小波分析在农产品期货问题中的应用

发布时间：2017-05-26 12:12

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【摘要】： 小波分析(Wavelet Analysis)是1986年以来由Y.Meyer,S.Mallat及I.Daubechies等的奠基工作而迅速发展起来的一门应用数学学科,也是当前数学家关注和研究的一个热点。它是Fourier分析发展史上的一个里程碑,但是传统Fourier分析不具有空间局部性,而小波变换具有良好的“自适应性”和“变焦特性”,在处理非稳定信号上有其特殊的地位和功能。多分辨率分析就是基于此特性的一种简化空间表示方法。本文对小波理论及其在经济、金融数据处理中的应用作了尝试性的研究,利用小波分析的多分辨率特性和滤波思想,对它在经济时间序列分析中的应用作了研究。 首先,经过小波分解及多尺度分析,将价格信号投影到不同的频段上,从而分析期货市场的周期性和某种长期趋势。然后,通过滤波器可有效消除金融时间序列中的噪声,并充分保留原信号的特征,通过对比去噪后的价格走势简要分析了国内大豆指数与美豆指数的关系。同时,针对金融时间序列的特点,利用尺度函数和小波函数对期货数据进行几个分辨率的分解,将一组包括多组信息综合的期货数据信号分解到不同的信息子空间上,得到不同分辨率的分解信号,分别对其应用(ARMA)模型进行预测,重构得到信号,得出预测结果,从结果可以看出该方法优于传统的ARMA模型预测。最后,在此基础上分析了中国期货市场的有效性。
【关键词】：期货价格 时间序列 WDR原理 小波变换
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F713.35;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 1 引言8-12
• 1.1 选题背景及研究意义8-9
• 1.2 国内外研究评价9-10
• 1.2.1 小波分析的产生和发展9-10
• 1.2.2 小波分析的应用现状10
• 1.3 文章结构安排10-11
• 1.4 本文创新之处11-12
• 2 小波分析基本理论12-21
• 2.1 时频分析12-13
• 2.1.1 Gabor变换窗口12-13
• 2.1.2 小波变换与时频分析13
• 2.2 连续小波变换13-15
• 2.2.1 连续小波基函数13-14
• 2.2.2 连续小波变换的定义及性质14-15
• 2.3 离散小波变换及去噪原理15-18
• 2.3.1 离散小波变换16-17
• 2.3.2 小波去噪理论17-18
• 2.3.3 以MATLAB实现小波去噪18
• 2.4 小波的分解与重构18-21
• 2.4.1 分解算法19-20
• 2.4.2 重构算法20-21
• 3 农产品期货市场基本分析及周期性研究21-30
• 3.1 期货市场的功能作用21-23
• 3.1.1 发现价格21
• 3.1.2 回避价格风险21-22
• 3.1.3 风险投资22-23
• 3.2 农产品期货交易23
• 3.3 期货市场的周期性23-30
• 3.3.1 农产品价格周期振荡的原因24-25
• 3.3.2 小波函数的选取25-26
• 3.3.3 期货市场周期的小波分析26-30
• 4 小波分解与重构在时间序列问题中的应用30-44
• 4.1 技术分析30-31
• 4.2 期货市场的非线性31-33
• 4.3 国内期货市场与CBOT简单对比33-36
• 4.4 ARMA模型36
• 4.5 WDR原理简介36-42
• 4.5.1 基于小波分解与重构的时间序列预测法37-38
• 4.5.2 预测模型参数结构的算法分析38-39
• 4.5.3 实证分析39-42
• 4.6 中国期货市场的有效性研究42-44
• 4.6.1 市场有效性理论42
• 4.6.2 中国农产品期货市场的有效性分析42-44
• 5 结论及研究思考44-45
• 后记45-46
• 参考文献46-48
• 在学期间发表的学术论文和研究成果48-49
• 详细摘要49-52

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 辛月;基于小波理论的期铜价格周期波动和预测模型研究[D];北方工业大学;2011年

2 叶馨;基于小波回归分析的国际原油价格分析及预测[D];天津大学;2012年

3 孙宇轩;基于小波分析的中国股市时间序列研究[D];北京交通大学;2010年

4 黄玲;基于多分辨率小波的中国期货市场与股票市场的相关性研究[D];华南理工大学;2013年

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本文编号：396783