基于重分形理论的多元时间序列的自相关性研究及应用

基于重分形理论的多元时间序列的自相关性研究及应用

论文摘要

复杂系统是由独立单元相互作用而形成的非线性系统,研究其输出的时间序列是揭示其内在机理和运行机制的重要方法之一.分形理论是非线性科学的一个重要研究分支,分形分析为刻画复杂系统的时空和动力学结构提供了数学形式体系,通常利用分形标度指数来刻画系统的状态特征.本文主要基于重分形理论,对多元时间序列自相关性呈现的(重)分形结构展开研究,建立了基于经验模式分解的重分形去趋势波动分析(EMD-MV-MFDFA)法和多尺度的重分形去趋势波动分析(MMV-MFDFA)法,并分别应用于股市的研究;还分析了滤波对多尺度重分形自相关性的影响.本文主要工作如下:首先,为了探测含有外部趋势的多元时间序列的真实标度特性,构建了基于经验模式分解的重分形去趋势波动分析法.针对外部趋势易导致波动函数图呈现伪交叉点的现象,引入经验模式分解(EMD)算法对序列进行局部特征分解,剔除掉代表单调趋势的余项,再利用多元时间序列重分形去趋势波动法(MV-MFDFA)法提取序列波动成分的分形标度指数,从而判断序列在不同尺度上的自相关性.模拟数据证实了该方法能有效去除序列的单调趋势影响,避免伪交叉点的出现.实证分析揭示了亚、美、欧股市在正负阶次(大、小波动)呈现的不同长程自相关性.其次,建立了多尺度的重分形去趋势波动分析法.先借助二项式重分形(BMF)模型验证了MV-MFDFA法的局限性,即事先设定的尺度范围无法探测序列在小尺度范围的交叉点.针对此局限性,利用滑动窗口代替原始固定窗口,通过设置不同的窗口宽度和移动长度,形成拟连续变化的广义三维赫斯特(Hurst)曲面来刻画序列在不同尺度范围和不同阶次的单(重)分形特征,并准确定位交叉点;其次利用自回归分形整合移动平均(ARFIMA)与BMF模型产生试验序列验证该法的有效性;最后再次应用于股市的研究,并与MV-MFDFA法的结果进行了比较.结果表明:MMV-MFDFA法不仅可以重现MV-MFDFA法的结果,还可以详细刻画重分形自相关性随时间尺度的动态变化.最后,研究了各种滤波对多尺度重分形自相关性的影响程度.基于MMV-MFDFA法,定义Hurst曲面之间的广义平均距离来度量Hurst曲面的差异性,再利用ARFIMA和BMF模型构造模拟序列进行分析,研究结果表明:线性滤波不影响单分形及重分形序列的标度特性;多项式滤波的影响程度随阶次增大而不断偏大;指数滤波、对数滤波依赖参数值大小而影响不同.

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 非平稳时间序列的重分形相关性研究
  •     1.2.2 多元时间序列的重分形相关性研究
  •     1.2.3 多尺度的重分形研究方法
  •     1.2.4 文献评述
  •   1.3 本文结构安排
  •   1.4 技术路线
  • 第2章 外部趋势对MV-MFDFA方法的影响
  •   2.1 时间序列的自相关分析方法介绍
  •   2.2 基于EMD的重分形自相关法的构建
  •     2.2.1 EMD算法
  •     2.2.2 EMD-MV-MFDFA方法
  •   2.3 模拟验证
  •   2.4 基于EMD-MV-MFDFA方法的实证分析
  •     2.4.1 数据预处理与统计描述
  •     2.4.2 重分形自相关分析
  •   2.5 本章小结
  • 第3章 多尺度的重分形自相关性研究
  •   3.1 问题的提出
  •   3.2 MMV-MFDFA方法的构建
  •   3.3 模拟验证
  •     3.3.1 ARFIMA模型
  •     3.3.2 BMF模型
  •   3.4 基于MMV-MFDFA方法的实证分析
  •     3.4.1 参数组合的选取
  •     3.4.2 多尺度的重分形自相关分析
  •   3.5 本章小结
  • 第4章 滤波对多尺度重分形自相关性的影响
  •   4.1 线性滤波及非线性滤波简介
  •   4.2 滤波的影响程度分析
  •     4.2.1 线性滤波
  •     4.2.2 多项式滤波
  •     4.2.3 指数滤波
  •     4.2.4 对数滤波
  •   4.3 本章小结
  • 第5章 总结与展望
  •   5.1 总结
  •   5.2 主要创新点
  •   5.3 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间完成的论文
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 刘双桂

    导师: 樊庆菊

    关键词: 重分形自相关,多元时间序列,多尺度,标度指数,滤波

    来源: 武汉理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 非线性科学与系统科学

    单位: 武汉理工大学

    分类号: N941.4

    DOI: 10.27381/d.cnki.gwlgu.2019.000377

    总页数: 73

    文件大小: 2150K

    下载量: 24

    相关论文文献

    • [1].分形理论在室内设计中的应用分析[J]. 设计 2019(23)
    • [2].隐喻喻体的建构——分形论视域下隐喻研究之一[J]. 外语教学 2020(01)
    • [3].基于分形理论的“新闽南”建筑创作解析[J]. 新建筑 2020(03)
    • [4].基于分形理论的珠江口海岸线变迁分析[J]. 海洋开发与管理 2020(07)
    • [5].基于分形理论下的中国传统四合院分析[J]. 中国名城 2020(08)
    • [6].陕北黄土高原沟壑区城镇开敞空间分形秩序研究[J]. 城市规划 2020(07)
    • [7].基于分形理论的阎良区土地利用空间格局变化研究[J]. 当代农机 2020(08)
    • [8].分形曲线生成的频域方法[J]. 中国图象图形学报 2020(09)
    • [9].分形理论在零件接触分析中的应用研究[J]. 南方农机 2019(17)
    • [10].《分形之美》[J]. 美术 2017(11)
    • [11].以“支解术与易貌分形”为例探究西域幻术[J]. 新疆艺术(汉文) 2017(02)
    • [12].基于分形理论图像压缩编码的改进方法[J]. 赤峰学院学报(自然科学版) 2017(18)
    • [13].分形理论在园林设计中的一个应用[J]. 门窗 2014(10)
    • [14].分形图案的归类及其在纺织品设计中的应用[J]. 现代丝绸科学与技术 2015(01)
    • [15].论分形理论在现代企业管理中的运用[J]. 中国市场 2015(10)
    • [16].企业管理中分形理论的应用分析[J]. 科技创新与应用 2015(15)
    • [17].从分形说开去[J]. 新世纪智能 2019(78)
    • [18].《分形众生》动态作品[J]. 流行色 2020(07)
    • [19].分形[J]. 课堂内外(科学Fans) 2019(Z1)
    • [20].知识是力量 分形的奥秘[J]. 电脑爱好者 2017(13)
    • [21].分形理论在句法结构中的应用[J]. 现代语文(语言研究版) 2012(07)
    • [22].浅析分形与混沌及其相关性[J]. 数学学习与研究 2019(04)
    • [23].基于数学分形生成数字艺术作品的方法研究[J]. 艺术品鉴 2017(01)
    • [24].分形在艺术设计中的秩序美[J]. 中国文艺家 2017(06)
    • [25].分形理论在机械工程中的应用[J]. 科技致富向导 2013(06)
    • [26].神奇的分形[J]. 数学大世界(小学低年级辅导版) 2009(05)
    • [27].基于嵌套循环结构的分形应急组织构建研究[J]. 管理评论 2020(10)
    • [28].分形理论视角下的克拉科夫历史空间解析和修补研究[J]. 国际城市规划 2020(01)
    • [29].基于分形理论的厦门城市边界复杂特性研究[J]. 黑龙江大学自然科学学报 2019(06)
    • [30].高速铁路轮轨滚动噪声的分形描述及分形维估计[J]. 声学学报 2020(02)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    基于重分形理论的多元时间序列的自相关性研究及应用
    下载Doc文档

    猜你喜欢