一、混沌投资时间序列的分形维数谱（论文文献综述）
赵俊昌[1]（2017）在《注意力脑电信号分析与脑机接口系统实现》文中研究说明随着社会的发展,脑力劳动占据人类活动的比重逐渐增高,注意力是否集中直接影响到了工作效率。因此,通过分析不同注意任务中的脑电信号,并进行分类具有重要意义。本文正是基于这一目标,通过对不同注意任务（冥想状态和放松状态）中的脑电信号进行低通滤波。然后提取包含低频波段的脑电信号。最后依次使用去趋势互相关算法（Detrended Cross-Correlation Analysis,简称DCCA）和多重分形去趋势互相关分析算法（Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis,简称MF-DCCA）分析不同注意任务中的低频波段脑电信号。以达到准确判断大脑注意力活动状态的目的。本文主要研究内容有以下三点:一、基于去趋势互相关的注意力脑电信号分析。使用去趋势互相关算法分别对受试者冥想状态和放松状态时的脑电信号进行分析计算,得到各自去趋势互相关指数。通过分析结果,我们发现在不同注意力状态,脑电信号的去趋势互相关指数有明显区别。注意力集中时,脑电信号的去趋势互相关指数更接近常数1,因此,注意力集中,脑电信号的长程相关性更强。因此可以通过观察脑电信号的去趋势互相关指数的变化,判断观察对象的注意力集中状态。这对辅助脑疾病康复治疗具有重要意义。二、基于多重分形去趋势互相关的注意力脑电信号分析。研究了另一种脑电信号分析算法,即多重分形去趋势互相关分析算法。这种算法通过不同的参数和角度证明脑电信号的多重分形特性。通过分析得到以下结论:注意力集中时,脑电信号的多重分形去趋势互相关指数更接近常数1,所以脑电信号的长程相关性更强。三、基于Android与Java EE脑机接口系统实现。为了让研究结果具有实际意义,本文通过Android移动智能设备,脑电信号传感器以及服务器端的Web应用搭建了一套脑机接口。本系统可以实时采集、分析脑电信号,存储脑电信号。本系统对日后更深入研究脑电信号具有重要意义。
周伟杰[2]（2014）在《灰色分形与计量建模及在沪深300市场中的应用》文中研究说明越来越多的研究表明,金融市场是一个复杂的、非线性的、存在众多典型事实的多体系统,它与传统金融理论的一些基本假设并不相符,这需要利用多学科的理论与方法才能对金融市场有个较为全面深刻的认识。其中金融物理学与计量经济学是解决金融市场问题的两个主流方向。本文以沪深300指数现货和期货为研究对象,在现有金融物理学、计量经济学理论方法的基础上,结合金融市场的一些特性,对金融物理学中的方法以及计量模型进行改进,丰富现有建模方法体系;并用改进模型和方法对沪深300指数现货和期货市场的多重分形性、市场运行效率、重现期特征、Va R测度、已实现波动率预测等进行系统深入地分析,为市场投资和风险管理提供参考。主要研究内容和研究成果如下:（1）对配分函数法的性质和多重分形参数经济含义进行分析,为多重分形的进一步应用提供支撑。同时,针对传统配分函数法不能计算子区间长度s不能整除时间序列长度T或T为质数的情况,提出修正配分函数法,并通过数值模拟验证修正配分函数法的有效性,拓宽了配分函数法的应用范围。利用修正配分函数法分析沪深300指数现货日波动率的多重分形性,并用多种序列变换方法,分析其多重分形形成的主要原因,并说明了修正配分函数法的实用性。（2）针对移动平均去趋势波动法（DMA）没有考虑数据内部相互关联性问题,结合灰类调整系数和灰色缓冲算子的思想,建立权重可调的移动加权平均去趋势波动法,用以计算时间序列的分形,同时指出移动平均去趋势波动法是移动加权平均去趋势波动法的特例。数值模拟表明移动加权平均去趋势波动法能有效地去除序列趋势,提高Hurst值计算精度。将加权移动平均去趋势波动法（DWMA）研究沪深300指数现货和期货已实现波动率的长记忆性,说明了新算法的实用性。（3）根据移动加权平均去趋势波动法（DWMA）及其多重分形扩展（MFDWMA）,对沪深300指数现货和期货市场的有效性进行分析。对现货市场,分析期货引入前后,市场有效性和多重分形性的变化。结果表明期货引入后,现货市场的有效性得到提高,且市场的复杂性和风险性也有所降低。对期货市场,利用滑动窗技术,研究市场的渐进有效性,结果表明在期货上市初期,市场并非有效,在市场运行中期逐步有效,然而在市场运行近期又稍偏离有效性。此外,利用最新发展的非线性Granger因果非参数Tn检验法以及传统的线性Granger因果检验法,对沪深300指数现货与期货市场进行价格引导相互作用分析,研究表明,在整个研究阶段,沪深300指数现货和期货之间存在线性和非线性的Granger因果关系;在期货上市之初,股指期货与现货互为线性Granger因果关系,且只存在期货对现货的非线性Granger因果关系;在随后阶段内,期货对现货的线性和非线性关系仍然显着,而现货对期货的线性和非线性Granger作用逐渐减弱。总的来说,期货对现货的价格发现从线性角度和非线性角度都起到主导作用。（4）从事件发生的时间角度,利用幂律分布、条件概率分布、去趋势波动法等分析沪深300指数现货和期货市场的波动率与成交量重现时间间隔（重现期）特征,结果表明极端事件发生的概率分布与一般事件具有标度一致性,暗示极端事件概率分布可由一般事件来推导出;波动率和成交量重现期均具有长记忆和短记忆性,为重现期预测提供理论支撑;波动率与成交量重现期的概率相关性分析表明二者具有同步性。进一步,探讨了重现期在风险管理中的应用,为风险预测、管理提供一个新的视角。（5）利用金融物理学方法找出沪深300指数现货和期货存在的一些典型事实,构建不同分布下的GARCH族模型,从而分别对沪深300指数现货和期货市场进行Va R测度,并用返回测试中的似然比和动态分位数回归加以检验,结果表明对沪深300指数现货而言,收益分布偏离正态分布,收益率的长记忆性并不明显,而波动率则有很强的长记忆性。在样本内和样本外,假定收益分布服从有偏学生t分布的Va R测度模型精度高于正态分布和学生t分布;HYGARCH模型对沪深300指数现货能提供更高精度的Va R测度。对于沪深300指数期货来说,期货收益分布的非对称性并不显着,但存在尖峰厚尾性,其分布也远离正态分布。收益序列几乎不存在长记忆性,但波动率存在显着的长记忆性。无论在样本内样本外,收益分布服从t分布和有偏学生t分布模型的Va R测度精度要高于正态分布,然而,t分布和有偏学生t分布对应的Va R测度精度相差不大,与收益分布的对称性是一致的;GJR模型对沪深300指数期货的Va R测度是最有效的。（6）针对沪深300指数现货对数已实现波动率偏离正态分布的特征,采用对刻画序列分布特征更广的有偏学生t分布来拟合对数已实现波动率;同时,根据金融市场存在的典型事实,采用更多GARCH族模型,对沪深300指数现货对数已实现波动率模型扰动项条件时变异方差建模,在不同损失函数下,用MCS检验法,对分布不同和模型不同的已实现波动率模型预测结果进行评价,结果表明:就分布而言,有偏学生t分布下的已实现波动率模型预测结果比正态分布的更精确;对于已实现波动率预测模型而言,ARFIMAX或ARFIMAX-GARCH族模型能提供较好的预测精度。对于沪深300指数期货已实现波动率模型,也得到类似结果。研究丰富了现有已实现波动率建模体系,为波动率的预测提供新的方法。
龚燕翔[3]（2013）在《我国股票指数的混沌时间序列分析》文中研究表明本文以我国股票市场的两种股票指数数据作为研究对象,首先对这两种时间序列进行混沌性质的判定,得出均为混沌时间序列,再用混沌预测法对其进行预测。本文的主要工作安排如下：第一部分介绍本文用到的基础知识与方法。第二部分对两种指数时间序列进行检验。首先应用功率谱法发现数据结构为非周期运动,频数直方图分析这两组数据与正态分布之间存在差异,PCA分析法则表明数据为非噪声序列且具有混动性质。这三种定性分析法判定这两组时间序列都有混沌性质。在定性分析的基础上,再用统计特征量如Lyapunov指数、关联维数与Kolmogorov熵等定量分析判定这两种指数的混沌性质。本文采用C-C法进行相空间重构；G-P算法计算关联维数和Kolmogorov熵发现这两种序列的关联维具有收敛性,Kolmogorov熵为正数；采用Wolf法和小数据量法计算最大Lyapunov指数,这两种方法计算的最大Lyapunov指数均为正数；这样,进一步说明这两种指数序列处于混沌状态。第三部分是在第二部分得出两种股票指数数据具有混沌性质后,采用局域预测法和基于最大Lyapunov指数预测对两种序列分别进行100步和20步的预测,并将预测值与真实值进行比较,得出方差。结果表明局域法比之最大Lyapunov指数法预测步数短,在第一步预测和20步预测中效果要好于最大Lyapunov指数法,而后者在100步预测中效果好,且其误差波动平缓。
孙自强[4]（2013）在《基于混沌分形理论的大型风电机械故障诊断研究》文中研究指明风能作为一种清洁能源受到普遍重视，我国风电制造和风场建设都持续占据世界第一大国的地位，但同时风电设备面临着提高运行稳定性和降低故障发生率的问题，这已经成为制约风电行业进一步发展的瓶颈。我国风电建设正从重视规模和速度化向重视质量和效益化的稳定发展模式转变，因而风电设备早期故障诊断和状态监测技术是一项非常重要的研究内容。风电机组工作环境十分恶劣，叶轮转速随风速变化而波动，将交变载荷传递给整个风电传动链上，各个部件在刚性连接下受到复杂的交变冲击，会出现各种故障。研究表明风电机组传动系统的振动故障在常见故障中占有较高的比重，因此对传动系统进行状态监测是至关重要的。目前，一些商业系统已经能够对风电设备运行数据进行实时获取，具有预警和报警功能，但缺乏对传动系统故障分析的能力。此外风电设备强噪声、不稳定和非线性的特征也使得一些传统故障诊断技术对于风电设备故障诊断率不高，特别是对一些早期故障。基于此本论文选择风力机传动系统为重点研究对象，利用混沌分形理论展开振动数据分析，对相关故障诊断和状态预测进行研究。论文的主要工作如下：论文分析了风电设备振动信号特征，在信噪比相对较低的情况下，基于混沌振子的早期故障振动方法充分利用了Duffing混沌振子对微弱周期信号敏感和对噪声免疫的特点，提高了故障特征信号的分辨率，并经过实验验证了该方法具有可行性。同时结合取样积分技术进一步提高了Duffing混沌振子对信号的提取门限，并利用最大Lyapunov指数定量判断故障是否产生。为了克服风电转速波动造成时域信号不稳定的现象，对时域信号进行了角域重采样，提出对角域信号进行Duffing振子特征信号提取的方法。对风电设备不同状态下的振动信号，提出用振动信号的分维数进行故障判断区分。分别采用了盒维数、关联维数和多重分形对风电设备进行了分维数提取和分析，并且采用双尺度和小波包变换进行了相关改进。通过对待测信号和已知状态之间进行维数距离的比较，发现分维数可以作为风电运行状态以及不同故障识别的一种有效手段。最后对于大型风力机的运行状态提出了基于最大Lyapunov指数局部混沌预测法。作为识别系统混沌行为的工具，用重构相空间和非线性函数逼近法来产生动态模型。这种预测手段依据的是信号自身演化规律属性，在很大程度上减少主观错误，所以对于工作状态的预报精度和可靠性上都有极大提升。
夏丹[5]（2013）在《分形市场假说下股指期货市场的多标度分形分析》文中指出有效市场假说（Efficient Market Hypothesis, EMH）自1970年被正式提出以来,一直被视为金融研究的基础和前提。但在其受到信仰的同时,越来越多其无法解释的异常现象如收益率的自相关性、尖峰厚尾性等被发现,更重要的是金融市场上频繁发生的市场崩溃事件,令人们开始对EMH本身的合理性和有效性产生质疑。因此,反对EMH的研究者努力寻求更能准确分析现实金融市场的方法,其中最引人注目的有两种：“行为金融学”（Behavioral Finance）和“金融物理学”（Econophysics）。两者否定了EMH中投资者理性和信息线性传递的观点,从非线性和复杂性角度对金融市场进行分析,并逐渐成为了金融市场理论研究的前沿和热点。在金融物理学研究领域,还产生了与EMH截然不同的分形市场假说（Fractal Market Hypothesis, FMH）,在该框架下,金融市场收益序列表现出尖峰厚尾性、非正态性、长期记忆性、标度不变性等特征,更符合真实市场的状况。多标度分形分析是这一领域应用较广泛的方法之一,被大量研究证明是刻画金融市场复杂波动特征的有力工具。而且,已有文献分析表明,金融市场如股票市场、债券市场、外汇市场、期货市场等都适合用多标度分形方法进行分析,并且基于该方法所设计的一些资产组合选择、金融风险管理及金融衍生产品定价方法,都在一定程度上优于经典模型。股指期货是应避险和完善金融市场交易机制的需求而推出的交易品种,上世纪就在世界主要发达国家及一些发展中国家推出。我国资本市场起步较晚,法律和制度也不够完善,从而阻碍了股指期货的顺利推出。直到2010年4月16日,我国资本市场在继融资融券之后再次引入做空机制——沪深300股指期货。目前,沪深300股指期货仍是我国股指期货市场的唯一交易品种,虽然上市交易时间尚短,但其发展速度之快、成交量之大令世人瞩目,在增加股票市场流动性方面起着重要作用。因此,对股指期货市场进行深入研究,了解其复杂波动特征和波动规律,有利于该市场更有效地发挥作用,也有利于投资者和监管层的决策选择。本文研究的目的主要有两个：一是探讨我国股指期货市场的有效性,从沪深300股指期货指数收益率分布的正态性、市场波动的长期记忆性、标度不变性方面的差异进行分析,从而说明EMH和FMH在我国股指期货市场研究中的适用性；二是对股指期货市场进行多标度分形分析,探讨该方法在我国股指期货市场的适用性,丰富该领域的研究成果。因为FMH注重的是市场中少量非连续的大变动而非大量连续的小变动,理论上说,多标度分形的特征在大幅波动中表现更明显,因此本文选择沪深300股指期货指数大幅波动的区间为样本进行分析,一方面充分挖掘多标度分形谱的重要参数隐含的丰富的波动信息,另一方面探讨股指期货在大幅波动过程中其多分形谱的变动规律。通过实证分析我们发现,中国股指期货市场是非有效的,适合用基于FMH的理论和方法进行分析。首先,描述性统计分析表明,我国股指期货市场收益率分布具有尖峰厚尾性,存在显着的非正态特征；其次,Hurst指数显着大于0.5,表明市场波动具有明显的长期记忆性,而且随着时间标度的增大,波动的持续性越来越明显；再次,R/S分析结果表明我国股指期货市场收益率服从特征指数口<2的稳定帕累托分布即分形分布,且具有良好的标度不变性。由FMH框架下的多标度分形分析可知,我国股指期货市场具有显着的多标度分形特征,适合用多分形语言进行描述。本文选用多分形的基本语言之一口-厂（口）对沪深300股指期货指数的大幅波动过程进行分析,指出多分形谱的重要参数△α和△f隐含的重要波动信息,并分析多分形谱在这个过程中所表现出的规律。实证结果表明,在大幅波动始末,两参数有增大的倾向,极端值还会出现奇异分布,但波动趋势明朗后这些特征都消失。根据△α和△f在波动始末较大的特征,设计操作策略,以检验多标度分形方法的有效性,结果发现依照该策略可以为投资者带来每年4.64%的收益率,大于相同期限的银行定期存款利率,表明该策略的有效性以及多标度分形方法在我国股指期货市场的适用性。本文可能的创新之处有两点：一是将多标度分形分析方法引入我国股指期货市场进行分析。国内对EMH和FMH的检验主要集中在股票市场上,对股指期货市场的研究文献较少,本文尚未发现有文献用多标度分形方法分析股指期货在大幅波动过程中,其多标度分形谱所表现出的特征。鉴于多标度分形分析在刻画市场复杂波动特征中的优势,将其引入股指期货市场的分析中,既可以更精确地刻画我国股指期货市场的波动特征,检验多标度分形分析方法对实际市场的解释力,也可以增加多标度分形领域的实证支撑。二是用我国股指期货市场自身所获数据进行分析。由于股指期货对我国来说尚属新兴事物,较短的交易时间使我们无法获得足量的数据,使用较少数据的研究结果的可信性值得怀疑,因此研究我国股指期货市场的文献较少。虽然有部分文献用代理变量研究了中国股指期货市场的有效性,但其结果在准确性和代表性方面必然不及直接用股指期货市场自身所获数据研究的结果。本文用沪深300股指期货当月连续指数进行研究,所取时间长度达两年,共收集478个日收盘数据,高频数据多达25812个,所得结论的精确性和可靠性都较高,从而增加了多标度分形方法在金融市场中的实证支撑。本文分为六章,每章的内容和主要结论如下所述：第一章是导论。详细介绍了本文写作的理论背景和现实背景,指出该研究在理论和实践方面的意义,介绍了论文的结构安排,归纳了文章的创新之处。第二章是文献综述。对国内外已有的相关研究进行了总结,包括对金融市场波动复杂性的研究、对各种类型金融市场多标度分形特征的实证分析以及对基于此对经典金融研究方法的改进。最后对这些文献研究的结论和不足之处进行了总结。从中我们知道,成熟市场和新兴市场都存在多标度分形的特征,而且该特征存在于股票市场、债券市场、外汇市场等类型金融市场上,基于多标度分形方法与EMH框架下的风险管理等方法相比具有优越性。但是相对EMH来说,很多在金融物理学特别是多标度分形研究领域的结论并未得到研究者一致认同,如多分形特征的来源。第三章为理论基础。主要分为两部分,一是市场有效性理论,二是多标度分形理论。市场有效性理论主要是有效市场假说（EMH）和分形市场假说（FMH）,对两假说的提出、基本假设、特征和类型等方面进行了详细的阐述,并详细比较了两假说在市场环境要素设定上及在市场价格运动方式和轨迹上的差异和联系。在多标度分形理论上,主要介绍了Holder指数和多标度分形谱。第四章和第五章是本文的实证部分也是核心部分,其中第四章分析了中国股指期货市场的有效性。在该章,主要介绍了中国股指期货推出的进程和发展现状,并以沪深300股指期货当月指数的日收盘价为样本,研究了我国股指期货市场收益率分布的尖峰厚尾性和非正态性,详细介绍了通过R/S分析计算Hurst指数的方法,并比较了不同时间标度下的Hurst指数,以分析市场波动的长期记忆性和标度不变性。通过分析说明,我国股指期货市场收益率分布呈现出非正态分布,具有尖峰后尾性、波动的长程相关性和标度不变性。这说明,我国股指期货市场是非有效市场,不符合传统EMH所描述的状况,而适合用FMH进行分析。第五章是对我国股指期货市场的多标度分形分析。本章详细介绍了多标度分形谱的计算方法,并以高频沪深300股指期货当月连续指数数据为样本,分析我国股指期货市场多标度分形特征的存在与否,并进一步分析其在大幅上升和大幅下跌过程中,多标度分形谱所表现出的特征和规律。通过利用所得出的规律设计操作策略,检验其能否为投资者带来超额收益,从而说明多标度分形分析的有效性和在该市场的适用性。通过本章分析,不仅肯定了我国股指期货市场的多标度分形特征,还证实了上述多标度分形分析方法及其结论的有效性。第六章是论文总结和展望。一方面对论文所做工作和所得结论进行总结,另一方面对需要进一步解决的问题和研究的方向进行展望。
王立人,毛军军,何其慧,金磊[6]（2010）在《基于小波变换的证券市场分形特征研究》文中指出将小波变换和分形混沌分析相结合,选择db4小波函数进行小波变换,利用分解与重构算法,并结合多重分形分析,针对上证（A）、深证（A）、恒生、纳斯达克、道琼斯、日经等证券市场,从每日收盘价格指数和交易量两方面着手,通过分形维数、谱维数、最大Lyapunov指数、非周期循环长度、hurst指数等指标研究资本证券市场的动力学分形特性和演化规律。
陈洪涛[7]（2009）在《石油期货市场多重分形特征及相关问题研究》文中研究指明随着当前世界石油市场与金融市场相互渗透与结合,石油的准金融产品特征日益突出,石油问题也因此提升到国家金融安全和经济安全的高度。国家石油安全本质已经从“生产—供应”型的“供给安全”模式转变为“贸易—金融”型的“价格安全”模式。当今一个国家石油战略安全的核心问题不在于这个国家能否生产石油或者能生产多少石油,而是在于这个国家能否以合理的价格保障石油的供应。我国是世界石油生产和消费大国。2007年,我国石油年产量虽然高达1.87亿吨,居世界第5位,但依然无法满足国内的需求。从2003年起,我国石油消费量已经超过日本,日均石油消费量达546万桶,成为仅次于美国的世界第二大石油消费国。自1993年开始,我国成为石油净进口国,每年要从国外进口大量原油和成品油,石油贸易缺口增长迅速,由1994年的340万吨增加至2007年的1.84亿吨,10年多时间里中国的石油净进口量增加了54倍。当前我国已经成为仅次于美国和日本的世界第三大石油净进口国,石油对外依存度高达45%以上。目前中国并没有成熟的石油定价市场,石油价格完全依赖于海外市场。国际市场石油价格的频繁波动给中国国家能源安全和金融安全构成了巨大的威胁。在此背景下,本文提出了石油金融学理论研究和石油期货市场效率实证研究,以期促进我国石油金融学科的发展和为政府制订石油金融政策提供决策参考。本文的主要工作和研究创新如下:（1）率先提出交叉学科“石油金融学”（PetroFinance）的相关概念。石油金融学是运用金融学基本原理和能源经济学的基础理论,研究石油经济系统中发生的各种金融现象及其所特有的金融规律的一门学科,它是研究石油经济市场的金融属性特征及其规律性的科学。论文分别阐述了石油金融学分支学科石油金融市场学（Petrofinance Markets）、公司石油金融学（Corporate Petrofinance）、石油金融工程学（Petrofinance Engineering）、石油金融计量经济学（Petrofinance Econometrics）和石油货币学（Petroleum Currency）的学科定义、研究对象、研究内容以及研究方法,重点介绍了石油期货市场理论、石油价格波动规律、石油美元理论和石油汇率理论的研究进展以及未来可能的研究方向。（2）率先证明了石油价格系统存在多重分形特征。针对纽约商品交易所的WTI原油期货、伦敦国际石油交易所的Brent原油期货、新加坡和上海的180cst燃料油期货价格收益率序列,采用多重分析消除趋势波动分析方法（MF-DFA）,证明了石油期货价格系统中存在显着的多重分形特征。随着阶数q值的变化,WTI原油期货价格序列的广义Hurst指数从0.8625递减到0.3097,其他石油期货市场也具有类似的特点。（3）通过引入多重分形谱特征参数,刻画了原油和燃料油期货价格系统的多重分形特征。配分函数检验发现石油期货价格序列没有特征长度,具有标度不变性;广义Rényi维是阶数的单调递减函数,并且与奇异指数具有相同的极限,说明石油价格系统不具有固定的维数,不支持R/S或V/S分析的结果;从多重分形谱来看,石油期货市场成立之初,期货价格的低位事件起主导作用,价格上涨过程中伴随一定程度的震荡回落,而到中后期期货价格的高位事件占主导地位,期货价格总体呈上涨趋势。（4）全面系统地研究了石油期货和现货市场的价格发现作用过程。针对19872008年美国、英国和中国的石油期货和现货市场的全样本数据,采用误差修正模型、方差分解和Garbade-Sillber模型等计量分析方法,研究了石油期货和现货市场的价格发现作用过程。结果表明WTI原油期货市场的价格发现功能最强,Brent原油次之,而中国的180cst燃料油最弱。中国的燃料油期货或现货价格波动方差都来自于其自身,期货与现货市场之间的引导关系非常小。（5）采用灰色关联度平移时间的方法,研究了不同国家石油期货市场之间的信息溢出效应,并计算了中国石油期货市场与国际石油期货市场价格波动的具体时差。研究发现中国石油价格滞后于美国约23天,滞后于英国约15天,滞后于日本约1114天。国内石油价格与Brent原油期货价格相关性最高,灰色关联度高达0.799908。
郝冰[8]（2007）在《基于多重分形谱的高频数据实证研究》文中进行了进一步梳理本文利用分形理论及多重分形原理,对离散数据的多重分形谱的主要参数—奇异标度指数α及奇异谱函数f（α）的计算原理进行了研究,得到了一种改进的计算方法;并把该方法用于研究上证大盘A股综合指数的5分钟高频时间序列,五只个股股价的5分钟高频时间序列,以及泰山石油股价的15分钟与5分钟高频时间序列,再结合软件MATLAB7.1,得到了它们各自的多重分形谱的奇异标度指数α及奇异谱函数f（α）的具体值,绘制了各自的多重分形谱,对它们的多重分形谱参数及图形的变化情况进行分析得到以下三个主要结论:1.通过对上证大盘A股综合指数5分钟高频数据的多重分形谱研究,论证了股票市场的多重分形特征,进一步说明了股票市场确实是一个非线性的系统;2.结合五只个股股价的5分钟高频数据的多重分形谱研究,并根据大量实验结果分析,提出了可以依据股票股价最近时间段的多重分形谱形状及参数变化情况来预测股票股价短期走势的初步结论;3.对泰山石油股票股价的15分钟与5分钟高频数据各自的多重分形谱及参数的变化情况与该只股票的实际日股价走势图进行了比较分析,得出结论:数据频率越高,股票的股价所包含的信息越丰富,对该股票股价以后变动趋势的预测越容易提供更加准确可靠的依据。
邓嘉兴[9]（2007）在《基于多重分形理论的股价波动研究及预测》文中认为股票市场是证券业和金融业必不可少的重要组成部分，受到投资者的普遍关注，有效准确的股票预测在金融投资领域占有重要地位。如何研究股票价格的波动规律并对其进行预测成为众多学者研究的重要课题。分形理论是非线性科学研究中十分活跃的一个分支，它的研究对象是非线性系统中不光滑和不规则的几何体。多重分形是从系统的局部出发研究其最终整体特征的方法，它主要借助统计物理的方法讨论概率的分布规律。本论文主要运用多重分形理论研究股票价格时间序列的波动规律。首先，对中国股市进行多重分形分析，证明股票价格波动服从多重分形随机游走，并通过实证分析了股价时间序列在持续大幅波动前后多重分形谱特征的变化。接着，研究了多重分形谱参数与股价时间序列变化的关系，从而证明多重分形谱参数与股票价格时间序列的关联性，具有一定的预测能力。最后本文构建了股票价格波动预测模型，对多重分形谱参数进行聚类预测，获得了精度较高的预测结果，为股票预测提出了新的研究方法。
马德刚[10]（2007）在《城市污泥加热面阴极化干燥法的实验研究》文中认为污泥的减量化、稳定化、无害化和资源化是城市污泥处理与处置的基本原则和目标,而脱水和干燥是其基本的单元操作。在干燥过程中,污泥的粘附问题对干燥设备的运行效率和稳定性具有很大影响,特别对于间接式干燥过程,一直是工艺设计与操作中必须面对的问题。文章以污泥的粘壁问题为研究对象,分析了污泥性状与操作条件对其粘壁特性的影响,提出了加热面阴极化干燥方法并实验考察了其操作条件的影响,进一步利用分形与时间序列相关理论分析了其蒸发速度的变化规律,并通过数理模拟的方法分析了微观传质特性。污泥的性状和操作条件对其粘壁特性具有直接的影响,其中污泥含水率和有机粘性物含量及加热面温度尤其重要。在含水率高于60%时,随着含水率的降低,粘壁量增加,在含水率60%附近达到最大值,随后随着含水率的降低,粘壁量下降。另外,污泥中的有机粘性物含量与粘壁量也有直接的关系,有机粘性物质较多的未消化污泥的粘壁量大于其有机粘性物含量较少的消化污泥。在较常用的以热水或低压蒸汽加热的较低温度范围内,,随着温度增加污泥粘壁量降低,如120℃的加热面温度产生的粘壁量小于100℃时。实验考察了加热面阴极化干燥过程中操作条件的影响,当污泥饼厚度为10mm时,从粘壁量、干燥时间和电能消耗等方面综合而言,最佳的电压梯度为4-5V/cm,其电场电能的消耗为3.87 kWh/t。通过现象观察和分析可以认为加热面阴极化对粘壁的克服作用是由以下三种因素综合作用的结果,即电渗透作用改变了加热面处污泥的水份分布,加热面产生了负电位变化,电化学反应产生的气膜阻止了污泥的粘附。通过对污泥干燥时蒸发速度曲线的直接观察和功率谱分析可以证明其传质过程具有分形特性,利用变换法和Hausdorff维数计算法得到了其反应内部传质动力特性的分形维数,为理论分析提供了依据。通过R/S分析发现,蒸发速度时间序列属正相关序列,Hurst指数介于0.71.0之间。通过对污泥干燥过程的数理模拟分析进一步证实加热面阴极化干燥方法可以有效促进污泥内部水份的运动能力,对传质具有促进作用。
二、混沌投资时间序列的分形维数谱（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、混沌投资时间序列的分形维数谱（论文提纲范文）
（1）注意力脑电信号分析与脑机接口系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题的研究现状 |
| 1.2.1 非线性动力学在脑电信号的研究 |
| 1.2.2 注意力状态分析意义 |
| 1.2.3 去趋势互相关算法 |
| 1.2.4 多重分形去趋势互相关算法 |
| 1.2.5 脑机接口 |
| 1.2.6 Android移动软件开发 |
| 1.2.7 JAVA EE平台 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 第二章 脑电信号相关知识 |
| 2.1 脑的结构 |
| 2.2 脑电图 |
| 2.2.1 神经元及其生物电活动 |
| 2.2.2 脑电信号的测量机理 |
| 2.2.3 脑电研究阶段 |
| 2.2.4 脑电波测量的导联放置 |
| 2.2.5 脑电波的诊断 |
| 2.3 脑电信号处理方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 脑电信号的基础分析方法 |
| 3.1 非线性动力学基础知识 |
| 3.2 多重分形理论 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 多分维 |
| 3.2.3 多重分形理论方法 |
| 3.3 DFA方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于去趋势互相关的注意力脑电信号分析 |
| 4.1 最小二乘曲线拟合 |
| 4.2 互相关 |
| 4.3 传统互相关分析方法 |
| 4.4 去趋势互相关分析（DCCA） |
| 4.5 脑电信号的相关波段提取 |
| 4.6 基于DCCA方法的脑电信号数据分析 |
| 4.7 总结 |
| 第五章 基于多重分形去趋势互相关的注意力脑电信号分析 |
| 5.1 时间序列的多重分形性分析方法 |
| 5.2 多重分形去趋势互相关算法 |
| 5.2.1 尺度函数 |
| 5.2.2 算法的实现 |
| 5.3 实验结果和分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 基于Android与Java EE脑机接口系统实现 |
| 6.1 脑机接口 |
| 6.2 Android系统 |
| 6.2.1 Android系统架构 |
| 6.2.2 Android系统优点 |
| 6.3 JavaEE平台 |
| 6.3.1 动态网页技术 |
| 6.3.2 JAVAEE平台与SSH框架组合 |
| 6.4 系统实现 |
| 6.4.1 Android软件实现 |
| 6.4.2 服务器软件实现 |
| 6.5 总结 |
| 总结与展望 |
| 参考论文 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（2）灰色分形与计量建模及在沪深300市场中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 金融物理学中的分形及重现期技术研究 |
| 1.2.2 计量经济学中VaR测度和已实现波动率的研究 |
| 1.2.3 沪深300指数现货和期货的实证研究 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 |
| 第二章 配分函数法的改进及其性质研究 |
| 2.1 传统配分函数法性质及参数经济含义 |
| 2.1.1 传统配分函数法 |
| 2.1.2 性质及参数经济含义 |
| 2.2 修正配分函数法 |
| 2.2.1 修正配分函数法的构建 |
| 2.2.2 修正配分函数法的数值模拟 |
| 2.2.3 实例分析 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 移动加权平均去趋势波动法的构建及应用分析 |
| 3.1 移动平均去趋势波动法（DMA） |
| 3.2 移动加权平均去趋势波动法的构建（DWMA） |
| 3.2.1 灰色算子 |
| 3.2.2 移动加权平均去趋势波动法（DWMA） |
| 3.2.3 数值模拟 |
| 3.3 实证分析 |
| 3.3.1 沪深300现货和期货已实现波动率的长记忆性 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 沪深300指数现货和期货市场的有效性和相互引导分析 |
| 4.1 沪深300指数现货市场有效性分析 |
| 4.1.1 多重分形移动加权平均去趋势波动法的构建 |
| 4.1.2 数据选取及统计描述 |
| 4.1.3 实证结果 |
| 4.2 沪深300指数期货市场有效性分析 |
| 4.2.1 数据统计描述 |
| 4.2.2 实证分析 |
| 4.3 沪深300指数现货和期货的相互引导作用分析 |
| 4.3.1 线性与非线性Granger方法 |
| 4.3.2 实证研究 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 沪深300指数现货与期货重现期分析及应用 |
| 5.1 沪深300指数现货重现期分析 |
| 5.1.1 数据及其处理 |
| 5.1.2 重现期的概率分布 |
| 5.1.3 重现期的记忆性 |
| 5.1.4 波动率和成交量重现期关系 |
| 5.1.5 风险管理中的应用 |
| 5.2 沪深300指数期货重现期分析 |
| 5.2.1 数据及处理 |
| 5.2.2 重现期的概率分布 |
| 5.2.3 重现期的记忆性 |
| 5.2.4 波动率和成交量重现期关系 |
| 5.3 沪深300指数现货和期货重现期的灰色自记忆预测 |
| 5.3.1 灰色GM（1,1）自记忆模型 |
| 5.3.2 重现期预测 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 典型事实下的沪深300指数现货和期货VaR测度分析 |
| 6.1 沪深300指数现货VaR测度分析 |
| 6.1.1 计量模型与方法 |
| 6.1.2 实证分析 |
| 6.2 沪深300指数期货VaR测度分析 |
| 6.2.1 计量模型与方法 |
| 6.2.2 实证分析 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 典型事实下的沪深300现货和期货已实现波动率预测 |
| 7.1 沪深300指数现货的已实现波动率模型建立及预测 |
| 7.1.1 数据及已实现波动率的估计 |
| 7.1.2 已实现波动率的预测模型构建 |
| 7.1.3 已实现波动率的预测方法 |
| 7.1.4 实证结果 |
| 7.2 沪深300指数期货已实现波动率预测 |
| 7.2.1 数据及其描述 |
| 7.2.2 已实现波动率的预测模型构建 |
| 7.2.3 已实现波动率的预测方法 |
| 7.2.4 实证结果 |
| 7.3 小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 全文小结 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间的研究成果及发表论文 |
（3）我国股票指数的混沌时间序列分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及选题的意义 |
| 1.1.1 问题的提出 |
| 1.1.2 选题的意义及选题的对象 |
| 1.2 混沌时间序列的发展与研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 2 混沌时间序列 |
| 2.1 浅释非线性时间序列 |
| 2.1.1 线性时间序列 |
| 2.1.2 非线性时间序列 |
| 2.2 混沌时间序列分析 |
| 2.2.1 Lyapunov指数 |
| 2.2.2 分数维数 |
| 2.2.3 熵 |
| 3 混沌时间序列分析 |
| 3.1 重构相空间 |
| 3.1.1 延迟时间间隔的确定 |
| 3.1.2 嵌入维数的确定 |
| 3.2 几何不变量的计算 |
| 4 时间序列的预测 |
| 4.1 全域法 |
| 4.2 局域法 |
| 4.2.1 局部平均预测法 |
| 4.2.2 加权零阶局域法 |
| 4.2.3 加权一阶局域法 |
| 4.3 基于最大Lyapunov指数的预测法 |
| 5 我国股票指数的混沌时间序列分析 |
| 5.1 非线性特性的定性分析 |
| 5.1.1 数据预处理 |
| 5.1.2 功率谱分析 |
| 5.1.3 频数直方图分析 |
| 5.1.4 主分量分析 |
| 5.2 非线性特性的定量描述 |
| 5.2.1 重构相空间 |
| 5.2.2 相关维计算 |
| 5.2.3 Lyapunov指数 |
| 5.2.4 Kolmogorov熵 |
| 5.3 混沌系统的预测 |
| 5.3.1 采用加权一阶局域法 |
| 5.3.2 基于最大Lyapunov指数的预测 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 致谢 |
（4）基于混沌分形理论的大型风电机械故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题意义和目的 |
| 1.2 大型风力机故障诊断的关键问题 |
| 1.3 国内外研究动态 |
| 1.3.1 风力机状态监测国内外研究动态 |
| 1.3.2 基于混沌分形信号检测国内外研究动态 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 1.4.1 基于混沌振子风力机振动信号检测研究 |
| 1.4.2 基于分形维数风力机振动信号研究 |
| 1.4.3 混沌时间序列大型风力机设备状态的预测 |
| 1.4.4 论文结构 |
| 第二章 混沌分形基础理论 |
| 2.1 混沌的基础知识 |
| 2.1.1 混沌定义 |
| 2.1.2 相空间和相轨迹 |
| 2.1.3 奇怪吸引子 |
| 2.2 混沌判据 |
| 2.3 Duffing 方程的动力特性 |
| 2.4 分形基础理论 |
| 2.4.1 分形的概念 |
| 2.4.2 无标度性 |
| 2.4.3 分形维数测量方法 |
| 2.5 分形和混沌的关系 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于混沌振子大型风电机械故障诊断 |
| 3.1 基于Duffing 振子早期故障信号检测模型 |
| 3.1.1 基于Duffing 振子对微弱故障信号提子提取 |
| 3.1.2 异频信号对检测的影响 |
| 3.1.3 系统噪声对诊断的影响 |
| 3.1.4 基于Lyapunov 指数定量判断 |
| 3.1.5 取样积分技术与Duffing 振子信号检测 |
| 3.2 基于阶次分析的Duffing 振子信号检测 |
| 3.2.1 阶次分析 |
| 3.2.2 采样率设置准则 |
| 3.3 增速箱齿轮早期故障诊断实验 |
| 3.3.1 信号检测过程 |
| 3.3.2 实验分析 |
| 3.4 增速箱轴承早期故障诊断实验 |
| 3.4.1 风机运行不平稳性 |
| 3.4.2 增速箱轴承故障检测过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于分形维数的风电运行状态识别 |
| 4.1 风力机振动信号的分形特征 |
| 4.2 基于盒维数分形的状态识别模型 |
| 4.2.1 盒维数增速箱状态识别 |
| 4.2.2 时间幅值双尺度盒维数计算 |
| 4.3 基于关联维数的状态识别 |
| 4.3.1 延迟法相空间重构 |
| 4.3.2 延迟时间的确定 |
| 4.3.3 嵌入窗宽 C-C 方法 |
| 4.3.4 振动信号关联维数计算 |
| 4.3.5 小波关联维数计算 |
| 4.4 基于多重分形的故障诊断主轴承状态识别 |
| 4.4.1 多重分形模型 |
| 4.4.2 风力机主轴承振动信号多重分形过程 |
| 4.4.3 主轴承系统诊断实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 混沌时间序列的风电运行状态预测 |
| 5.1 基于混沌理论的机电系统运行状态预测过程 |
| 5.1.1 状态预测过程 |
| 5.1.2 风电系统状态趋势预测方法 |
| 5.2 混沌局部预测算法 |
| 5.2.1 线性局部预测法 |
| 5.2.2 最大Lyapunov 指数局部预测法 |
| 5.2.3 Lyapunov 指数时间序列预测改进 |
| 5.3 风电混沌状态短期预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（5）分形市场假说下股指期货市场的多标度分形分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 理论背景 |
| 1.1.2 现实背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 1.4 本文的可能创新之处 |
| 2. 国内外文献综述 |
| 2.1 国外文献综述 |
| 2.1.1 市场波动复杂性研究 |
| 2.1.2 金融市场的分形与多标度分形分析 |
| 2.2 国内文献综述 |
| 2.2.1 市场波动复杂性研究 |
| 2.2.2 金融市场的分形与多标度分形分析 |
| 2.2.3 基于分形方法对经典金融研究方法的改进 |
| 2.3 对以往研究的总结 |
| 3. 理论基础 |
| 3.1 市场有效性的理论基础 |
| 3.1.1 有效市场假说 |
| 3.1.2 分形市场假说 |
| 3.1.3 两种假说的差异和联系 |
| 3.2 多标度分形理论简介 |
| 3.2.1 局部H?lder指数 |
| 3.2.2 多标度分形谱 |
| 4. 股指期货市场有效性的实证分析 |
| 4.1 中国股指期货市场发展概况 |
| 4.1.1 世界及我国股指期货推出历程 |
| 4.1.2 我国股指期货市场现状 |
| 4.2 样本数据描述 |
| 4.2.1 样本选择 |
| 4.2.2 收益分布的正态性检验 |
| 4.3 市场波动的持久性检验 |
| 4.3.1 R/S方法介绍 |
| 4.3.2 实证结果 |
| 4.4 收益率分布的标度不变性检验 |
| 4.5 对股指期货波动特征的总结 |
| 5. 股指期货市场的多标度分形实证分析 |
| 5.1 样本数据处理及多标度分形谱的计算方法 |
| 5.1.1 样本数据处理 |
| 5.1.2 多标度分形谱的计算方法 |
| 5.1.3 我国股指期货市场的多标度分形特征分析 |
| 5.2 多分形谱中蕴含的波动信息 |
| 5.3 实证结果 |
| 5.3.1 大幅下跌阶段 |
| 5.3.2 大幅上升阶段 |
| 5.3.3 实证研究的总结 |
| 5.4 多标度分形方法的有效性检验 |
| 6. 论文总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果目录 |
（6）基于小波变换的证券市场分形特征研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 理论与方法 |
| 1.1 R/S分析法 |
| 1.2 Hurst的改进 |
| 1.3 多重分形分析 |
| 1.4 小波变换 |
| 2 实例分析 |
| 2.1 数据来源及预处理 |
| 2.2 实验结果 |
| 3 结论 |
（7）石油期货市场多重分形特征及相关问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题来源 |
| 1.3 研究背景 |
| 1.3.1 全球石油储量变化及分布 |
| 1.3.2 全球石油产量变化及分布 |
| 1.3.3 全球石油消费变化及分布 |
| 1.3.4 全球石油贸易态势及石油流向 |
| 1.3.5 全球石油价格波动趋势 |
| 1.3.6 中国石油价格安全现状 |
| 1.4 研究设计 |
| 1.4.1 总体目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.4.4 结构安排 |
| 1.4.5 拟创新点 |
| 1.4.6 研究说明 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 石油金融理论与文献综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 石油金融学理论架构 |
| 2.2.1 学科定义 |
| 2.2.2 学科体系 |
| 2.2.3 研究机构 |
| 2.2.4 项目统计 |
| 2.3 石油金融理论研究文献综述 |
| 2.3.1 石油期货市场理论研究 |
| 2.3.2 石油价格波动规律及预测研究 |
| 2.3.3 石油美元理论研究 |
| 2.3.4 石油汇率理论研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 国际石油市场价格体系 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 国际石油贸易中的石油价格 |
| 3.3 国际原油及成品油作价机制 |
| 3.3.1 国际原油价格作价机制 |
| 3.3.2 国际成品油作价体系 |
| 3.4 世界主要石油期货市场 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于MF-DFA 方法的石油期货市场多重分形特征研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论基础 |
| 4.2.1 分形理论 |
| 4.2.2 分形市场理论 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 Hurst 指数和R/S 分析 |
| 4.3.2 多重分形过程 |
| 4.3.3 多重分形消除趋势波动分析方法（MF-DFA） |
| 4.3.4 MF-DFA 的算法流程图 |
| 4.4 数据来源及数据描述 |
| 4.5 实证研究结果及分析 |
| 4.5.1 WTI 和Brent 原油期货数据检验 |
| 4.5.2 SHFE 和SGX 燃料油期货数据检验 |
| 4.6 主要结论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 石油期货价格波动的多重分形谱研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多重分形谱的基本原理 |
| 5.2.1 局部Hǒlder 指数 |
| 5.2.2 多重分形谱 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 多重分形谱的算法 |
| 5.3.2 多重分形谱参数的解释 |
| 5.3.3 多重分形谱的算法流程图 |
| 5.4 数据描述 |
| 5.5 多重分析谱实证检验结果 |
| 5.5.1 配分函数检验 |
| 5.5.2 质量指数检验 |
| 5.5.3 广义Rényi 维数检验 |
| 5.5.4 多重分形谱检验 |
| 5.6 主要结论与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 石油期货市场的价格发现功能研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 期货市场价格发现功能 |
| 6.2.1 期货市场价格发现功能的基本原理 |
| 6.2.2 期货价格发现功能的影响因素 |
| 6.3 研究方法 |
| 6.3.1 ADF 检验 |
| 6.3.2 协整检验 |
| 6.3.3 误差修正模型 |
| 6.3.4 脉冲响应函数 |
| 6.3.5 方差分解 |
| 6.3.6 Garbade-Silber 模型 |
| 6.4 数据来源与描述 |
| 6.5 实证研究结果与分析 |
| 6.5.1 平稳性检验结果 |
| 6.5.2 E-G 协整检验结果 |
| 6.5.3 误差修正模型检验结果 |
| 6.5.4 脉冲响应函数检验结果 |
| 6.5.5 方差分解模型检验结果 |
| 6.5.6 Garbade-Sillber 模型检验结果 |
| 6.6 主要结论 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 国际石油期货市场间的信息溢出实证研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 理论基础 |
| 7.3 研究设计 |
| 7.3.1 研究思路 |
| 7.3.2 研究数据 |
| 7.3.3 研究步骤 |
| 7.4 研究方法 |
| 7.5 实证结果与分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 中国石油期货市场建设的政策研究 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 中国石油期货交易的历史回顾 |
| 8.3 中国建设石油期货市场的重要意义 |
| 8.4 发展中国石油期货市场的政策建议 |
| 第九章 全文总结 |
| 9.1 主要创新点 |
| 9.2 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录一 MF-DFA 方法的 Matlab 程序 |
| 附录二 多重分形谱模型的 Matlab 程序 |
| 附录三 NYMEX WTI 原油期货和现货价格的部分数据 |
| 附录四 IPE Brent 原油期货和现货价格的部分数据 |
| 附录五 SHFE 180cst 燃料油期货和现货价格的部分数据 |
| 附录六 SGX 180cst 燃料油价格的部分数据 |
（8）基于多重分形谱的高频数据实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义及研究动态结果简述 |
| 1.2 研究思路方法 |
| 1.3 本文的创新点 |
| 1.4 文章内容安排 |
| 第二章 金融序列的主要分析理论对比 |
| 2.1 经典的资本市场理论及有效市场假说的缺陷 |
| 2.1.1 经典的资本市场理论 |
| 2.1.2 有效市场假说的缺陷 |
| 2.2 分形市场假说 |
| 2.2.1 分形理论的基本概念 |
| 2.2.2 分形市场假说内容及其主要理论 |
| 2.3 多重分形简介 |
| 第三章 多重分形理论在高频时间序列中的应用 |
| 3.1 多重分形的研究方法及求离散数据多重分形谱参数的改进方法 |
| 3.1.1 多重分形的研究方法 |
| 3.1.2 求离散数据多重分形谱主要参数的改进方法 |
| 3.2 上证大盘A股综合指数的5分钟高频时间序列的多重分形分析 |
| 3.2.1 数据的标度不变性 |
| 3.2.2 多重分形特征存在性的有力佐证 |
| 3.2.3 5分钟高频数据多重分形谱的参数分析说明 |
| 3.2.4 关于周末效应的说明 |
| 3.2.5 5分钟高频时间序列的综合分析 |
| 3.3 五只个股股价的5分钟高频时间序列的多重分形研究及预测问题的探讨 |
| 3.4 泰山石油股价的15分钟与5分钟高频时间序列的多重分形分析及频率选择问题 |
| 3.5 小结与问题 |
| 第四章 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A(攻读学位期间发表论文目录) |
（9）基于多重分形理论的股价波动研究及预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文组织结构和研究内容 |
| 1.4 创新之处 |
| 第二章 分形与分形市场学说 |
| 2.1 分形理论的创立、发展和意义 |
| 2.2 什么是分形 |
| 2.3 各种分形实例 |
| 2.4 分形的特征 |
| 2.5 分形市场理论 |
| 第三章 多重分形理论 |
| 3.1 分形维数 |
| 3.2 多重分形 |
| 第四章 中国股市的多重分形分析 |
| 4.1 多重分形谱的程序设计算法 |
| 4.2 多重分形谱分析和特征推导 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.4 多重分形谱参数与股票价格时间序列的变化关系 |
| 第五章 中国股票价格波动的预测应用 |
| 5.1 股票价格波动预测模型 |
| 5.2 聚类分析算法 |
| 5.3 股票价格波动的预测应用 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）城市污泥加热面阴极化干燥法的实验研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 城市污泥的来源与处置 |
| 1.2 污泥干燥的必要性 |
| 1.3 污泥干燥的方法与特点 |
| 1.4 存在问题与解决方法 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 第二章 污泥干燥实验方法与装置 |
| 2.1 实验装置 |
| 2.2 实验材料 |
| 2.3 实验过程与测试方法 |
| 第三章 粘壁机理与影响因素的实验解析 |
| 3.1 污泥粘壁的机理分析 |
| 3.2 污泥粘壁的影响因素 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 加热面阴极化干燥方法的探索与实验解析 |
| 4.1 加热面阴极化干燥的基本构想 |
| 4.2 加热面阴极化干燥效果的确认 |
| 4.3 影响因素的实验解析 |
| 4.4 加热面阴极化干燥特性的解析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 加热面阴极化干燥过程的数理模拟 |
| 5.1 模拟方法的建立 |
| 5.2 模拟参数分析 |
| 5.3 实验模拟结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、混沌投资时间序列的分形维数谱（论文参考文献）
- [1]注意力脑电信号分析与脑机接口系统实现[D]. 赵俊昌. 南京邮电大学, 2017(02)
- [2]灰色分形与计量建模及在沪深300市场中的应用[D]. 周伟杰. 南京航空航天大学, 2014(12)
- [3]我国股票指数的混沌时间序列分析[D]. 龚燕翔. 中南大学, 2013(05)
- [4]基于混沌分形理论的大型风电机械故障诊断研究[D]. 孙自强. 沈阳工业大学, 2013(10)
- [5]分形市场假说下股指期货市场的多标度分形分析[D]. 夏丹. 西南财经大学, 2013(05)
- [6]基于小波变换的证券市场分形特征研究[J]. 王立人,毛军军,何其慧,金磊. 安徽广播电视大学学报, 2010(04)
- [7]石油期货市场多重分形特征及相关问题研究[D]. 陈洪涛. 南京航空航天大学, 2009(04)
- [8]基于多重分形谱的高频数据实证研究[D]. 郝冰. 昆明理工大学, 2007(09)
- [9]基于多重分形理论的股价波动研究及预测[D]. 邓嘉兴. 暨南大学, 2007(01)
- [10]城市污泥加热面阴极化干燥法的实验研究[D]. 马德刚. 天津大学, 2007(04)