收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于非线性动力学的金融时间序列预测技术研究

卢山  
【摘要】: 金融市场是国家经济运行的核心,金融时间序列是经济与金融领域中最重要的数据类型,对这类数据进行分析、预测和控制是整个经济和金融活动的重要工作。金融时间序列包括债券、汇率、股票价格和金融期货价格等等。本文以金融时间序列为研究对象,采用非线性动力学方法中的非线性时间序列分析技术对单变量和多变量金融时间序列进行分析并进行预测,结合实证分析结论以及金融时间序列的特殊性,本文给出了部分算法的改进和推广。 本文首先从金融时间序列分析的理论发展过程对论文的选题依据进行了说明,对非线性动力学技术、时间序列分析和预测技术的研究历史进行了回顾,对非线性动力学、时间序列预测技术和金融时间序列分析技术的最新进展及多种技术之间的结合进行了介绍。利用非线性动力学技术对时间序列进行分析和预测有一套相对固定的步骤:首先对时间序列的非线性和确定性进行检验以确定该时间序列是由一个确定的、非线性系统产生;其次计算相空间重构所需的关键参数并利用非线性时间序列进行相空间重构;进一步对重构的复杂系统进行定量分析。本文对整个分析过程中涉及的关键技术进行了说明并给出了定量刻画重构相空间质量的方法。在非线性时间序列的分析和预测过程中,噪声将对复杂系统的重构产生严重的影响,因此本文对非线性时间序列的噪声级别估计和降噪技术进行了回顾。 其次,本文依据非线性时间序列的分析步骤,以证券市场的指数时间序列作为研究对象,对金融时间序列的非线性检验和确定性检验进行了实证分析。在对证券指数时间序列进行了平稳化处理后,使用了BDS和替代数据法两种方法对金融时间序列的非线性特征进行了检验,使用递归图对时间序列的确定性进行了定性分析。考虑到金融时间序列与一般非线性时间序列的不同且具有明显的“日历效应”,本文中给出了一个替代数据法的改进。进一步通过利用确定非线性系统考查噪声对时间序列相空间重构的影响,利用数据定量说明了对噪声进行处理的必要性。针对金融时间序列中普遍存在噪声的现象,本文对有噪声的时间序列在单变量环境中相空间嵌入维数选择算法的缺陷及改进方法进行了分析讨论。本文利用嵌入维数选取的改进算法,通过证券市场指数时间序列对证券市场的复杂系统进行了重构研究,对降噪前后的重构效果和非线性特征量进行了系统的计算、分析和对比。 在完成了对产生非线性时间序列的复杂系统重构后,则可以利用非线性动力学技术进行时间序列的预测,本文回顾了以局域法为核心的基于核权回归方法、局域加权线性方法以及基于RBF函数的预测算子定义,通过Lorenz系统对这些预测算子进行了健壮性检验,同时也采用证券指数收益率时间序列进行了实证分析,针对金融时间序列的特殊性给出了局域预测方法的两种改进方法,并对之进行了仿真计算。 考虑到实际环境中金融时间序列多为多元数据,本文从理论角度说明了多变量环境中相空间重构参数的选择方法及其不足之处,经过对二维时间序列重构过程的分析提出了算法的改进,并将之推广到任意维数的环境中,通过计算机仿真对该算法进行了健壮性检验并分析了噪声对该算法影响。为了衡量多变量重构相空间的质量,本文同时给出了多变量环境下小数据量快速计算最大Lyapunov指数的推广算法,并利用计算机仿真对该算法进行了检验。 最后,本文选择了上海证券市场指数系列中的多维数据作为研究对象进行了实证分析,并利用重构相空间对多变量金融时间序列的预测方法及其改进方法进行了实证分析。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 高静;张世英;;高频时间序列基于小波分析的预测[J];统计与决策;2006年17期
2 马莉;徐庆宏;;基于ARMA模型的汇率走势预测及在商业银行外汇理财业务中的应用[J];西南师范大学学报(自然科学版);2009年02期
3 刘遵雄;周天清;;基于HRM的金融时间序列预测[J];统计与决策;2011年02期
4 张成虎;赵小虎;;基于小波分析的可疑金融交易时间序列研究[J];现代管理科学;2009年07期
5 陈静;张川;徐成贤;;基于特征提取的金融时间序列形态挖掘[J];统计与信息论坛;2010年06期
6 刘晓曙;;谱估计在金融时间序列模型验证中的应用[J];清华大学学报(自然科学版);2008年09期
7 毕星;王巍;;基于经验模式分解和移动平均的金融时间序列分析[J];天津大学学报(社会科学版);2010年02期
8 刘晓曙;;谱估计在金融时间序列模型验证中的应用[J];清华大学学报(自然科学版)网络.预览;2008年09期
9 牛艳庆;胡宝清;;基于模糊Adaboost算法的支持向量回归机[J];模糊系统与数学;2006年02期
10 万军;刘思峰;杨文翰;;日已实现波动的估计研究[J];统计与决策;2006年10期
11 柳会珍;;统计极值理论及其应用研究进展[J];统计与决策;2006年16期
12 张楠;孙德山;;基于支持向量回归的股市波动性预测[J];现代商业;2008年36期
13 王快妮;倪科社;丁小帅;;最小二乘支持向量回归机在股指预测中的应用[J];科技信息;2010年18期
14 邱紫华;潘和平;;基于斐波那契数列采样的BP神经网络金融时间序列短期趋势预测[J];管理学家(学术版);2010年05期
15 杨虎,李强;金融时序中异常数据挖掘算法设计及实证分析[J];中国管理科学;2004年03期
16 胡锡健;;金融时间序列分析与建模[J];新疆大学学报(自然科学版);2007年02期
17 王相宁;邹佳;;基于广义可加模型的波动率估计方法[J];中国科学技术大学学报;2008年11期
18 靳刘蕊;;基于变化趋势相异性的金融时间序列函数聚类分析[J];经济经纬;2010年02期
19 谭华;;一种面向金融时间序列的趋势特征挖掘算法研究[J];商场现代化;2010年21期
20 张德富,熊腾科,邓安生;基于模糊修正的金融预测[J];计算机工程与应用;2005年25期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 张硕;惠晓峰;;金融时间序列的确定性成分与随机成分的分离[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
2 卢山;王海燕;;金融时间序列局部预测算法的优化[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(下)[C];2005年
3 陈志航;程乾生;;基于隐马尔科夫模型的组合预测方法[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
4 宋鹏燕;刘琼荪;;基于幂律型分布的动态VaR模型及实证研究[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年
5 许友传;;金融时间序列R/S长记忆性检验的有效性[A];第十二届中国管理科学学术年会论文集[C];2010年
6 马铁丰;;线性回归方法进行时间序列异常值检验及证券投资风险研究[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策(上册)[C];2002年
7 夏天;程细玉;;金融市场波动性预测的CARR类模型与GARCH类模型比较研究[A];科学发展观与系统工程——中国系统工程学会第十四届学术年会论文集[C];2006年
8 程砚秋;杨德权;;基于决策树和支持向量机的金融预测方法[A];中国企业运筹学学术交流大会论文集[C];2007年
9 林勇;赵国庆;喻祖国;;多重分形分析在经济中的应用[A];2002年中国管理科学学术会议论文集[C];2002年
10 张维;刘博;张小涛;;日内金融高频数据的异常点检测[A];全国自动化新技术学术交流会会议论文集(一)[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王文静;金融时间序列的长记忆特性及预测研究[D];天津大学;2009年
2 鲍漪澜;基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法研究[D];大连海事大学;2013年
3 李勇;金融时间序列多尺度分析[D];中国科学技术大学;2013年
4 苏木亚;谱聚类方法研究及其在金融时间序列数据挖掘中的应用[D];大连理工大学;2011年
5 高雅纯;基于复杂系统理论的金融市场动力学研究[D];中国科学技术大学;2013年
6 汤凌冰;基于支持向量机的金融时间序列回归分析[D];上海交通大学;2010年
7 卢山;基于非线性动力学的金融时间序列预测技术研究[D];东南大学;2006年
8 赵越;半参数模型的统计推断及其在金融中的应用[D];大连理工大学;2010年
9 王灵芝;中国证券市场流动性风险的量化与管理研究[D];上海交通大学;2010年
10 席燕辉;非线性滤波算法及在神经网络与金融市场建模中的应用[D];中南大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 周游;基于滑动平均算法对金融时间序列的研究[D];昆明理工大学;2012年
2 刘晓迪;基于小波变换的金融时间序列奇异点识别模型与研究[D];昆明理工大学;2011年
3 李谦;现代优化算法在金融时间序列参数估计中的应用[D];暨南大学;2011年
4 赵俊;隐马尔可夫模型及其在金融时间序列中的应用研究[D];合肥工业大学;2012年
5 陈钟国;基于群体智能算法的金融时间序列预测研究[D];上海交通大学;2013年
6 周天清;基于奇异谱分析的金融时间序列自适应分解预测研究[D];华东交通大学;2012年
7 汤劼;基于小波分析的金融时间序列研究与应用[D];中国科学技术大学;2011年
8 张丹;基于模糊K线的金融时间序列反转模式挖掘研究[D];湖南大学;2012年
9 赵晓军;重分形交叉相关性研究及其在金融时间序列上的应用[D];北京交通大学;2011年
10 李潮潮;基于模糊聚类的金融时间序列对公共信息的反应强度研究[D];昆明理工大学;2011年
中国重要报纸全文数据库 前4条
1 裴勇;诺贝尔奖得主恩格尔自回归条件异方差模型在期货研究中的应用(1)[N];期货日报;2004年
2 格林期货 刘光素 陈亮;股指期货套期保值策略研究[N];期货日报;2010年
3 大华期货 赵晓霞;我国期货市场豆类最佳套保比的实证研究[N];期货日报;2008年
4 本报记者 董科;向现货产业学习 向现货产业拓展[N];期货日报;2009年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978