù)選取的說明24-26
• 3.3 上證指數(shù)的希爾伯特黃變換26-31
• 3.4 上證指數(shù)波動特征分析31-34
• 3.4.1 趨勢項波動特征分析31-32
• 3.4.2 低頻分量波動特征分析32-33
• 3.4.3 高頻分量波動特征分析33-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 上證指數(shù)中長期波動宏觀影響因素分析及短期波動突變點檢測35-45
• 4.1 上證指數(shù)中長期波動的宏觀影響因素分析35-39
• 4.1.1 VAR模型的建立35-36
• 4.1.2 協(xié)整分析與方差分解36-39
• 4.2 上證指數(shù)短期波動的突變點檢測與特征分析39-43
• 4.3 本章小結(jié)43-45
• 第5章 研究結(jié)論及展望45-48
• 5.1 本文的主要結(jié)論45-46
• 5.2 后續(xù)研究展望46-48
• 參考文獻48-53
• 致謝53-54
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文54

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉迎春;;滬深300指數(shù)與上證指數(shù)關(guān)系的實證研究[J];遼寧經(jīng)濟;2008年12期

2 姜娉婷;劉穎博;;上證指數(shù)與基金資產(chǎn)配置相關(guān)性實證研究[J];金融經(jīng)濟;2009年14期

3 葉中行,楊利平;上證指數(shù)的混沌特性分析[J];上海交通大學(xué)學(xué)報;1998年03期

4 朱寧;徐標;仝殿波;;上證指數(shù)的時間序列預(yù)測模型[J];桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報;2006年02期

5 范漪涵;;生存模型對上證指數(shù)漲跌天數(shù)的探討[J];科協(xié)論壇(下半月);2007年03期

6 王強;秦安增;;上證指數(shù)短期預(yù)測的數(shù)學(xué)模型[J];電腦編程技巧與維護;2009年04期

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本文編號：1056155