基于符号时间序列的超高频金融波动研究

发布时间：2020-12-18 13:51

　　对金融波动的描述与分析,以往的研究成果,主要利用金融低频数据以及等间隔的高频数据,从建立模型的思想出发,来刻画波动的特征,然而模型化的方法有其局限性,本文采用非模型化的方法,利用分笔的超高频数据,从不同角度刻画金融波动。本文第一章主要描述论文的研究背景,提出本论文主要解决的问题。第二章是国内外研究文献综述,具体包括超高频时间序列研究状况述评和符号化时间序列分析方法具体研究文献回顾,重点介绍了超高频时间序列研究的模型化方法以及符号化时间序列分析方法的原理。在应用研究方面,本文第三章首先以浦发展和工商银行分笔交易数据为例,采用三种不同的符号划分方法,对浦发展和工商银行的交易间隔变化规律进行分析,利用改进的Shannon熵选取字符串长度;探讨了三种符号化方法在揭示银行业交易间隔变化规律方面的差异性。其次,采用动态的差值法对浦发展和工商银行的交易数量变化规律进行分析,揭示二者交易数量的变化规律。第四章同时考虑交易间隔和交易数量,首先采用差值法对交易数量随交易间隔变化的规律进行描述,其次,采用自适应符号分区的思想,分别对交易间隔和交易数量变化的区间进行划分,揭示其变化规律。第五章选取行业中有代表... 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 论文的研究背景
    1.2 问题的提出
    1.3 论文的研究内容与结构安排
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 论文的基本研究框架
第二章 国内外文献研究综述
    2.1 国内外超高频时间序列研究状况述评
        2.1.1 超高频时间序列的研究状况
        2.1.2 超高频时间序列研究的模型化方法
    2.2 符号时间序列分析方法研究文献回顾和综述
        2.2.1 符号时间序列分析方法的研究意义及优点
        2.2.2 符号时间序列分析方法的起源及应用
        2.2.3 符号时间序列分析方法原理描述
        2.2.4 描述符号序列的统计量
    2.3 本章小结
第三章 基于符号时间序列的交易间隔和交易数量分析
    3.1 基于符号时间序列超高频交易间隔的分析与预测
        3.1.1 平均分区的方法
        3.1.2 主导变化规律的分析
        3.1.3 差值法划分方法
        3.1.4 动态标价分割法
    3.2 基于符号时间序列交易数量的分析及预测
        3.2.1 分析思路
        3.2.2 结果分析
    3.3 本章小结
第四章 基于符号时间序列的超高频双变量波动趋势分析
    4.1 交易间隔和交易数量双变量差分划分方法
        4.1.1 数据符号化
        4.1.2 选择长度
        4.1.3 数据编码
        4.1.4 结果分析
    4.2 交易间隔和交易数量区间划分方法
        4.2.1 自适应符号分区
        4.2.2 结果分析
    4.3 本章小结
第五章 基于符号时间序列不同行业的比较分析
    5.1 行业选取原则
    5.2 行业分析思路
    5.3 行业结果分析
    5.4 不同行业的比较分析
    5.5 本章小结
结束语
参考文献
参加科研情况说明
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]贷款组合中违约传染的ACD模型[J]. 郑玉华,张涤新.  中国科学技术大学学报. 2009(12)
[2]超高频数据的变结构分整增广ACD模型[J]. 韩铁,张世英.  系统工程学报. 2008(01)
[3]金融波动研究的新进展及未来展望[J]. 霍光耀,郭名媛.  西北农林科技大学学报(社会科学版). 2007(05)
[4]时间序列的符号化方法研究[J]. 向馗,蒋静坪.  模式识别与人工智能. 2007(02)
[5]基于金融高频数据的ACD模型非参数设定检验[J]. 徐国祥,金登贵.  统计研究. 2007(04)
[6]金融市场超高频时间序列ACD-GARCH-V模型研究[J]. 耿克红,张世英.  统计与决策. 2007(04)
[7]多分辨持续及协同持续研究[J]. 许启发,张世英.  系统工程理论与实践. 2007(02)
[8]赋权已实现波动及其长记忆性,最优频率选择[J]. 郭名媛,张世英.  系统工程学报. 2006(06)
[9]高频金融时间序列的协同持续关系研究[J]. 唐勇,张世英,张瑞锋.  系统工程学报. 2006(05)
[10]金融高频数据分析——扩展ACD模型实证研究[J]. 徐国祥,金登贵.  财经研究. 2006(06)

硕士论文
[1]金融市场高频/超高频时间序列的分析、建模与应用[D]. 徐正国.天津大学 2004



本文编号：2924105