基于小波方法的金融時(shí)間序列分析.pdf

1、本文首先闡述了研究小波和金融時(shí)間序列的目的和意義，對各種金融時(shí)間序列模型和小波方法的基本理論進(jìn)行了綜述，并對小波方法在金融時(shí)間序列領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。
　　 其次，對2008年1月18日-2009年4月10日293個(gè)上證指數(shù)的日收盤價(jià)數(shù)據(jù)用ARIMA模型進(jìn)行了數(shù)據(jù)擬合，再借助MATLAB軟件用小波方法進(jìn)行回歸分析，證實(shí)了將小波方法用于時(shí)間序列回歸分析，可以得到更好的效果。在回歸分析之后，本文又用小波方法對該數(shù)據(jù)序列的奇異點(diǎn)

2、進(jìn)行檢測，并將檢測到的奇異點(diǎn)與實(shí)際的政治經(jīng)濟(jì)政策相結(jié)合，說明實(shí)際的各種政策對股市的影響效應(yīng)。
　　 另外，文章還分別采用ARIMA模型和基于小波方法的ARIMA模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行了短期預(yù)測，并將其同真實(shí)的股指數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，證明了小波方法在短期時(shí)序預(yù)測方面的有效性。
　　 文章的創(chuàng)新點(diǎn)主要有兩個(gè)：
　　 一是將小波方法得到的回歸結(jié)果同ARIMA模型相比較，后者估計(jì)得到的參數(shù)表示序列與各滯后項(xiàng)的相關(guān)度，而小波方法得到的各