检索结果-内蒙古大学图书馆

您好，读者！请登录

内蒙古大学图书馆

首页
概况
党建
资源
服务
科研支持
- 论文收录引用证明
- 科技查新
知识产权
档案馆
帮助

咨询与建议

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

您的常用邮箱：*

您的手机号码：*

问题描述：

当前已输入0个字，您还可以输入200个字

全部搜索
期刊论文
图书
学位论文
标准
纸本馆藏
外文资源发现
数据库导航
超星发现

高级检索

时间限定

出版年份：

文献类型

图书期刊文献学位论文多媒体

馆藏选择

电子馆藏纸本馆藏

核心期刊

全部期刊 SCI 收录期刊 SSCI 收录期刊 EI 收录期刊 CSCD 收录期刊 CSSCI 收录期刊

语言

中文英文

文献类型

期刊文献图书学位论文标准纸本馆藏

帮助

文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

>> <<

限定检索结果

文献类型

7 篇 学位论文

馆藏范围

7 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

7 篇 经济学
- 7 篇 应用经济学
6 篇 理学
- 6 篇 数学
- 2 篇 统计学（可授理学、...
3 篇 管理学
- 3 篇 管理科学与工程(可...
1 篇 工学
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程

主题

7 篇 金融价格模型
4 篇 统计分析
3 篇 金融物理学
2 篇 非线性统计分析
2 篇 随机时效性函数
2 篇 金融预测
2 篇 随机过程
1 篇 随机交互传染病模...
1 篇 多尺度同步性分析
1 篇 复杂度
1 篇 波动持续性分析
1 篇 随机粒子交互系统
1 篇 lempel-ziv复杂度
1 篇 rbf神经网络
1 篇 波动差分分量
1 篇 多重分形性
1 篇 经济物理学
1 篇 agent-based模型
1 篇 复杂度行为
1 篇 复杂度分析

机构

7 篇 北京交通大学

作者

1 篇 李睿
1 篇 牛红丽
1 篇 王洁
1 篇 邢亚妮
1 篇 王汉卿
1 篇 王敏
1 篇 鲁韵帆

语言

7 篇 中文

检索条件"主题词=金融价格模型"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

随机连续金融价格模型及波动持续性统计分析

随机连续金融价格模型及波动持续性统计分析

引用

作者：王敏北京交通大学

学位级别：硕士

连续渗流系统是金融物理学粒子系统中十分重要的系统之一,为研究复杂非线性的金融股票价格模型的构建提供了思路.本文首先改进了二维连续渗流模型,引入了不同半径参数和比例参数来刻画投资者之间不同的相互作用和影响,并在此基础上建立... 详细信息

连续渗流系统是金融物理学粒子系统中十分重要的系统之一,为研究复杂非线性的金融股票价格模型的构建提供了思路.本文首先改进了二维连续渗流模型,引入了不同半径参数和比例参数来刻画投资者之间不同的相互作用和影响,并在此基础上建立了二维多粒子连续渗流金融价格模型.模型的基本假设是认为股票市场的价格波动是由信息在投资者之间传播造成的,因此模型中对于不同投资者的传播信息能力大小的刻画至关重要.此外,我们建立了三维多粒子连续渗流金融价格模型,为研究金融股票价格波动提供了新的思路.我们通过Maltab语言编程实现了对金融价格模型的模拟仿真,得到了股票价格序列和相应的收益率序列.本文将股票价格序列和收益率序列转化为波动持续期序列、本征模函数序列和价格波动序列,进而对金融价格模型展开丰富的统计性质分析.首先我们对二维连续渗流金融价格模型展开波动持续性分析,应用了多重分形去趋势移动平均法和Zipf分析法,发现金融价格模型具有和真实市场相似的多重分形性和Zipf分布.然后我们对三维价格模型展开实证分析,应用多尺度交叉递归定量分析法和多尺度交叉复杂性分析法,发现了价格模型同步性统计分析上也具有和真实市场相似的统计特征.因此,本文提出的两个模型对构建股票价格模型均具有一定的合理意义.在本篇论文中,我们应用了真实市场的股票指数进行对比研究,分别是中国的上海证券综合指数和深证成分股指数,以此来验证我们提出的二维多粒子连续渗流金融价格模型和三维多粒子连续渗流金融价格模型的合理性和有效性.

关键词：金融价格模型多粒子连续渗流系统非线性统计分析波动持续性分析多尺度同步性分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

随机交互金融系统及其波动与复杂性的统计研究

随机交互金融系统及其波动与复杂性的统计研究

引用

作者：邢亚妮北京交通大学

学位级别：博士

本文主要根据三个不同的统计物理模型从不同的动力学结构出发,构造了金融市场中股票价格动力学模型,并提出了新的统计量以获取金融时间序列的波动特性,同时,改进原有的非线性统计分析方法,对比分析了真实市场和来自模型的模拟数据的波... 详细信息

本文主要根据三个不同的统计物理模型从不同的动力学结构出发,构造了金融市场中股票价格动力学模型,并提出了新的统计量以获取金融时间序列的波动特性,同时,改进原有的非线性统计分析方法,对比分析了真实市场和来自模型的模拟数据的波动性和复杂性等特征.此外,本文还研究了原油市场和股票市场之间的波动性关系.具体研究内容如下:第1章,绪论部分介绍了研究背景以及研究的理论基础,并简要介绍研究内容和本文的创新之处.第2章,介绍了基于三维Potts交互粒子模型的微观金融价格模型,以研究股票市场的非线性复杂性行为.三维Potts模型将二维Potts模型由平面扩展到三维立体空间,用于描述三维格点中粒子之间磁性的相互作用.为了研究实际金融市场和三维Potts金融价格模型的复杂性,提出了一种新的随机粗粒化Lempel-Ziv复杂度方法,用来研究收益率序列,绝对收益率序列和随机时间尺度下收益率序列的复杂度.此外,将由多尺度熵扩展得到的复合多尺度熵方法结合经验模式分解,应用于对应的本征模函数序列和重组序列,研究了不同尺度因子下复杂度的变化.上述对真实数据和模拟数据的对比分析表明,基于三维Potts模型的金融价格模型在一定程度上是可行的.第3章,根据Sierpinski垫片分形格点上的边渗流系统,建立了一种基于代理的新型金融价格模型,以重现金融市场的统计特征.Sierpinski垫片是一个分形图,在Sierpinski垫片网格上根据渗流理论,格点之间形成不同的渗流串,同一渗流串上的粒子,对应于金融市场中保持有相同投资态度的投资者,形成串的过程即为信息流动的过程.为了研究收益的统计特性并证明所提模型的可行性,引入了两个新的非线性统计量,即最大单调波动和平均单调波动,它们分别描述了收益时间序列的波动在一个方向上持续达到的最大值,以及在单调波动持续期间的平均波动量.此外,提出了一种新的方法,复合多尺度复杂度不变距离CMCID方法,在不同的尺度因子下,来计算收益率波动单调波动时间序列之间的同步性和相似性,结果表明,当尺度因子增加时,真实数据和模拟数据之间的同步性会增强.最后,利用幂律分析方法,研究了单调波动序列的分布特性,发现其符合幂律分布,且指数约为3.通过对历史数据和模拟数据的单调波动统计量的研究分析,表明金融模型和真实股票市场有共同的统计特性,所提出的模型在波动性方面能够重现金融市场的特性.第4章,金融市场包含大量的相互作用的粒子,前面两章都是粒子之间通过相互作用,如磁场作用或者渗流过程,实现了信息的交换,从而引起金融价格得动态变化.与此不同,本章通过随机有限程排他过程,建立金融价格模型.排他过程是粒子在可数集上的马尔科夫过程,根据一定的规则,粒子以一定的概率在不同的位置上运动,当粒子改变位置时,即认为它放弃了原本位置上的状态,拥有了现在位置上的状态,这种状态的变化,对应于金融市场上投资者投资态度的变化,进而建立股票价格模型.为了衡量金融收益序列的波动性,在上一章的基础上,提出了最大单调波动率,它描述了单调波动达到极值的速率.同时,还研究了收益率的平均单调波动,它可以反映平均波动水平.为了验证模型的合理性,引入了可以检测非线性时间序列中的混沌和复杂性的匹配能分析方法,结合经验模式分解方法,分析了单调波动序列及其高频序列的复杂度.此外,采用多重分形去趋势波动分析方法研究了单调波动序列的长程相关性和多重分形行为.该模型单调波动在匹配能分析上与真实市场具有相似的复杂性行为,并且模拟数据和真实数据的平均单调波动序列均显示出多重分形和反长程相关性.研究结果表明,对于上述波动的统计分析而言,该模型是合理的.第5章,研究了全球原油市场波动与金融市场之间的联系以及原油市场与股票市场的同步程度.采用双变量数据的非线性交叉分析方法CRP,研究原油收益率系列和股票收益率序列之间相似状态发生的概率分布以及同步动力学发生的时间跨度等问题.此外,引入复合多尺度复杂不变距离来计算原油市场和股票市场之间的复杂度的相似性.研究结果表明,原油市场和股票市场存在同步,从复合多尺度角度看,这两个系统具有相似的复杂性.第6章,总结了本文的研究结果.

关键词：随机交互粒子系统统计分析复杂度分析金融物理学金融价格模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

金融市场连续波动强度模型与选举交互系统统计分析

金融市场连续波动强度模型与选举交互系统统计分析

引用

作者：王汉卿北京交通大学

学位级别：硕士

对金融动力学非线性行为的研究一直是金融研究的核心问题。研究股票市场的波动行为,对于评估投资风险、避免股票市场危机、选择购买股票组合以及理解金融市场的一些统计性质具有重要意义。基于真实金融市场股票指数的绝对收益率序列,本... 详细信息

对金融动力学非线性行为的研究一直是金融研究的核心问题。研究股票市场的波动行为,对于评估投资风险、避免股票市场危机、选择购买股票组合以及理解金融市场的一些统计性质具有重要意义。基于真实金融市场股票指数的绝对收益率序列,本文提出了一个新的概念来表示股票市场的波动持续时间并且用于测量一个周期的整体波动强度,即连续波动强度(CFI)。CFI表示在收益率序列中f时刻的数值上连续增加或减少的收益波动(或标准化绝对收益)的持续时间。与以往对收益率波动的研究不同,CFI不再预先选定一个阈值,而是选择序列中不断增长(或下降)的收益率波动序列。它描述的是一个连续增长(或下降)序列中收益率波动的总体强度,在某种程度上可以认为它量化了一定时期内金融市场的波动风险。为了研究CFI的非线性特性,本文运用概率分布方法与p值检验法对CFI序列的尾部性质和幂律行为进行了探索研究。运用自相关和散点图分析方法分析了 CFI序列的自相关性质。此外,我们还运用分数样本熵和模糊熵两种测量复杂度的方法对CFI序列的复杂性质进行了探究,这在一定程度上可以反映CFI序列的规律性。为了对比验证新统计量的可行性,我们还利用了金融物理统计模型中的选举模型进行数据的模拟,构造模拟CFI序列,并且运用相同的方法进行统计分析。通过对比分析CFI序列、模拟CFI序列与收益率序列的统计性差异,揭示了新统计量的统计性质和复杂度行为。研究结果表明对新概念的研究是可行并且有价值的。本篇论文中,所使用的数据集来源于六个全球股票市场指数:中国的上证综合指数、深证成分股指数、香港恒生指数,美国的道琼斯工业指数、纳斯达克综合指数和标普普尔指数。

关键词：连续波动强度金融价格模型非线性统计分析复杂度行为熵分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

随机交互金融模型的构建及金融时间序列的统计分析

随机交互金融模型的构建及金融时间序列的统计分析

引用

作者：鲁韵帆北京交通大学

学位级别：博士

随着对现代金融市场研究的加深,金融市场被新定义为一个由大量交易者相互作用、各自为获得交易标的最优价格而对外部信息做出反应的开放的非线性复杂系统,而对这个非线性复杂系统的波动动力学特征的研究促使了金融数学、金融工程学、金... 详细信息

随着对现代金融市场研究的加深,金融市场被新定义为一个由大量交易者相互作用、各自为获得交易标的最优价格而对外部信息做出反应的开放的非线性复杂系统,而对这个非线性复杂系统的波动动力学特征的研究促使了金融数学、金融工程学、金融物理学等一些新兴交叉学科的发展.该研究领域中两个热门的研究方向是对经济金融市场的实证分析研究和构建一个能包容显示金融市场所有基本特征的理论模型.本篇论文将对上述两个研究方向展开新的探索.随着金融物理学的发展,一些经典的统计物理粒子模型逐渐被应用于模拟金融市场的演化机制的研究,并取得了优秀成果.本文第一个重要的创新成果就是运用随机交互传染病模型和基于小世界网络的传染病模型来分别构建两个新的金融价格动态模型—随机交互金融价格模型Ⅰ和基于小世界网络的金融价格模型Ⅱ,通过运用传染病模型中病毒在个体之间的传播机制来模拟金融市场中外来信息在投资者之间的传播机制,从微观角度来探索金融市场内信息交互引起价格波动的演化机制.并且通过模型模拟数据的统计特征与真实股票市场收益率时间序列的统计特征的相似性来验证了随机交互金融价格模型Ⅰ和基于小世界网络的金融价格模型Ⅱ的合理性和有效性.本文的第二个重要的创新成果是运用已有的统计方法从新的角度对股票市场价格变动的统计特征进行实证分析,并且将三维视图引入到结果展示中去,优化了实证分析的对比过程.本文的第三个重要的创新成果是引入新的量化金融市场多元时间序列复杂性的统计方法—多元多尺度熵分析,并得到了新的研究成果,如每个交易小时内股票市场的复杂性不同,呈现出显著下降趋势,股票市场在上午的系统复杂性明显高于下午的.具体的研究内容如下:第2章:结合Black-Scholes期权定价公式,并运用随机交互传染病模型和基于小世界网络的传染病模型来分别构建两个新的金融价格动态模型—随机交互金融价格模型Ⅰ和基于小世界网络的金融价格模型Ⅱ.通过参考现代金融理论,设定模型的两个前提假设为:1)系统内存在基于信息的股市羊群效应;2)投资者理性程度的差异会对投资者的羊群行为有影响.通过参数定量分析思想,对每个模型的参数组合进行了介绍.为了初步证明模型的合理性,我们对实证数据和模拟数据同时进行了基础描述性统计的相关实验.第3章:基于随机交互金融价格模型Ⅰ的统计分析.通过基础描述性统计分析、幂指数分析、K-S检验、关联维数分析、修正多尺度熵分析、综合多尺度熵分析、集合经验模式分解算法和Zipf行为分析,对真实股票收益率时间序列和该模型的模拟数据进行统计特征分析,上述分析结果中相似的统计特征验证了随机交互金融价格模型Ⅰ的合理性和有效性.并且研究发现模型中初始时刻感染者比例、病毒传播速率、设定的有效交易时长和type-inf型投资者与type-imm型投资者的投资态度对股票市场的影响因子的比例均与模型系统的复杂性基本呈正相关.第4章:基于小世界网络的金融价格模型Ⅱ的统计分析.主要通过修正R/S分析和多重分形去趋势分析验证了真实股票市场日收益率序列和模型模拟收益率时间序列均具有正相关性、波动持续性和多重分形性,从而验证了基于小世界网络的金融价格模型Ⅱ的合理性和有效性.并且发现模型中相对传染性和type-inf型投资者与type-imm型投资者的投资态度对股票市场的影响因子的比例与模拟数据的长记忆性呈正相关.统计分析过程中,通过对比随机重排序列和原始时间序列的多重分形结果,发现时间序列内在相关性会影响其多重分形性;利用模型数据的可以调价序列长度的优势,验证了多重分形去趋势分析中多重分形谱宽与有限序列长度的效应.第5章:将多元多尺度熵MMSE分析引入到金融股票收益率多元时间序列的复杂性分析中.我们发现中国SSE和SZSE的每个交易小时内系统的复杂性不同,呈现出明显的下降趋势,股票市场在上午的系统复杂性明显高于下午的.通过对其随机重排多元序列和绝对收益率多元序列进行分析,发现了多元股票收益率时间序列的随机洗牌处理增加了其复杂性,且绝对多元收益率时间序列更倾向于表现出多时间尺度上的长程相关性.最后我们用多元多尺度熵方法对亚洲、欧洲和北美洲三个不同地域的股票市场的复杂性进行分析,发现美国股市的三个单一收益率表现出的复杂性不是最高,但是其组合成的三元时间序列的复杂性却是最高的,其次是亚洲和欧洲股票市场.

关键词：随机交互传染病模型金融价格模型随机过程统计分析金融物理学多重分形性复杂度 Agent-based模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

金融物理模型及金融市场随机预测系统

金融物理模型及金融市场随机预测系统

引用

作者：王洁北京交通大学

学位级别：博士

金融市场是一个开放的复杂动力系统,它可以被认为是由大量相互作用的元素组成的剧烈波动的动态系统.金融市场价格波动行为的研究及相关统计分析,金融时间序列预测等方向一直是经济金融研究关注的焦点,特别是随着“经济物理学”的发展,... 详细信息

金融市场是一个开放的复杂动力系统,它可以被认为是由大量相互作用的元素组成的剧烈波动的动态系统.金融市场价格波动行为的研究及相关统计分析,金融时间序列预测等方向一直是经济金融研究关注的焦点,特别是随着“经济物理学”的发展,越来越多揭示股价波动规律微观价格模型不断地被提出.在本文中,一部分我们主要利用统计物理系统（Potts系统）的内在机制来刻画金融市场中投资者之间的信息交互行为,从而建立价格模型.在此基础上探讨模型生成的模拟数据的统计特征,通过与真实市场数据进行对比,验证价格模型的合理性和有效性.此外本文另一研究内容,以人工神经网络为基础,结合随机理论,主成分分析方法,经验模式分解等构造了几种新型预测模型.进而对各金融市场的不同交易指数进行预测及误差分析.全文的主要结构内容如下:第1章介绍了研究背景,国内外研究现状及本文主要研究内容和创新点.第2章主要介绍的是对金融价格序列进行建模.在Potts模型的动态理论基础上,利用金融市场交易市场运行机制的建模思想构建Potts股票价格模型.Potts动态系统是一种非常重要的统计物理系统,系统中动交互粒子之间的相互作用被用来刻画金融市场中不同投资群体之间的信息传递和投资态度的变化情况.第3章主要介绍的是对Potts金融模型模拟出的收益率序列及回程间隙序列进行不同的统计特征分析.并定义了 MCID,q-MCID,EMD-MCID等新型复杂度统计方法来研究不同收益率序列间的多尺度相关性等特征.随后又引入混沌方法对Potts价格模型得到的收益序列及真实市场收益序列进行了比对研究.最后对Potts模型模拟出的回程间隙时间序列进行了复杂性及多重分形相关性的研究与探索.第4章主要介绍的是将主成分分析方法（PCA,principal component analy-sis）添加到随机时效神经网络中,从而建立一个新的预测模型 PCA-STNN,并对证券市场时间序列进行预测.其中利用漂移函数和随机布朗运动来描述股票市场时间强度的行为,为了在预测过程中保持原有趋势而加入随机运动的原理.第5章主要介绍的是利用经验模式分解方法（EMD,empirical mode decompo-sition）加入到之前介绍的随机时效型神经网络模型中,建立的新型预测模型为混合型EMD-STNN,通过利用新建立的模型对金融时间序列进行预测.并将多尺度复杂度距离分析法应用到误差分析中,通过检验与原始数据的相似度规则来验证预测结果的准确度.第6章主要介绍的是利用多层感知机的思想与Elman递归神经网络的理论相结合,将随机时效性理论加入到所要构建的模型中,从而建立一种新型的随机递归神经网络结构（ST-ERNN）.为了说明新模型ST-ERNN的预测效果,本章分别对原油价格序列及股票价格序列进行了实证研究.同时通过选取多种误差测量方法,证明了所建立的ST-ERNN模型的预测精度及预测效果.第7章对本文创新点及主要结论进行了总结概括.

关键词：金融物理学随机过程随机粒子交互系统金融价格模型统计分析金融预测神经网络随机时效性函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

随机交互Agent-Based金融价格复杂系统与统计分析

随机交互Agent-Based金融价格复杂系统与统计分析

引用

作者：李睿北京交通大学

学位级别：硕士

随着经济全球化以及金融市场的快速发展,金融市场已经成为当前交易最为活跃的市场,对金融市场的金融建模已经成为金融研究领域的重要课题.本文利用选举模型再现金融市场中投资者之间的交互作用以及投资对金融市场中的信息态度的动态变化... 详细信息

随着经济全球化以及金融市场的快速发展,金融市场已经成为当前交易最为活跃的市场,对金融市场的金融建模已经成为金融研究领域的重要课题.本文利用选举模型再现金融市场中投资者之间的交互作用以及投资对金融市场中的信息态度的动态变化,构建了格点上的选举金融价格模型,并对由模型得到的模拟数据的厚尾特性、非自相关性以及波动聚集性与真实市场数据对应的性质进行了比较分析,探究了构建的金融价格模型中的金融市场程式化经验事实的存在.本文引入了一种用于研究金融波动复杂性的分析方法——Lempel-Ziv复杂度,并且使用Lempel-Ziv复杂度与多尺度带权排列熵对真实金融市场数据与本文构建的金融价格模型得到模拟数据的收益率、绝对收益率以及它们通过经验模式分解得到的固有模式函数进行了一系列的复杂性分析,探究了真实金融市场与本文构建的选举金融价格模型的波动的复杂性与随机性.本文使用了一种叫做复杂不变距离的测度方法来对真实的金融市场与本文构建的金融价格模型进行了的复杂相似性分析,得到了真实金融市场和构建的金融价格模型的简单聚类分析结果.基于复杂不变距离,本文提出了一种时间序列自相似性分析方法,并应用这种自相似性分析方法对真实数据与模拟数据的收益率序列进行了相应的自相似性分析.本文介绍了一种用于金融波动性分析的新的统计量——波动差分分量,并提出了一种将波动性序列变换成三种波动持续统计序列的新的金融波动性行为的分析方法.本文应用Zipf分析方法和结合了 Lempel-Ziv复杂度与排列字符变换方法的排列Lempel-Ziv复杂度分析方法对这三种综合反映金融市场波动性行为的波动持续统计序列的复杂随机特性进行了一系列研究.通过对模拟数据与真实数据的一系列的复杂性分析以及波动性分析,我们发现本文构建的金融价格模型表现出与真实金融市场相似的统计特性和复杂波动特性,本文构建的选举金融价格模型具有一定的合理性.

关键词：金融价格模型选举交互系统非线性分析 Lempel-Ziv复杂度复杂不变距离波动差分分量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

随机交互金融模型及统计分析与预测

随机交互金融模型及统计分析与预测

引用

作者：牛红丽北京交通大学

学位级别：博士

金融市场是一个复杂的动力系统,它的价格波动呈现出许多引入关注的有趣统计特性.对金融市场价格波动行为的建模以及统计分析是近些年非常热点的研究课题之一.特别是随着“经济物理学”的发展,越来越多的微观价格模型不断地被提出.在本文... 详细信息

金融市场是一个复杂的动力系统,它的价格波动呈现出许多引入关注的有趣统计特性.对金融市场价格波动行为的建模以及统计分析是近些年非常热点的研究课题之一.特别是随着“经济物理学”的发展,越来越多的微观价格模型不断地被提出.在本文中,我们主要利用几种重要的随机统计物理系统(选举系统,定向渗流系统和连续渗流系统)的内在机制来刻画金融市场中投资者之间的信息交互行为,从而建立价格模型.在此基础上探讨模型生成的模拟数据的统计特征,通过与真实市场数据进行对比,验证价格模型的合理性和有效性.此外我们改进了神经网络预测算法并讨论了它对金融价格序列的预测.本文的主要工作如下：第一章简要介绍了本文的选题背景,一些重要的基础理论以及主要研究结果.第二章介绍了利用有偏选举交互粒子系统机制构建金融价格波动模型的过程,选举交互系统是一种重要的统计物理系统,选举粒子的交互过程被用来刻画金融市场投资者之间信息或投资态度的交流情况.为了说明价格模型能够有效地反映金融市场的统计特性,我们进行了一系列典型的统计特性的分析.第三章旨在利用二维定向渗流理论构建金融价格波动模型,假设渗流串代表对股票市场持有相同投资观点的投资人群.接着与香港恒生指数进行对比,讨论了不同渗流概率下模拟收益率的复杂混沌特征.第四章旨在利用二维连续渗流理论研究金融股票价格波动.然后讨论了多参数集下产生的模拟收益率的多重分形特征.其次利用递归图与递归定量分析法研究了上证指数和价格模型收益率以及收益率经过EMD算法分解后的IMFs序列的复杂确定性.最后利用统计检验和MF-DCCA方法分别讨论了两两收益率之间的交互相关关系以及多重分形交叉相关性.第五章首次将综合多尺度熵CMSE应用到金融市场,验证了它在短程金融时间序列的样本熵计算中的有效性,即与传统的MSE方法相比它可以减小熵估计的误差.我们主要采用了两只中国股票指数进行实证分析,其次利用该方法研究了来自多个金融市场的股票收益率与它们不同的波动序列的复杂性.第六章引入了一个收益率波动持续时间的新概念。波动持续时间被定义为当未来波动强度高于或低于当前波动强度时所历经的最短时间(而没有预设一个阀值).然后研究了来自世界金融市场七只具有代表性的股票指数它们日收益率波动持续时间的统计特征.在持续时问序列的概率分布,记忆性和多重分形性特征方面取得了一些有用且有意思的实证结果.第七章介绍了一种改进的RBF神经网络模型,即在模型训练的梯度下降算法中引入一个由趋势函数和随机布朗运动构成的随机时效性函来实现模型参数的修正.通过对金融时间序列的实证预测,说明所提出的RBF神经网络模型确实能够有效地提高预测精度.

关键词：经济物理学随机统计物理系统金融价格模型统计分析金融预测 RBF神经网络随机时效性函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

没有更多数据了...

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共1页 << < 1 > >>

检索报告对象比较合并检索0

隐藏清空

合并搜索

回到顶部

执行限定条件

内容：

评分：

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

订阅名称：

通借通还

温馨提示：

图书名称：

借书校区：

取书校区：

手机号码：

邮箱地址：

一卡通帐号：

电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。

联系人：

所在院系：

联系邮箱：

联系电话：

内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号邮编: 010021

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：