基于COPULA方法提取非線性時(shí)間序列的趨勢(shì)項(xiàng).pdf

1、本文對(duì)運(yùn)用動(dòng)力系統(tǒng)方法研究預(yù)測(cè)非線性時(shí)間序列的問題進(jìn)行了探討，并主要針對(duì)其中時(shí)間序列提取趨勢(shì)項(xiàng)在方法上有所創(chuàng)新。 文中研究的對(duì)象是美國證券市場(chǎng)這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)普爾和NASDAQ指數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行觀測(cè)，尋找復(fù)雜系統(tǒng)中蘊(yùn)藏的函數(shù)關(guān)系，具體而言，先是利用Copula函數(shù)的方法構(gòu)造衡量模型，并提取該時(shí)間序列的趨勢(shì)項(xiàng)，進(jìn)而以時(shí)間序列的趨勢(shì)項(xiàng)為數(shù)據(jù)尋找復(fù)雜系統(tǒng)中蘊(yùn)藏的函數(shù)關(guān)系，在尋找函數(shù)關(guān)系時(shí)論證了美國證券市場(chǎng)是一個(gè)具有混沌特征的復(fù)雜

2、系統(tǒng)，最終確定使用動(dòng)力系統(tǒng)方法對(duì)證券市場(chǎng)指數(shù)進(jìn)行了短期的預(yù)測(cè)。 本文內(nèi)容具體安排如下： 第一章：首先簡(jiǎn)要介紹了Copula函數(shù)、經(jīng)驗(yàn)Copula函數(shù)的定義以及Sklar定理等相關(guān)知識(shí)。 第二章：應(yīng)用Copula函數(shù)方法構(gòu)造了積分絕對(duì)誤差這一衡量模型，為下面提取時(shí)間序列的趨勢(shì)項(xiàng)做理論和方法上的準(zhǔn)備。 第三章：為了研究美國證券市場(chǎng)這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，勢(shì)必要找到該系統(tǒng)內(nèi)部蘊(yùn)含的函數(shù)關(guān)系，以標(biāo)準(zhǔn)普爾和NASDAQ指數(shù)為

3、觀測(cè)時(shí)間序列，通過線性和分段線性的方法對(duì)提取過趨勢(shì)項(xiàng)的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明該時(shí)間序列來自非線性有混沌特征的復(fù)雜系統(tǒng)。 第四章：這部分是本文的核心，在確定美國證券市場(chǎng)具有混沌特征之后，討論了混沌理論中的動(dòng)力系統(tǒng)方法，通過對(duì)二維時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)最后尋找到復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)蘊(yùn)藏的函數(shù)關(guān)系，并對(duì)其進(jìn)行了較好的短期預(yù)測(cè)。 第五章：闡述了本文的結(jié)論，用Copula函數(shù)構(gòu)造的積分絕對(duì)誤差模型的方法來提取時(shí)間序列的趨勢(shì)項(xiàng)效果較好；美