基于BDI指数关键特性的预测模型研究

发布时间：2020-10-13 05:56

　　 BDI指数是国际航运市场主要运价指数之一,是航运市场发展变化的风向标。分析和把握BDI指数关键特性,对于做好BDI指数预测,从而掌握海上运输运价规律、辅助航运风险管理等方面具有重大意义。围绕上述研究目的,本论文利用1985年设立以来至2015年底、合计31年频度为日/周/月数据序列,对BDI指数周期、均值回复和幂律特性深入分析,并综合该三特性进行BDI指数预测应用:1.借助变分模态分解(VMD)、灰色关联度聚类分析(GRGC)和快速傅立叶变换(FFT)详细测算了 BDI指数周期特性,实证结果表明:BDI指数长周期约16年、中周期2-4年、短周期0.4-0.6年;2016-2020年BDI指数仍将处于长周期的萧条阶段和中周期的复苏阶段。2.借助三体制自激励自回归模型(3R-SETAR)深入分析BDI指数非线性均值回复特性,实证结果表明:BDI指数调整服从非线性均值回复过程,存在临界增长率带区域;日对数增长率主要处于内体制,周和月对数增长率基本在高体制内;低体制和高体制波动率高于内体制,低体制回复半衰期较短、高体制较长。3.借助 Pareto、Exponential、Fokker-Planck 及 Gamma 函数深入分析 BDI 指数波动跳跃时间和幅度的幂律特性,实证结果表明:BDI指数对数增长率呈现尖峰薄尾和波动聚集性;Gamma函数拟合跳跃时间更合适;Exponential函数拟合跳跃幅度更合适;跳跃时间和幅度都具有薄尾幂律特性和上下对称性。4.综合周期、均值回复以及幂律特性构建了基于O-U随机过程BDI指数预测模型和连接BDI指数的船舶融资租赁区间积息互换模型。利用2013-2015年BDI指数日数据O-U随机模型拟合,并预测2016年上半年BDI指数,结果表明本模型预测精确度较高。在此基础上的连接BDI指数的船舶融资租赁区间积息互换定价模型实例很好解释了实践问题。
【学位单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2017
【中图分类】：F224;F551
【部分图文】：

注：来源于?Ｗｏｒｌｄ?Ｔｒａｄｅ?Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ。??图１．１世界商品贸易总额（１０亿美兀）??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｏｔａｌ?ｗｏｒｌｄ?ｍｅｒｃｈａｎｄｉｓｅ?ｔｒａｄｅ?（ＵＳ?￥１?ｂｉｌｌｉｏｎ）??

．－Ｆｉｇ．２．２?ＢＤＩ?ｉｎｄｅｘ?ｄａｉｌｙ／ｗｅｅｋｌｙ／ｍｏｎｔｈｌｙ?ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ?ｇｒｏｗｔｈ?ｒａｔｅ?ｔｉｍｅ?ｓｅｒｉｅｓ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｐｅｒｉｏｄ?１／４／１９８５?－??１２／２４／２０１５??图２．２所示，ＢＤＩ指数对数增长率序列的走势呈现对称性。由于时间跨度长达３１年，??ＢＤＩ指数日走势往往含有结构性变化，但不管短期如何变化，这种变化趋势总体是朝着??

图３．１?ＢＤＩ指数周期形成机制??Ｆｉｇ．?３．１?ＢＤＩ?ｉｎｄｅｘ?ｐｅｒｉｏｄｉｃｉｔｙ?ｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｍｅｃｈａｎｉｓｍ??②ＢＤＩ指数中周期，也是由需求侧和供给侧因素交互影响形成，但是干散货船舶运??力供给、航运企业竞合机制和航运成本等调整时间较短的供给侧因素起主要作用。干散??
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本文编号：2838820