导读:本文包含了波动集聚论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:集聚纺,粗纱横动,喇叭口位置,毛羽波谱图
波动集聚论文文献综述
宋均燕,廖光辉,唐新军,何小东,张玉高[1]（2018）在《集聚纺粗纱横动对棉纱毛羽波动的影响》一文中研究指出探讨集聚纺粗纱横动对棉纱毛羽波动的影响。以EJM178型细纱机为例,描述了粗纱横动的必要性,分析了集聚纺粗纱横动带来毛羽波动的原因,并推导出波动波长的计算公式。分别从不同纱线号数、有无粗纱横动、不同横动动程和粗纱喇叭口位置偏移等4个方面展开试验,通过毛羽波谱图和布面纬向条影反映毛羽波动的规律。试验表明:纱线号数越大,粗纱横动所带来的毛羽波动越明显;粗纱横动动程的加大使毛羽波动加剧;粗纱喇叭口位置偏移毛羽波动更加明显。认为:科学控制集聚纺粗纱横动能有效改善棉纱毛羽的波动。(本文来源于《棉纺织技术》期刊2018年04期）
胡孙阳[2]（2017）在《中国股票市场波动率跳跃识别及其网络集聚效应的研究》一文中研究指出在全球一体化进程中,全方位合作成为世界经济必然趋势,经济发展各行业间呈现出环环相扣,联系紧密的特点。证券市场作为当今国民经济晴雨表,随着中国金融市场的不断开放,外资不断涌入,安全隐患逐渐突显。某一个行业的突发事件,可能会引起多个行业间股价大幅波动。在此形势下,对于各行业股票之间波动率跳跃的关联关系的研究有助于提高证券市场安全程度,降低风险。本文利用多幂次变差方法和复杂网络理论来研究中国股票市场股价跳跃部分的内部结构,并做了以下工作:1.结合已实现波动率理论和MinRV统计量,对股票价格的已实现波动率RV及其跳跃部分MinRV-J进行计算,然后探索两者的统计特性,发现RV和MinRV-J均存在右偏和尖峰厚尾的特性。2.结合复杂网络理论,利用最小生成树算法(MST)构建股价波动率跳跃网络模型,并分析了网络的度值,介数中心性和接近度中心性等拓扑性质,发现在整个网络中,制造业,高新技术行业和金融业等股票处于核心地位,与经济发展的实际情况中这些行业所处的关键地位相符。3.利用Fast unfolding算法对已经构建好的股价波动率跳跃网络进行社团划分,通过对比各个社团内股票之间的平均相关系数,发现当股价发生跳跃时,制造业股票之间,金融业和制造业股票以及制造业和能源业股票之间存在着较强的相关性。(本文来源于《浙江财经大学》期刊2017-12-01）
于鸿鹰,何青松,丁彦玮,王玲[3]（2017）在《山东省产业共同集聚对区域经济波动的影响》一文中研究指出产业共同集聚与区域经济发展之间并非稳定的单调递增关系。在E-G简化指数测算产业共同集聚水平基础上,采用2010~2015年山东省面板数据,分析了制造业和生产性服务业共同集聚对区域经济波动的影响。结果表明:山东省产业共同集聚分布不均衡;无关多样化产业共同集聚能够缓解区域经济波动;相关多样化产业共同集聚对区域经济波动的影响受宏观环境制约。(本文来源于《科学管理研究》期刊2017年05期）
王玲[4]（2017）在《广东省产业共同集聚对区域经济波动的影响研究》一文中研究指出产业集聚是学术界研究的热点话题,随着经济的逐渐发展,解释产业集聚相关经济效应的理论和实证日益丰富。现有文献证明,产业集聚度增加与区域经济发展之间并非稳定的单调递增关系。随着产业集聚实践活动的深入,区域经济面临着如何选择合意的产业共同集聚的问题。但现有文献忽视了多样化的产业共同集聚,有关多个集聚之间的不同联系对区域经济波动产生不同影响的研究相对欠缺。改革开放后,广东省经济飞速发展的同时形成了多样化的产业集聚区,因此本文以产业共同集聚现象相对明显的广东省作为分析对象。首先,对产业共同集聚与区域经济波动相关文献进行梳理,发现现有文献缺乏对产业共同集聚对区域经济波动影响的分类研究。在此基础上,从多样化的角度出发,利用产业集聚的理论分析框架,定性分析相关多样化和无关多样化产业共同集聚对区域经济波动的缓解以及刺激作用。论文以2010-2015年广东省21个城市30个制造业和7个生产性服务业数据为样本,依据经济发展水平和对外开放程度,把广东省21市划分为四个大区,对四个区域分别进行分析。通过计量模型,对产业共同集聚对区域经济波动的影响进行实证检验。研究发现,广东省各地区产业共同集聚不均衡:珠叁角地区相关多样化产业共同集聚水平高,粤东地区无关多样化产业共同集聚水平高,粤西和粤北地区产业共同集聚水平较低。城市之间的产业共同集聚存在空间相关性:大城市关联性高的产业对技术关联程度低的产业形成挤出效应,造成大城市相关多样化产业共同集聚水平偏高。城市经济波动的大小随着产业共同集聚水平的变化而变化,合意的产业共同集聚对缓解区域经济波动起着重要的作用。因此,各地区应在因地制宜基础上,加强与周边地区的分工合作;珠叁角地区应适当提升无关多样化产业共同集聚水平,促进地区经济稳定发展。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-06-01）
吴涛[5]（2017）在《我国金融市场波动率集聚和动态相关性关系研究》一文中研究指出本文基于世界金融危机对经济体之间的动态相关性的研究思路,研究中国金融市场波动率集聚和动态相关性的关系。主要研究对象为我国金融市场上叁大市场,债券市场、股票市场和外汇市场,研究债券市场、股票市场和外汇市场的波动率聚集和市场间的动态相关系数的关系。本文揭示研究波动率聚集和市场间的动态相关性之间的关系,对于投资组合、风险定价以及金融监管来说,具有重要意义。在本文的研究中,使用VAR-FIAPARCH-cDCC作为研究的主要模型。首先均值方程采用VAR模型,剔除时间序列中自相关和交叉滞后相关关系,使得使用VAR残差分析出来的相关系数能够反应序列间的同期关系;方差模型使用FIAPARCH模型,对VAR残差序列进行拟合,这里使用FIAPARCH模型能够反应波动率中的长记忆性、杠杆效应,而且模型设定的更加灵活;然后使用Aielli(2013)提出的修正DCC模型(cDCC)求解市场间的动态条件相关系数。在此基础上使用MarL(2003)提出的penalized contrast function探测波动率聚集时点,再结合求解出来的动态条件相关系数,研究他们之间的关系,再进一步构建模型对这些关系进行验证,并作出解释;最后,在运用同样的方法对美国金融市场进行研究,把美国金融市场的研究结果与中国进行对比,并作出分析。实证研究表明中国市场和美国市场均显着存在四种现象:首先,市场间的动态条件相关性系数在对应市场出现波动率聚集的时候会出现显着的突变现象;其次,在波动率聚集处动态条件相关系数出现正向变动和负向变动;再次,部分相关系数的突变现象持续时间较短,即在相关系数发生突变之后,在较短的时间内发生反向变动甚至达到突变前的系数水平;最后,动态条件相关系数的突变现象对其对应的市场的波动率聚集的反应不相同。通过验证发现,这四种现象显着存在。中美市场对比发现,美国金融市场间的动态相关系数较中国市场更大,另外,上述四种现象在美国市场更加显着。在此基础上,提出一些新的研究问题,可以作为本文的一个未来研究方向。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-04-01）
钟立新,许赵淼,徐文娟[6]（2016）在《全球利率波动关联网络演化及空间集聚效应分析》一文中研究指出在开放经济下,金融波动具有很强的传染性和扩散性。表现在货币市场上,各国利率往往呈现出同方向运动的特征。把握利率波动时空关联的整体特性对准确预测和判断金融风险,防止金融危机的发生具有十分重要的意义。本文根据全球140多个国家和地区的实际利率数据,借助复杂网络方法,构建了全球利率波动关联网络。通过对网络拓扑量的时间演化特征分析,发现各国利率波动的关联强度呈现出明显的时间依赖性。相比于经济稳定发展时期,金融危机时期各国利率波动的关联性显着增强。结合网络社团搜索方法,考察了各大洲国家利率波动对全球利率波动的影响力差异,发现亚洲、欧洲和北美洲国家对国际利率市场影响力相对较大。(本文来源于《广义虚拟经济研究》期刊2016年04期）
赵晗,肖海翔[7]（2016）在《产业集聚对我国经济周期波动的影响——基于DSGE的分析》一文中研究指出本文基于新凯恩斯主义分析框架,构建了一个包含产业集聚因素的DSGE模型,并采用贝叶斯MCMC估计法和仿真模拟技术分析了产业集聚冲击等外部冲击对我国经济周期波动的影响。研究结果表明:内嵌产业集聚冲击的DSGE模型较清晰地刻画了我国经济周期波动的现实特征;产业集聚冲击在实现经济平稳增长的同时,还能有效熨平经济周期波动。因此,新常态下政府应重视并发挥好产业集聚的作用,加大对产业集聚的支持力度,促使产业结构不断调整和升级,从而为实现宏观经济的平稳增长创造有利的外部环境。(本文来源于《商业经济研究》期刊2016年19期）
郭建华[8]（2016）在《股价异常波动及波动集聚性——基于近似熵-小波变换的实证研究》一文中研究指出以2001年1月1日至2015年7月31日上证综指日收盘价为样本,运用近似熵-小波变换方法,对上证综指时间序列进行了多尺度复杂性分析。通过计算样本数据序列的近似熵值发现,股票市场的波动性与股指时间序列的近似熵值密切相关:近似熵值越大,股市波动性越大。通过引入小波变换对近似熵序列进行分解和重构,发现股价波动具有阶段聚集性,而且股价变化过程中的异常波动伴随着重大经济事件或突发事件而发生。(本文来源于《金融理论探索》期刊2016年03期）
芦琳娜,黎铭,韩笑[9]（2016）在《基于GARCH、EGARCH模型的LME镍期货价格波动集聚性实证分析》一文中研究指出镍是经济发展的重要资源,是伦敦金属交易所(LME)六大交易品种之一。讨论LME镍期货价格波动规律,有助于更科学合理地预测镍期货市场行情,把握国际镍期货市场风险。1980年1月—2014年12月LME镍期货价格时间序列具有明显的随机游走趋势与自相关关系,LME镍期货市场为弱式有效。镍期货价格序列存在ARCH效应,GARCH(1,1)模型计量结果显示其具有波动集聚性特征,反映出波动的外部冲击对市场的影响具有长期性,EGARCH(1,1)模型计量结果显示镍价格序列波动的非对称性特征,但利好信息、利空信息对镍价冲击的杠杆效应很弱,有助于揭示镍期货市场风险规律与投资策略。(本文来源于《国土资源科技管理》期刊2016年03期）
李心雅[10]（2015）在《人口集聚、银行信贷与住房价格波动》一文中研究指出近十年来,我国的住房价格呈现出不断上升的趋势,特别是北上广深等一线城市,在此期间房地产价格上涨了3-4倍,对人们的生活产生了巨大的影响,也引起了社会各界的广泛关注。关于房价上涨的原因,学术界有许多不同的看法,包括经济增长、土地价格、耕地保护制度、房地产开发成本的上升、居民可支配收入的上升以及预期等等原因。本文提出了一个新的观点,主要从人口集聚的角度来对此进行分析,即人口在城市的大规模集聚,通过引起银行房地产信贷规模的扩张,进而引起了住房价格的上升。人口集聚是一个综合性的人口状况指标,它是指人口源于各种经济、环境、社会、心理效应,不同年龄、性别、职业的期望,在某个特定的地理区域内不断汇聚的现象及过程。人口集聚通过投资渠道和消费渠道引起银行信贷的扩张,一方面,人口集聚度较高的城市会吸引更多的房地产开发投资,另一方面,也会有更多的人口在城市购买住房,二者共同作用导致了银行房地产信贷规模的扩大。银行信贷通过在土地开发、房地产开发以及房地产销售阶段为房地产开发商和购房者提供贷款,为房地产市场注入了更大的流动性,引起了住房价格的上涨。房价的上升提高了市场的投资需求,对于房价上涨的预期又进一步地刺激了银行和投资者的逐利心理,导致银行信贷的加速扩张,二者相互作用,最终引起了房价的螺旋式上升。本文通过分析我国35个城市在2006-2012年期间的人口集聚、银行信贷和住房价格的状况,证明了叁者之间存在着显着的因果关系。人口集聚度的上升会引起银行信贷的扩张,银行信贷的扩张会引起住房价格的上升,住房价格的上升会导致银行信贷的进一步扩张。最后,根据本文得到的实证结果,我们提出了几个可行的政策建议,即调节大中小城市的人口规模、对银行信贷规模进行宏观调控以及切实稳定住房价格。(本文来源于《湘潭大学》期刊2015-06-01）
波动集聚论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在全球一体化进程中,全方位合作成为世界经济必然趋势,经济发展各行业间呈现出环环相扣,联系紧密的特点。证券市场作为当今国民经济晴雨表,随着中国金融市场的不断开放,外资不断涌入,安全隐患逐渐突显。某一个行业的突发事件,可能会引起多个行业间股价大幅波动。在此形势下,对于各行业股票之间波动率跳跃的关联关系的研究有助于提高证券市场安全程度,降低风险。本文利用多幂次变差方法和复杂网络理论来研究中国股票市场股价跳跃部分的内部结构,并做了以下工作:1.结合已实现波动率理论和MinRV统计量,对股票价格的已实现波动率RV及其跳跃部分MinRV-J进行计算,然后探索两者的统计特性,发现RV和MinRV-J均存在右偏和尖峰厚尾的特性。2.结合复杂网络理论,利用最小生成树算法(MST)构建股价波动率跳跃网络模型,并分析了网络的度值,介数中心性和接近度中心性等拓扑性质,发现在整个网络中,制造业,高新技术行业和金融业等股票处于核心地位,与经济发展的实际情况中这些行业所处的关键地位相符。3.利用Fast unfolding算法对已经构建好的股价波动率跳跃网络进行社团划分,通过对比各个社团内股票之间的平均相关系数,发现当股价发生跳跃时,制造业股票之间,金融业和制造业股票以及制造业和能源业股票之间存在着较强的相关性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
波动集聚论文参考文献
[1].宋均燕,廖光辉,唐新军,何小东,张玉高.集聚纺粗纱横动对棉纱毛羽波动的影响[J].棉纺织技术.2018
[2].胡孙阳.中国股票市场波动率跳跃识别及其网络集聚效应的研究[D].浙江财经大学.2017
[3].于鸿鹰,何青松,丁彦玮,王玲.山东省产业共同集聚对区域经济波动的影响[J].科学管理研究.2017
[4].王玲.广东省产业共同集聚对区域经济波动的影响研究[D].哈尔滨工业大学.2017
[5].吴涛.我国金融市场波动率集聚和动态相关性关系研究[D].厦门大学.2017
[6].钟立新,许赵淼,徐文娟.全球利率波动关联网络演化及空间集聚效应分析[J].广义虚拟经济研究.2016
[7].赵晗,肖海翔.产业集聚对我国经济周期波动的影响——基于DSGE的分析[J].商业经济研究.2016
[8].郭建华.股价异常波动及波动集聚性——基于近似熵-小波变换的实证研究[J].金融理论探索.2016
[9].芦琳娜,黎铭,韩笑.基于GARCH、EGARCH模型的LME镍期货价格波动集聚性实证分析[J].国土资源科技管理.2016
[10].李心雅.人口集聚、银行信贷与住房价格波动[D].湘潭大学.2015