黄金期货市场非线性特征及相关问题研究

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1、浙江工商大学硕士学位论文黄金期货市场非线性特征及相关问题研究姓名：卢旺申请学位级别：硕士专业：统计学指导教师：陈振龙201112浙江工商大学硕士学位论文黄金期货市场非线性特征及相关问题研究摘要黄金期货市场是一个复杂的系统，同时也是一个非线性系统。有效市场假说(EMH)以线性化的假设来刻画市场，未能准确反映市场的真实特性，而分形市场假说(FMH)的提出可以解决这一问题。本文依据分形市场假说的思想，对上海期货交易所和纽约商品交易所的黄金期货收益率数据作了实证研究，从统计学的角度，定量地证明上述两黄金期货市场实际上具有分形结构特征，并在分形理论的基础上解释黄金期货市场

2、的特性。此外，为了了解黄金期货在不同市场及不同时期在分形特征上的异同，本文还对数据进行分段对比研究以求达到更完善的研究目的。本文首先对上海、纽约黄金期货收益率序列的基本统计特征及非线性特征进行检验，并在此前提下进行分形特征研究(包括单分形特征及多重分形特征研究)。在单分形特征分析中，主要运用重标极差分析方法(R／S)计算Hurst指数来分析黄金期货收益率及其波动序列的分形和长记忆性特征。之后，针对上海、纽约黄金期货收益率波动序列具有长记忆性特征，本文引入正态分布、t分布、偏t分布下的带长记忆性的FIGARCH模型和FIAPARCH模型对上海、纽约黄金期货收益率序

3、列进行计量分析，以此为两市黄金期货选择最恰当的波动模型并作相关波动特征的解释。而为了弥补单分形分析的不足，本文进一步对黄金期货进行多重分形特征分析，通过运用消除趋势波动分析方法(MF-DFA)计算随着阶数g值变化的广义Hurst指数来更加细致刻画黄金期货市场的持续性等特征变化。I通过本文的研究表明运用分形市场假说及相关分形分析方法对黄金期货进行研究是有成效的，这让我们更好地了解黄金期货市场的内在特性及其演变特征，也为我国黄金期货市场的发展提供更多的理论依据。关键词：黄金期货，分形分析，赫斯特指数，多重分形，FIAPARCH模型浙江工商大学硕士学位论文lIlllI

4、[I![IIll[IIIIlY2070482ResearchonNonlinearCharacteristicsofGoldFuturesMarketandItsRelevantProblemsABSTRACTGoldfuturesmarketisnotonlyanextremelycomplexsystembutalsoanonlinearsystem．However,theEfficientMarketHypothesiswhichdescribesthemarketbasingonlinearityhypothesisfailstoaccuratelyre

5、flecttherealmarketcharacteristics．Onthecontrary,theFractalMarketHypothesiscanbeseemastheeffectivesolutiontotheproblem．ThispaperinvestigatesthegoldfuturesmarketofShanghaifuturesexchangeandNewYorkcommodityexchange，basingontheFractalMarketHypothesis．Bycarryingoutthestatisticalanalysisan

6、dtheempiricalresearchofgoldfuturesretumsseries，itquantitativelydemonstratesthatthetWOgoldfuturesmarketactuallyhasafractalstructure．Inaddition，inordertofindoutthesimilaritiesanddifferencesinfractalcharacteristicsofgoldfuturesamongthedifferentmarketsanddifferenttimes，theseriesaredivide

7、dintoseveralgroupsandstudiedseparatelySOastoachievemoreperfectresearchpurposes·Inthebeginning，thispaperteststhebasicstatisticalcharacteristicsandnonlinearcharacteristicsofShanghaiandNewYorkgoldfuturesreturnsseries．Andbasedonthetestresults，furtheranalysisofthefractalcharacteristicsofg

8、oldfuturesre