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

【摘要】： 小波分析(Wavelet Analysis)是1986年以來由Y.Meyer,S.Mallat及I.Daubechies等的奠基工作而迅速發(fā)展起來的一門應用數(shù)學學科,也是當前數(shù)學家關(guān)注和研究的一個熱點。它是Fourier分析發(fā)展史上的一個里程碑,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“自適應性”和“變焦特性”,在處理非穩(wěn)定信號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化空間表示方法。本文對小波理論及其在經(jīng)濟、金融數(shù)據(jù)處理中的應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,對它在經(jīng)濟時間序列分析中的應用作了研究。 首先,經(jīng)過小波分解及多尺度分析,將價格信號投影到不同的頻段上,從而分析期貨市場的周期性和某種長期趨勢。然后,通過濾波器可有效消除金融時間序列中的噪聲,并充分保留原信號的特征,通過對比去噪后的價格走勢簡要分析了國內(nèi)大豆指數(shù)與美豆指數(shù)的關(guān)系。同時,針對金融時間序列的特點,利用尺度函數(shù)和小波函數(shù)對期貨數(shù)據(jù)進行幾個分辨率的分解,將一組包括多組信息綜合的期貨數(shù)據(jù)信號分解到不同的信息子空間上,得到不同分辨率的分解信號,分別對其應用(ARMA)模型進行預測,重構(gòu)得到信號,得出預測結(jié)果,從結(jié)果可以看出該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的ARMA模型預測。最后,在此基礎(chǔ)上分析了中國期貨市場的有效性。
【關(guān)鍵詞】：期貨價格 時間序列 WDR原理 小波變換
【學位授予單位】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：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 國內(nèi)外研究評價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 時頻分析12-13
• 2.1.1 Gabor變換窗口12-13
• 2.1.2 小波變換與時頻分析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)品期貨市場基本分析及周期性研究21-30
• 3.1 期貨市場的功能作用21-23
• 3.1.1 發(fā)現(xiàn)價格21
• 3.1.2 回避價格風險21-22
• 3.1.3 風險投資22-23
• 3.2 農(nóng)產(chǎn)品期貨交易23
• 3.3 期貨市場的周期性23-30
• 3.3.1 農(nóng)產(chǎn)品價格周期振蕩的原因24-25
• 3.3.2 小波函數(shù)的選取25-26
• 3.3.3 期貨市場周期的小波分析26-30
• 4 小波分解與重構(gòu)在時間序列問題中的應用30-44
• 4.1 技術(shù)分析30-31
• 4.2 期貨市場的非線性31-33
• 4.3 國內(nèi)期貨市場與CBOT簡單對比33-36
• 4.4 ARMA模型36
• 4.5 WDR原理簡介36-42
• 4.5.1 基于小波分解與重構(gòu)的時間序列預測法37-38
• 4.5.2 預測模型參數(shù)結(jié)構(gòu)的算法分析38-39
• 4.5.3 實證分析39-42
• 4.6 中國期貨市場的有效性研究42-44
• 4.6.1 市場有效性理論42
• 4.6.2 中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的有效性分析42-44
• 5 結(jié)論及研究思考44-45
• 后記45-46
• 參考文獻46-48
• 在學期間發(fā)表的學術(shù)論文和研究成果48-49
• 詳細摘要49-52

【引證文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 辛月;基于小波理論的期銅價格周期波動和預測模型研究[D];北方工業(yè)大學;2011年

2 葉馨;基于小波回歸分析的國際原油價格分析及預測[D];天津大學;2012年

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

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

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

本文編號：396783