本文選題：相關(guān)系數(shù)　切入點(diǎn)：隨機(jī)矩陣　出處：《江蘇大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：天然氣憑借其清潔、方便等特點(diǎn),越來(lái)越受到眾多國(guó)家的重視。天然氣的進(jìn)出口量影響著整個(gè)天然氣市場(chǎng)。本文首先通過(guò)平均相關(guān)系數(shù),基于隨機(jī)矩陣?yán)碚搶?duì)OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量的相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行研究,探索OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)所隱含的信息。然后通過(guò)特征值熵,線性回歸和吸收率的方法分析出了OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)整體的風(fēng)險(xiǎn)性。最后結(jié)合聚類(lèi)的方法,對(duì)OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)進(jìn)行了同步性研究及區(qū)域劃分。本文采用七大地區(qū)的天然氣進(jìn)口量,即澳大利亞、挪威、德國(guó)、荷蘭、加拿大、美國(guó)和英國(guó)在1999年1月至2016年2月的天然氣進(jìn)口量的月度數(shù)據(jù),并在對(duì)其經(jīng)過(guò)處理之后計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣tC)(。通過(guò)分析矩陣tC)(的相關(guān)系數(shù),結(jié)合隨機(jī)矩陣?yán)碚摰闹R(shí),可以發(fā)現(xiàn)OECD各國(guó)的天然氣進(jìn)口量是有關(guān)聯(lián)的。同時(shí)在分析了平均相關(guān)系數(shù)之后,進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)性和相關(guān)性很大。而在通過(guò)對(duì)矩陣tC)(的特征值熵的分析后,得出不同的特征值對(duì)OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)有不同的影響。結(jié)合相關(guān)系數(shù)矩陣tC)(,特征向量組合以及線性回歸的方法,可以按時(shí)間順序?qū)ECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)進(jìn)行拆分,同時(shí)可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量的波動(dòng)拐點(diǎn),并且發(fā)現(xiàn)矩陣tC)(隱含了超前的市場(chǎng)信息。通過(guò)吸收率的方法進(jìn)一步研究了OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)性,發(fā)現(xiàn)OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)性很大而且整個(gè)市場(chǎng)很不穩(wěn)定,2013年以來(lái)整個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)一直在持續(xù)增大。并且通過(guò)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)的方法對(duì)OECD國(guó)家天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)進(jìn)行了同步性研究和區(qū)域劃分,得出除了德國(guó)以外的其他6個(gè)國(guó)家的天然氣進(jìn)口量市場(chǎng)具有高度同步性,同時(shí)可以將這7個(gè)國(guó)家分成4類(lèi)。
[Abstract]:Natural gas with its clean, convenient and other characteristics, more and more attention by many countries.The import and export of natural gas affects the whole natural gas market.In this paper, based on the stochastic matrix theory, the correlation coefficient matrix of the natural gas import volume of OECD countries is studied, and the implicit information of the national natural gas import volume market of OECD is explored in this paper.Then, the risk of OECD national natural gas import market is analyzed by means of eigenvalue entropy, linear regression and absorptivity.Finally, the synchronous research and regional division of OECD national natural gas import volume market are carried out with clustering method.This paper uses the monthly data of natural gas imports from Australia, Norway, Germany, the Netherlands, Canada, the United States and the United Kingdom from January 1999 to February 2016.After processing, the correlation coefficient matrix is calculated.By analyzing the correlation coefficient of matrix tcn and combining the knowledge of stochastic matrix theory, it is found that the natural gas import of OECD countries is related.At the same time, after analyzing the average correlation coefficient, it is further found that the risk and correlation of the natural gas import market in OECD countries is very large.Based on the analysis of the eigenvalue entropy of matrix tCn, it is found that different eigenvalues have different effects on the natural gas import market of OECD countries.Combined with correlation coefficient matrix tCnn, eigenvector combination and linear regression, the market of natural gas import volume of OECD countries can be separated in time order, and the inflection point of fluctuation of natural gas import volume in OECD country can be predicted accurately.And found that the matrix tCU (implied market information ahead of time).Through the method of absorptivity, the risk of OECD national natural gas import volume market is further studied.The risk of the OECD country's natural gas import market is high and the whole market is unstable, and the risks have been increasing since 2013.And through the dynamic clustering method to the OECD national natural gas import volume market synchronism research and the regional division, obtains the other six countries except Germany the natural gas import quantity market to have the high synchronism.At the same time, the seven countries can be divided into four categories.
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1717034