基于复杂网络的美国多区域原油市场的联动行为分析

发布时间：2022-01-21 22:26

　　原油是全社会生产发展的重要能源基础,对其市场研究具有重要的经济价值。在已有的学术成果中,基于时间序列的研究方法常被用来预测市场经济未来发展趋势,然而这些方法无法探索不同对象之间的联动性。由此本文介绍了滑动窗口算法,该算法可将高维时间序列转化成拓扑结构动态演变的复杂网络,而网络节点则代表系统内部变量。通过将多个变量放入同一系统中,滑动窗口算法可从宏观层面对各变量之间的联动性进行研究。本文首先对已有的复杂网络理论知识进行梳理,介绍了节点度、集聚系数和介数等反映网络拓扑结构的特征参数,其中节点度和介数从不同方面考察了节点在整个网络图中的重要性。其次,本文详细介绍了滑动窗口算法的原理。利用滑动窗口算法将高维时间序列转化为复杂网络时,先将时间序列分割成若干个数据窗口,并对每个数据窗口求其关系系数矩阵,该矩阵表征了系统内部各变量之间的相关性。随后,通过选择合适的阈值建立邻接矩阵,该矩阵是建立复杂网络的最终依据。另外,本文分析结果表明窗口参数设置对系统分析具有重要影响。为了获得尽可能多网络图,从而更加细致地观测系统结构变化,一般需要减小窗口长度,但当窗口长度过小时,单个窗口所包含的数据量会减小,观测... 

【文章来源】：江苏大学江苏省

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1：时间序列常用分析方法

图 1.2：计算机网示意图Figure 1.2: Computer network schematic diagram杂网络的研究主要集中于通过分析网络拓扑于数学图论的一个重要发展方向。早在 18

图 2.1：泊松分布Figure 2.1: Poisson distribution.布的随机变量其概率分布函数一般满足公式(2.32.2 所示，可以看出满足幂律分布的节点曲线图近

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3601068