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MF-DCCA期货市场相关性分析(2)

时间:2022-03-20 17:24来源:毕业论文
二.研究背景 近年来,价格作为评估经济市场尤其是金融市场的重要指标之一,一直是各位研究人员重点关注的对象。价格变动反映了市场对新信息的反

二.研究背景

近年来,价格作为评估经济市场尤其是金融市场的重要指标之一,一直是各位研究人员重点关注的对象。价格变动反映了市场对新信息的反应,大量理论和实证研究表明,价格相关性在帮助人们了解市场波动方面发挥了关键作用,有利于深入了解市场价格传导机制。因此,这一直是金融领域的热门话题[1]。文献综述

目前,研究员对价格的相关性的关系的研究,主要是研究其的正负相关性,是否为为线性相关,以及是否为短期或这长期相关等各种特征[9]。其中时间系列是非平稳和非线性的,所以研究长期相关性是十分复杂的。近年来,随着分形理论的发展,ARFIMA模型,R/S分析,修正R / S方法和多分形去趋势波动分析(MFDFA)方法被用于研究长记忆的时间序列[2][3]。 PANAS应用ARFIMA模型,R/S方法,修正R/S方法来研究伦敦金属交易所六种金属的价格行为,以及铝支持长期存款假设的实证结果。TABAK等人发现,油价波动幅度相对较大,但相关程度似乎较弱,采用R / S方法似乎不太精确。 POWER和TURVEY使用改进的Hurst估计量来研究14种能源和农产品期货价格系列的波动性中长期记忆的性质。结果显示,14种商品中有9种商品存在长期记忆特征。 WANG等人研究了使用MFDFA的WTI原油挥发性系列的长期记忆,发现对于小时间尺度,波动率的自相关是多分形的,而对于大时间尺度,自相关几乎是单分形的。 

随着市场分形理论的进一步完善与发展,已经有许多国内研究人员已经对我国的证券市场和期货市场的分形特征进行了深入研究。比如我国著名研究人员苑莹,卢方元,张永东,牛奉高,毕秋香,庄新田和刘维奇等人分别采用了不同的研究分析方法对我国沪深股票市场的多重分形特征进行了实证研究,得出了我国沪深股市产生多重分形特征的原因[4][5]。苑莹和庄新田、Chen 和He[9]采用MF-DFA 和多重分形谱分别分析了我国金属期货和农产品期货价格收益序列的多重分形特征及成因,结果都表明长期记忆性是市场之间存在多重分形特征的主要原因[9]。来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

总结各种论文,有相当多的证据表明,价格和交易波幅可能具有长期的记忆功能。然而,目前的文献研究未能认识到金融市场的许多特征变量,如价格和数量,实际上是空间和或者是时间上相关的,所以他们只是单独讨论这些变量,而不是同时并入它们,并分析它们的相互关系。因此,以前研究的结果可能偏向于他们对这些高度相互作用和相关变量之间的复杂交叉相关性的无知。只有少数研究同时考虑和分析了价格体积相关的变分特征。何和陈应用了一种称之为“分形非相关互相关分析”(MF-DCCA)的新方法,进行实证研究,发现农产品期货市场中价格相关性的幂律互相关和多重分形特征具有重要意义。袁等人也发现,通过应用MF-DCCA,上海股市和深圳股市均显示股价与交易量之间存在明显的长期相关性。因此,在MF-DCCA方法框架下,通过分析金属期货市场的价格体积相关性的长期记忆,以前的结果得到了扩展,并通过分析多分形特征的来源进一步证明了这一点。实证结果将有助于我们进一步了解和解释中国金属期货市场价格与数量之间的非线性关系和潜在动力机制。

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