随机交互金融模型的构建及金融时间序列的统计分析

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时间:2018-09-03

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1、:10004密级学校代码:公开AI交4乂#BEIJINGJIAOTONGUNIVERSITY博士学位论文DOCTORALDISSERTATION论文题目随机交互金融模型的构建及金融时间序列的统计分析学科专业统计学作者姓名鲁韵帆指导教师王军教授二零一八年四月办羞又道乂學博士学位论文随机交互金融模型的构建及金融时间序列的统计分析StochasticInteractiveFinancialModelandStatisticalAnalsisofyFinancialTimeSeries

2、作者:鲁韵帆导师:王军教授北京交通大学2018年4月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,提供阅览服务,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅。和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:导师签名:签字日期:名年月日签字日期:年〔月日(yq学校代码

3、:10004密级:公开北京交通大学博士学位论文随机交互金融模型的构建及金融时间序列的统计分析StochasticInteractiveFinancialModelandStatisticalAnalysisofFinancialTimeSeries作者姓名:鲁韵帆学号:13118411导师姓名:王军职称:教授学位类别:理学学位级别:博士学科专业:统计学研宄方向:金融数学与金融工程北京交通大学2018年4月i致谢谨此毕业之际,向导师王军教授致以最诚挚的感谢,感谢导师在科研道路上的引

4、领、指导和帮助。导师高尚的人格、广博的知识、严谨治学的精神、精益求精的工作作风和对自己专业方向的科研热情均是我学习的榜样一。我是名直博生,非常感谢导师的知遇之恩,给我了宝贵的学习机会,最终经过五年的学习和实践,取得了不错的科研成果,顺利完成博士阶段的学习,并喜欢上了数据分析这个领域。导师为人随和,,感谢导师愿意教导我和包容我督促我改正不足之处,这对我未来发展有着重要的意义。感恩导师,知遇之恩,教导之。!恩,铭记于心祝福您一直以来方师姐其次感谢我们的科研团队,感谢、牛师姐在生活学习等多方面的关心和帮助。感谢杨师姐和肖师姐对于模型算法的帮助。

5、感谢程师姐、董师姐、杨师姐、裴师姐和莫师姐。感谢同届洪同学和张同学的陪伴和帮助。感谢洁同学的支持。感谢伟兄的承担和教导。感谢曾师妹的勇敢和欢乐,感谢睿师弟、邢师妹、张师妹、敏师妹、超师弟、卿师弟和岑师弟等科研组小伙!伴。遇到你们,成为这么和谐有爱的团队成员是我的幸运。祝福我们感谢404的小伙伴,感谢你们陪我走过在北京的学习和生活的这些日子,感谢你们的包容!404加油!、支持、理解与正能量一特别感恩我的父母和亲人们!感谢你们出现在我需要的每个时刻!我爱你们!爱我们的大家族!!!交大九年,感谢母校的培养愿母校越来越好感谢自己,坚持认

6、真,望谨记导师教诲,知变通。感谢各位评审老师评阅我的论文,并提出宝贵的专业意见。北京交通大学博士学位论文?摘要随着对现代金融市场研究的加深一,金融市场被新定义为个由大量交易者相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宄促使了金融数学、一金融工程学、金融物理学等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

7、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,一化机制的研宄.,并取得了优秀成果本文第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_随机交互金融价格模型通过运态模型I和基于小世界网络的金融价格模型II,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

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