基于序列比對方法的金融波動研究.pdf

1、隨著金融市場波動的加劇及其在全球范圍內(nèi)的廣泛傳播,采用科學的方法對金融市場波動進行分析,對于預測金融市場波動具有重要意義。其中金融計量學方法在金融市場波動方面的研究已取得了豐碩的成果,但對于復雜的非線性經(jīng)濟系統(tǒng)來說,單純以金融計量學的方法來研究金融波動無法全方位地把握波動的規(guī)律,需要利用新的方法從不同的角度來研究波動問題,作為金融計量學研究方法的補充,符號時間序列分析方法及序列比對方法正可以做到這一點。
　　本文引入生物信息學中的

2、序列比對方法及非參數(shù)的符號時間序列分析方法,與已有的K-近鄰法相結(jié)合,提出一種新的金融波動預測方法。利用符號化后的時間序列數(shù)據(jù),將比對目標序列與樣本序列進行序列比對,通過動態(tài)規(guī)劃算法回溯出高于匹配得分閾值的K條歷史子序列,以此作為K-近鄰法中的K個最近鄰,分別計算各自的權重,從而得到預測結(jié)果。以上證綜指、深證成指的高頻數(shù)據(jù)為樣本,對其價格波動序列進行實證分析;在成交價格波動這個單一變量的基礎上,通過合適的符號化方法將兩維時間序列轉(zhuǎn)化為一

3、維時間序列,從而擴展到對成交價格波動與交易時間間隔、成交價格波動與成交量等兩個變量同時進行預測,以個股萬科的超高頻數(shù)據(jù)為樣本,進行實證分析,驗證了該方法的可行性和有效性。該方法可以捕獲時間序列的非線性特征,降低噪聲的敏感性,無需確定數(shù)據(jù)生成過程符合什么模型,也不用做出數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)等假設,不僅可以預測具體的波動值,也可預測波動所處的區(qū)間,適用范圍廣泛。
　　本文第一章闡述了對金融市場波動進行研究的背景、意義及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并提出本

4、文的創(chuàng)新點。第二章概述了兩個重要的基礎理論,符號時間序列方法及序列比對方法。第三章提出了基于序列比對方法的高頻金融波動預測方法及其詳細步驟,并以上證綜指和深證成指采樣間隔為20分鐘的高頻數(shù)據(jù)為樣本進行了實證分析,對波動時間序列及波動符號序列分別進行了預測。第四章將單變量預測擴展到雙變量預測,以個股萬科2010年3月份的超高頻數(shù)據(jù)為樣本進行了實證分析。第五章對全文的研究工作進行了總結(jié),指出序列比對方法在金融市場的研究中仍有很大的應用、發(fā)展