时间序列分析系统设计

设计了时间序列分析系统,并介绍了该系统的组成模块及其功能,可以广泛用于经济、社会、信息等领域。     

基于时间序列分析的火灾分析

本文首先应用时间序列分析法,以1997-2008年的火灾发生率数据为样本,建立时间序列模型,进行火灾趋势分析及提出控制时间和控制建议。     

浑沌时间序列建模及其分析

介绍最新提出的浑沌时间序列建模及预测的理论和方法，给出了应用实例，并将其与传统的时间序列建模方法做了多方面的比较，最后提出了浑沌时间序列建模有待深入研究的几个问题。     

浑沌时间序列建模及其分析

介绍最新提出的浑泡时间序列建模及预测的理论和方法，给出了应用实例，并将其与传统的时间序列建模方法做了多方面的比较，最后提出了浑沌时间序列建模有待深入研究的几个问题．     

中国期货市场单日基于连续时间序列的数据挖掘

介绍了棉花期货单日成交记录的数据挖掘以及多种商品期货在单日的交易记录中存在的问题，通过对中国期货市场的分析，更大限度地揭示了市场特征，为期货投资者提供更大的帮助。     

时间序列关联分析的灰色方法

给出了一种新的灰色关联度，讨论了其性质，并将它引入到时间序列的关联分析中．得到了时间序列关联分析的灰色方法．     

基于混沌算法神经网络的恒生指数期货时间序列预测

本文对香港恒生指数期货（ＨＳＩ）的时间序列进行了分析和预测。我们发现该时间序列具有分数组和正的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,这表明该序列是由内在的混沌确定力产生的。在对该序列进行动力学重构和可测性分析的基础上,我们用混沌算法的前馈神经网络对它进行了在线预测。计算机模拟表明混沌算法神经网络的预测噗蒿于背传算法神经网络的预测精度。     

价格时间序列的数值模拟

近年来,许多物理学家开始应用统计物理的概念和方法来解决经济领域的问题,由此产生了经济物理这门交叉学科.物理学家可以对经济系统进行研究是有它的基础的.     

时间序列分析的小波方法

本书介绍了时间序列的小波基统计分析方法、离散小波变换理论和算法，给出了时间序列处理技术的算例。为了便于读者自学，本书以附录的形式给出了书中练习的答案，更为方便的是书中所提供的网站，使读者很容易得到书中使用的时间序列、小波和SP编写的软件。     

铜和绿豆期货价格与现货价格协整关系的实证

期货价格与现货价格的关系历来是经济界关注的焦点,有无协整关系是对经济现象中的对变量进行正确分析和预测的关键。笔者对协整进行了推导和说明,并对重庆铜的期货价格与现货价格之间及郑州绿豆期货价格与现货价格之间协整关系进行了实证分析,得知这两种商品的期价与现价之间存在协整关系,分别写出他们各自的误差校正模型ＥＣＭ,并就ＥＣＭ给出了分析和预测的方法,论文还对铜绿豆协整检验结果进行了比较,探讨了中国期货市场、     

商品期货价格发现功能的实证研究

运用相关性分析、Granger因果检验、EG两步法检验、Johansen协整检验、脉冲分析和方差分解的方法,对黄金、白银、原油、铜、铝5种大宗商品的期货价格发现功能发挥状况进行实证分析.黄金在短期内存在从期货到现货价格的单向引导关系,但长期内不存在协整关系,期货市场不具备价格发现功能;白银在短期内存在从期货到现货价格的单向引导关系,期货市场具备价格发现功能;原油存在双向引导关系,但现货价格在价格发现功能中作用更大;铝、铜的期货与现货价格双向引导且存在着协整关系,期货市场具有良好的价格发现功能.根据实证研究结果,提出了完善期货市场的建议.     

期货采购决策分析

原材料采购是企业采购工作中的主要组成部分,其采购时机、价格、数量的合理确定直接影响企业的产出效益．本文对原材料期货采购中如何借助于经济现值分析方法进行价格决策和确定采购时机进行了讨论,并给出了具体实际数据分析和说明．此外,还根据经济订购批量模型围绕采购数量决策以及存货成本对采购数量的敏感性进行了分析和讨论．经济现值分析方法实用性强,具有科学性,有助于期货采购决策合理化和节约资金,可供原材料期货实际采购所借鉴．     

我国沪铜期货价格的分形统计

运用分形分布参数估计、函数盒维数以及多重分形分析等方法对我国沪铜期货价格时间序列进行了实证研究.结果表明,沪铜期货价格不服从正态分布,价格之间存在长记忆性,从而对有效市场假说提出了质疑.函数盒维数及多标度分析的结果揭示了期货价格的聚类特征及标度变化,说明用单一分形模型来描述期货价格是不充分的,多重分形分析方法为更好地描述期货价格的变化规律提供了有力的工具.     

期货价格收益序列的多重分形统计描述及成因分析

运用多重分形消除趋势波动分析方法,对之前较少被研究的中国铜和大豆两个期货品种的价格收益序列进行实证研究.结果表明,两种期货价格收益序列具有尖峰态特征,不服从正态分布,且二者均存在明显的多重分形特征,仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的.进一步对其多重分形成因进行分析,发现期货价格收益序列的多重分形特征主要是由收益序列的波动相关性引起的,该相关性导致了价格的有偏随机游走,市场未达到弱式有效.     

考虑保证金的期货价格与远期价格的关系

在保证金为零的情况下，期货价格F0与远期价格G0相等是一个熟知的结果。本文证明，如果保证金非零，则（1 μ）^nF0=G0，其中μ=K(e^δ-e^r),n为投资天数，K为保证金率，δ为无风险利率，r为保证金利率。     

棉花期货价格波动率分析

针对棉花已成为制约“十四五”规划中纺织行业发展不可或缺的关键因素这一事实,提出通过研究棉花期货价格的波动来体现纺织业成本变化。 基于 2008 年 1 月 2 日到 2021 年 9 月 6 日棉花 CF999 期货价格数据时序图,得到原序列不平稳的结论,处理后得棉花期货价格收益率序列,由 J-B 统计量、ADF 检验 统计量,得到棉花期货价格收益率序列是平稳时间序列,但不服从正态分布,有尖峰厚尾和高阶异方差性的统计特征;然后考虑收益率序列服从 T 分布和广义误差(GED)分布,分别构建 GARCH 类模型,具体利用GARCH、GARCH-M、EGARCH 和 MS-GARCH 4 种模型对棉花价格波动特征进行研究,结果表明:基于 T 分布 的模型比 GED 分布更能描述棉花期货价格收益率序列的波动特征;棉花市场不是“高风险、高回报”产业;收益率序列存在反杠杆效应;MS(3)-GARCH(1,1)模型的拟合效果最优,收益率序列有体制变换现象,各种波动的持续期不同,高波动状态最短,为 2. 12 d;最后提出相关建议。     

基于MODWT—ARIMA时间序列的棉花期货高频数据分析

介绍了ARIMA时间预测算法及MODWT小波变换的数学原理,通过对单日棉花期货的交易记录进行了MODWT—ARIMA组合分析,避免了对时间序列起点的敏感,更好地实现了对棉花期货时间序列的预测。     

基于马氏链的股指期货合约指数的预测

采用马氏链模型对我国股票指数期货四种合约的每日收盘价格进行短期预测,发现该模型对当月连续合约、下月连续合约以及下季连续合约等三只合约未来五个交易日的预测准确率为100％,而隔季连续合约仅为40％.利用马氏链遍历性的平稳分布,给出长期市场环境下,股指期货发生在不同区间的概率分布,以及返回各个状态需要的平均时间.     

期货价格的马尔科夫链改进模型

首先引入马尔科夫链模型,以沪铝期市价格为例对商品期货价格进行了预测;再利用期市价格变动的量价关系得到了马尔科夫链改进模型。实证分析表明,相较于传统马尔科夫链模型,改进的模型在预测精度及效率上均有所改进。