基于Hilbert-Huang Transform的上证指数波动特征及影响因素分析

发布时间：2017-10-18 17:16

  本文关键词：基于Hilbert-Huang Transform的上证指数波动特征及影响因素分析

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【摘要】：我国股票市场,在经历了25年的发展之后,已成为具有第二大全球市值比重的股票市场,占比超10%,具有非常广阔的发展前景与非常巨大的发展潜力。同时,股票市场和国民经济密切相关,对其波动特征及相关影响因素的研究具有重要意义。而大量研究成果证实金融时间序列具有高噪声、非平稳、非线性等特性。希尔伯特黄变换(HHT)自1998年正式提出以来,作为一种直观的、数据驱动的自适应算法,对处理广泛存在的频率随时间变化信号中非平稳、非线性过程的分析效果显著。本文对金融时间序列具备的非平稳、非线性特点进行充分考量,在实证过程中引入HHT方法,对我国上证指数时间序列进行建模分析。首先利用HHT方法中的经验模态分解(EMD)算法对样本数据序列进行筛分,得到8个本征模态函数(IMF)和1个趋势余项。通过分量重构,证明了EMD算法的有效性和完备性。接着利用希尔伯特谱分析,辅以主成分分析法、方差贡献占比等方法,按评估结果将各分量按频域划分(高频、低频、趋势项)并进行波动特征分析。同时,将代表上证指数中长期波动的低频分量与宏观经济变量(工业增加值同比增速、CPI同比增速、SHIBOR 1W与LIBOR 1W之差、平均汇率和广义货币供给量)建立VAR模型进行分析,得出结论;上证指数中长期波动与平均汇率呈负相关关系,与CPI同比增速、工业增加值同比增速和广义货币供给量呈正相关关系,与SHIBOR 1W与LIBOR 1W之差呈正相关关系,但关系较为微弱。对代表了上证指数短期波动的高频分量,利用Hilbert谱分析,结合Mann-Kendall突变检测方法,通过寻找谱中突变点,读取突变点的瞬时频率和瞬时振幅,并对其进行解析,并与现实事件进行对照验证检测有效性。最后,根据实证结果得出相应结论,指出本文的创新点与不足,并对未来研究进行展望。
【关键词】：希尔伯特黄变换 上证指数 频域 宏观经济变量 突变检测
【学位授予单位】：广东外语外贸大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 绪论7-17
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 国内外相关文献综述8-15
• 1.2.1 关于股票市场波动特征研究现状8-10
• 1.2.2 关于股票市场波动的影响因素研究现状10-13
• 1.2.3 关于希尔伯特黄变换方法应用的研究现状13-15
• 1.3 本文的研究内容及创新之处15-17
• 1.3.1 本文的研究框架15
• 1.3.2 本文的研究方法15-16
• 1.3.3 本文的创新点与不足之处16-17
• 第2章 研究的技术方法17-24
• 2.1 希尔伯特黄变换方法17-19
• 2.1.1 经验模态分解（EMD）17-18
• 2.1.2 希尔伯特变换18-19
• 2.2 向量自回归模型19-21
• 2.3 主成分分析法21-22
• 2.4 Mann-Kendall突变检测方法22-24
• 第3章 基于Hilbert-Huang Transform的上证指数波动特征实证分析24-35
• 3.1 研究整体框架24
• 3.2 数据选取的说明24-26
• 3.3 上证指数的希尔伯特黄变换26-31
• 3.4 上证指数波动特征分析31-34
• 3.4.1 趋势项波动特征分析31-32
• 3.4.2 低频分量波动特征分析32-33
• 3.4.3 高频分量波动特征分析33-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 上证指数中长期波动宏观影响因素分析及短期波动突变点检测35-45
• 4.1 上证指数中长期波动的宏观影响因素分析35-39
• 4.1.1 VAR模型的建立35-36
• 4.1.2 协整分析与方差分解36-39
• 4.2 上证指数短期波动的突变点检测与特征分析39-43
• 4.3 本章小结43-45
• 第5章 研究结论及展望45-48
• 5.1 本文的主要结论45-46
• 5.2 后续研究展望46-48
• 参考文献48-53
• 致谢53-54
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文54

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本文编号：1056155