發(fā)布時間：2017-04-24 20:03

  本文關鍵詞：國際原油價格數(shù)據(jù)中隱含的市場信息及其特征的時空動力學分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：原油作為全球主要的化工原料,又是全球極為重要的能源,其價格的變動會影響著經(jīng)濟領域的各個方面。所以,對于國際原油市場的信息和特征的分析與刻畫具有十分重要的實際價值。本文基于隨機矩陣理論,研究了國際原油價格收益率相關系數(shù)矩陣中所隱含的市場信息。并且,我們還利用吸收率、動態(tài)同步性比率、動態(tài)非同步性比率以及動態(tài)聚類算法進一步分析了國際原油市場的風險性和同步性特征。出于這個目的,我們選取了1999年1月-2015年2月的國際主要市場原油現(xiàn)貨價格的月度數(shù)據(jù):西德克薩斯中質(zhì)原油、布倫特原油、迪拜原油、辛塔原油、米納斯原油、塔皮斯原油和阿曼原油現(xiàn)貨價格,并計算國際原油價格收益率相關系數(shù)矩陣tC)(。我們通過隨機矩陣理論分析了相關系數(shù)矩陣tC)(中的相關系數(shù)和特征值的統(tǒng)計性質(zhì)。結(jié)果表明各地區(qū)原油價格并不是隨機獨立的,而是相互關聯(lián)著的。通過對相關系數(shù)矩陣tC)(的平均相關系數(shù)的研究,進一步得到了國際原油市場的相關性和風險性是很大的。并且還發(fā)現(xiàn)相關系數(shù)矩陣tC)(的最大特征值包含了大量的市場信息,第二、第三大特征值包含了部分市場信息,而第三大之后的特征值所包含的市場信息量則非常有限。基于對特征向量和特征組合的分析,我們發(fā)現(xiàn)國際原油市場大致可以劃分為10個不同的時期,并且回歸系數(shù)的間斷點出現(xiàn)的時間要早于國際市場原油平均價格的波動拐點出現(xiàn)的時間。因此,我們可以有效地預測出國際原油價格的波動拐點,即相關系數(shù)矩陣tC)(所隱含的市場信息具有超前性。最后我們通過吸收率、動態(tài)同步性比率、動態(tài)非同步性比率以及動態(tài)聚類算法研究了國際原油市場的風險性和同步性特征,結(jié)果表明國際原油市場充滿了風險性,并且國際原油市場的風險性也在逐漸的增大。國際原油市場的同步性區(qū)域占據(jù)主導地位,即國際原油市場的同步性很強,其中西德克薩斯中質(zhì)原油和布倫特原油在國際原油市場中占據(jù)非常重要的地位。
【關鍵詞】：隨機矩陣理論 相關系數(shù)矩陣 原油價格 市場風險 市場同步性
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F416.22;F764.1;O151.21
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 隨機矩陣理論(RMT)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 石油價格的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 本文的研究內(nèi)容、研究思路和擬創(chuàng)新點15-18
• 1.3.1 研究內(nèi)容15
• 1.3.2 研究思路15-16
• 1.3.3 擬創(chuàng)新點16-18
• 第2章 理論基礎18-24
• 2.1 隨機矩陣理論的簡介18
• 2.2 隨機理論的兩個重要結(jié)論18-19
• 2.3 連續(xù)型隨機變量的概率密度19
• 2.4 正態(tài)分布19-20
• 2.5 特征值與特征向量20
• 2.6 最小二乘法的一元線性回歸模型20-22
• 2.6.1 最小二乘法20-21
• 2.6.2 一元線性回歸模型與未知參數(shù)的估計21-22
• 2.7 信息熵22-23
• 2.8 本章小結(jié)23-24
• 第3章 相關系數(shù)矩陣隱含的市場信息的定量刻畫24-43
• 3.1 數(shù)據(jù)的選取及平穩(wěn)性檢驗24-25
• 3.1.1 數(shù)據(jù)的選取24-25
• 3.1.2 平穩(wěn)性檢驗25
• 3.2 國際原油價格收益率相關系數(shù)矩陣的構(gòu)造25-28
• 3.2.1 數(shù)據(jù)的處理25-26
• 3.2.2 平穩(wěn)性檢驗26-27
• 3.2.3 時間移動窗口的構(gòu)造27-28
• 3.2.4 國際原油價格收益率相關系數(shù)28
• 3.3 國際原油市場的相關性分析28-31
• 3.3.1 相關系數(shù)的概率密度28-30
• 3.3.2 平均相關系數(shù)分析30-31
• 3.4 特征值的統(tǒng)計性質(zhì)31-35
• 3.4.1 特征值的分布31-33
• 3.4.2 特征值熵33-35
• 3.5 特征向量分析35-37
• 3.6 基于特征組合的相關系數(shù)矩陣所隱含的市場信息37-41
• 3.6.1 特征組合算法37-38
• 3.6.2 回歸系數(shù)分析38-40
• 3.6.3 相關系數(shù)矩陣所含市場信息的超前性40-41
• 3.7 本章小結(jié)41-43
• 第4章 國際原油市場特征的度量43-48
• 4.1 市場風險43-45
• 4.1.1 吸收率43
• 4.1.2 國際原油市場風險性分析43-44
• 4.1.3 平均相關系數(shù)分析44-45
• 4.2 市場同步性45-47
• 4.2.1 動態(tài)同步性比率和動態(tài)非同步性比率45
• 4.2.2 國際原油市場同步性分析45-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第5章 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 主要結(jié)論48
• 5.2 研究展望48-50
• 參考文獻50-54
• 致謝54-55
• 攻讀碩士學位期間的科研情況55

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 強新;范繼濤;鄒煒;;國際國內(nèi)原油價格成分分解及比較分析[J];中國國土資源經(jīng)濟;2008年10期

2 宜賓;原油價格上揚企業(yè)作何抉擇?[J];中國科技信息;1990年03期

3 張s，

本文編號：324845