一、基于协整和GRACH模型分析——中国油价波动特征（论文文献综述）
陈泳吉[1]（2021）在《上海原油期货价格与石油相关行业股指相关性研究》文中研究表明石油对一个国家的经济发展和国家安全意义重大,国家的工业、制造业等行业和居民的衣食住行都离不开石油。2020年我国对外原油依存度达到72.7%,是全球最大的石油进口国,国际油价波动会对我国经济的稳定发展和国家能源安全造成不利影响,因此提高我国在国际石油定价体系中的话语权是必要的。上海原油期货于2018年3月26日挂牌交易,其推出的主要目的是争夺石油定价权和推动人民币国际化。经过三年的发展,其成为了亚太地区主要的石油定价基准,也成为了我国金融市场重要组成部分之一。研究上海原油期货价格与石油相关行业股指的关系,对资本市场中的投资者控制风险,石油相关行业企业调整经营策略,石油现货、期货市场发展政策制定,以及国家能源政策制定都具有重要现实意义。本文以上海原油期货价格、上证指数以及石油相关行业股票指数作为研究对象,采用理论分析与实证分析相结合的方法研究对象之间的相关关系,选取自2018年3月26日至2020年12月31日的日度数据,采用EG二步法协整检验和误差修正模型,探究上海原油期货价格波动与整体股票市场以及不同细分行业股票市场的相关关系。本文第一章阐述了论文的研究背景、研究意义、国内外文献综述、研究方法、研究技术路线和论文的创新点与难点。第二章对价格传导理论以及石油价格波动对股票市场影响的传导机制相关理论进行介绍,并简单概述了本文用到的EG二步法协整检验模型和误差修正模型。第三章界定研究对象,首先对上海原油期货的现状、推出意义进行阐述。然后根据Wind一级行业分类标准对石油相关行业进行划分,分为石油生产行业、石油消费行业与既是石油消费又是石油替代行业,并分阶段地分析了上海原油期货价格与上证指数、石油生产行业及石油消费行业股指之间的波动趋势。最后根据理论分析提出了四个研究假说,在下文的实证分析中对假说进行验证。第四章为实证部分,首先对研究选取的变量和数据进行了说明,然后对数据进行基本统计分析,之后对数据进行ADF平稳性检验,建立上海原油期货价格与上证指数、石油生产行业股指、石油消费行业股指、既是石油消费又是石油替代行业股指的EG二步法协整检验模型与误差修正模型。第五章为结论及对策建议,根据上述的理论分析并结合实证分析结果,得出本文结论,并且根据结论提出相应的对策建议。通过本文研究发现,长期来看,上海原油期货价格与上证指数和五个石油相关行业之间存在协整关系。上海原油期货价格上涨1%,上证指数下跌0.1396%,能源行业股指上涨0.1401%,工业行业股指下跌0.2261%,可选消费行业股指下跌0.0965%,材料行业股指上涨0.1794%,公共事业行业股指上涨0.1333%。在短期内,由于多种因素的影响,这种均衡关系遭到冲击,偏离长期均衡关系,并且向长期均衡关系修正。依据上海原油期货价格与石油相关行业股指的相关关系,证券市场投资可以利用期货控制风险,石油相关行业企业依据原油期货价格变动调整经营策略,原油期货、现货市场制定发展政策,国家制定能源政策等相关建议。
钱名军[2]（2020）在《基于协整理论的铁路运输系统规模测算及协调性研究》文中指出铁路运输系统是一个典型的动态、开放、非线性的复杂巨系统。该系统以国民经济大系统运转所产生的客货运输需求量为驱动,通过运输组织管理部门科学调配机车车辆等移动设备资源,将客流、货流合理地组织形成列车流,再依托纵横交错、四通八达的铁路网络固定设施,由多部门彼此配合、协同联动共同完成旅客与货物的空间位移。由此可以看出,铁路运输系统的铁路网运营里程、机车车辆保有量只有与客货运输需求量保持规模适度匹配、能力均衡协调,才能充分发挥出铁路运输系统的整体运输服务效能,实现经济效益和社会效益的最大化。为了改善交通运输环境、提高铁路运输服务质量、优化资源配置效率,进一步推动我国铁路运输系统的发展规模和运营质量向更高层次、更高水平迈进,需要运用科学方法理清铁路客货运量规模、铁路网运营里程规模和机车车辆保有量规模三者之间的量化匹配关系,有效评价三者之间的协调匹配效果。从而确保铁路系统整体运输服务能力与国民经济发展需求基本适应,也为铁路交通部门编制铁路网中长期发展规划和年度建设计划、制定机车车辆购置计划和运用计划等提供决策参考。基于此,本文综合运用复杂系统理论、协整理论等对铁路运输系统的复杂结构与功能进行分析,将其划分为相互关联、彼此协同的运输组织管理子系统、物理网子系统和客货车流子系统三部分;运用协整理论及相关模型分别对反映这三个子系统规模的客货运量规模、铁路网运营里程规模和机车车辆保有量规模等三个表征指标进行建模测算,以期建立三个规模数值之间科学合理的量化计算关系;并基于铁路系统运输能力供需匹配协调性思想对三个子系统间的规模匹配效果和协调发展质量进行量化评价与分析。具体研究内容如下:（1）针对铁路运输系统存在多主体、多层级、彼此异构又相互嵌套的复杂结构与功能,将其划分为相互关联、彼此协同的运输组织管理子系统、铁路网子系统和客货车流子系统三部分,便于清晰准确地描述这三个子系统之间复杂的相互作用、协同匹配关系。在论述各子系统的复杂特性及其与国民经济大系统之间影响机理的基础上,对铁路运输系统的规模内涵、协调性内涵进行了界定,为后续的研究建模与评价分析做好铺垫。（2）鉴于铁路客货运量规模在铁路运输系统规模问题研究中的基础性地位,综合运用季节模型和波动模型分别对其进行建模预测。先运用季节分解算法或HP滤波对客货运量时间序列的特征分量进行分解、提取,并结合各分量序列所呈现出的趋势性、周期性和随机波动性特征,选用基于协整理论的SARIMA季节时间序列模型进行定阶建模;再对所建立的SARIMA基础模型残差进行ARCH效应检验,确定其存在异方差效应后运用GRACH或ARCH异方差波动模型对残差建模;最后通过算例对所构建的客货运量融合预测模型进行预测精度和测算效果实证检验与对比分析。（3）根据国民经济大系统与铁路运输系统的相互作用关系,综合运用Granger动态因果关系协整检验与NARX非线性自回归动态神经网络对铁路网运营里程的合理规模进行测算。通过Granger检验筛选出国民生产总值GDP、居民人均消费水平、全社会客货运输量、铁路运输业固定资产投资以及铁路运输系统内部的运营技术和组织效率等7项对铁路网运营里程规模起决定作用的关键影响变量,作为NARX神经网络模型的外部输入变量对铁路网运营里程规模进行测算。并将测算结果与铁路网里程规划值、BP神经网络测算值、NAR无外部输入神经网络测算值等进行综合对比、检验。（4）综合运用Pearson相关系数和逐步回归方法筛选,分别得到影响铁路客货车保有量的关键解释变量。并根据变量序列的单整性特征,分别选用基于Johansen协整检验的ARDL自回归分布滞后模型和VECM向量误差修正模型构建铁路客车保有量、铁路货车保有量测算模型,并采用最小二乘法对模型参数进行估计,得到准确可行的客货车保有量测算公式。并对相应模型的测算精度进行验证分析。（5）结合铁路运输系统三个子系统间宏观规模总量上的均衡匹配性以及内部微观分布结构上的彼此协调性,有针对性地将铁路网货车承载系数、铁路系统承认车比例、铁路网区段通过能力负荷系数这三项指标作为铁路系统运输能力的供需规模匹配协调性的量化评价指标。并通过设计相应算例,验证了这三个指标在计算方法上的可行性和评价分析上的有效性。总的来说,本论文将对铁路运输系统的发展建设规划和运营组织效果具有重要影响的客货运量规模、铁路网运营里程规模与机车车辆设备保有量这三方面问题置于统一的系统框架下,运用协整理论、NARX神经网络及其他技术方法,从系统规模匹配协调的角度研究彼此间的相互作用关系和影响机理,准确刻画出彼此间的规模匹配关系,并对其匹配协调效果进行科学评价。有助于铁路交通部门制定科学合理的客货运量计划、铁路网发展规划和机车车辆购置计划,使铁路系统的建设规模与发展质量更加适应当前及今后一段时期经济和社会发展的新形势、新要求,切实发挥铁路运输的骨干优势作用,支撑和引领我国经济社会发展、保障和改善民生。
张循理[3]（2020）在《原油与运输服务业股票之间的价格和波动的影响研究》文中指出原油作为当今世界的主要能源种类,是推动一个国家中各经济部门运行和发展的主要动力,运输服务部门就是其中之一。对一个国家来说,运输服务部门如同它的“血液”一样,保障着国家正常的运行和发展。特别对于中国这个正在高速发展且人口众多的国家而言,城市的运转,人口的流动和外贸活动都需要运输服务业提供保障。通过查阅各个运输服务业公司年报发现,燃料费是运输服务业主要的成本之一。那么,当原油价格发生变动时,就预示着运输服务业的成本会发生变动。短期来讲,因运输成本的变动,会影响到运输服务业的利润空间。长期来讲,由于运输成本的变动,会对物价水平的稳定产生影响。因此,对原油市场和我国运输服务业股票市场之间价格及其波动的影响进行研究是具有实际意义的。本文选取2007年1月至2018年6月的运输服务业股票数据和国际与国内原油价格数据（包括WTI,布伦特,大庆和胜利）作为研究对象,并对运输服务业股票数据进行分类为:航空运输、水上运输、道路运输和其他,四个类别。同时,按分类各选取两只到三支股票构建等额加权投资组合和流通市值加权投资组合。通过建立VAR-GARCH-BEKK模型对数据进行实证分析,发现运输服务业股票市场与原油市场虽然不存在均值溢出效应,但是存在双向的波动率溢出效应,说明了在两个市场中,当其中一个市场产生波动时,会导致另一个市场也产生波动。最后,根据本文的实证结果研究,本文为运输服务业企业、投资者和政策制定者提出了政策建议,供其进行参考。对于运输服务业企业,应加强成本控制系统建设;对于投资者可以参考本文研究结论合理调整投资组合;对于政策制定者,应加强本国原油金融市场建设,加快原油及相关产品市场化进程。
陈祖炎[4]（2020）在《基于时变模型的我国原油期货价格引领功能研究》文中研究说明
李文奇[5]（2020）在《国际油价变动对中国行业股票市场的影响研究》文中指出原油作为世界上主要的能源资源和工业生产的主要原料,在决定一国经济的发展方面发挥着至关重要的作用。改革开放以来,中国经济快速发展,这也使得能源消耗急剧增长,对石油的消费需求逐年上升。但我国产油贫瘠,大量的原油进口导致中国石油对外依存度不断上升。国际原油价格近十年来多次飙升、大幅下跌,原油价格的变动必定会对我国宏观经济及各个行业带来不可估算的影响。据此,本文研究了国际原油市场对中国股票市场行业层面的动态冲击影响,为我国政府制定政策以应对宏观经济波动提供依据,从而有助于我国的能源战略安全以及经济的稳定和可持续发展。首先,本文回顾和梳理了油价对宏观经济影响的文献。既有研究揭示了几个不同的渠道来解释油价冲击对宏观经济的传导机制,最直接的渠道为成本冲击效应,即油价上涨导致的生产投入成本上升使得经济产出下降。其他渠道包括收入转移效应和货币政策等,作为间接渠道对宏观经济造成影响。接着,分三部分回顾和梳理了国际油价对股票市场影响的文献,分别为:国际油价变动对整体股票市场的影响研究、国际油价变动对股票市场的非对称性研究以及国际油价变动对股票市场行业层面的研究,最新的研究动态关注石油与整体股票市场关系的时变性、非线性以及传递渠道,但尚未有文献对此进行行业层面下的深入讨论。其次,本文关于国际原油价格的变动及其对中国行业股票市场的传导路径进行了理论分析。随着经济全球化和石油期货市场的发展,原油不仅具有作为生产投入的商品属性,而且具有许多金融属性,长期均衡价格由供给和需求决定,而短期价格则依赖于存货和金融市场。国际油价变动对股票市场存在实体经济和金融市场联动效应的两个主要传导渠道,在长期,油价变化通过成本冲击效应、收入转移效应和货币政策等冲击实体经济进而影响股票市场;在短期,油价的短时间震荡由波动溢出效应通过金融市场联动对股票市场造成冲击影响。理论分析国际油价变动对中国股票市场冲击影响可以体现产业链和周期性的行业性质,并存在成本冲击效应以及溢出非对称性。再次,本文首先实证分析了国际原油价格变动对我国行业股票市场的长期冲击效应,并对可能存在的成本冲击效应进行了检验和分析。首先,使用EG协整模型和HJ变结构协整模型分析了国际原油价格和我国行业股票指数价格的长期均衡关系,EG协整模型考察了在整个研究区间内国际油价和行业股票指数是否存在固定的长期均衡关系,HJ协整模型则考察了存在两个结构突变点下国际油价和行业股票指数是否存在变化的长期均衡关系。接着,使用考虑到行业产量的宏观经济渠道下的EG协整和HJ协整方法对成本冲击效应进行了实证检验和分析。从次,本文接着实证分析了国际原油价格变动对我国行业股票市场的短期冲击效应,并对溢出非对称性进行了检验和分析。使用DY溢出指数实证分析了国际油价对我国行业股票指数的波动溢出效应,对现有的SAM非对称溢出指数算法进行了改进,使用改进后的SAM指数对可能存在的溢出非对称性进行了实证检验和分析。最后,本文根据上述分析得出了以下结论并据此提出了政策建议。研究发现:第一,国际原油价格变动对行业股票市场整体呈现负向影响,国际油价的上升会引起行业指数价格下降,特别的,国际油价对于上游资源行业中的石油开采行业为正向影响,对于非周期性行业不存在显着的影响;第二,金融危机期间国际油价对行业股票指数的影响机制发生了改变,危机期间受全球需求下降影响两者呈现正相关关系,危机后油价对行业股票指数恢复正常的影响机制,且影响程度呈现上升趋势;第三,国际油价变动对股票市场中的上游资源行业存在成本冲击效应,对其他行业不存在成本冲击效应;第四,在短期,国际油价对我国行业股票市场存在动态的波动溢出效应,对不同行业有着相似的影响趋势,对周期性行业的影响程度最大;第五,在短期,国际油价的波动对我国行业股票指数存在动态的溢出非对称性,负向波动在波动溢出效应中占据主导地位,行业股票市场对国际原油价格下跌更为敏感。根据研究结论,为应对国际原油价格变动的消极影响提出了政策建议:逐渐建立和完善我国的石油金融市场,提高中国在石油产业的话语权、争夺国际原油价格定价权;加快建设和完备我国原油储备体系,抵御国际原油价格波动;优化国内成品油定价机制;建立完善风险监测系统,继续推进包括股票市场在内的金融市场改革。
王宏涛,李岚[6]（2019）在《沪深300股指期现货间价格波动关系与走势预测》文中研究表明针对沪深股市时间序列的预测不稳定问题,分析股指期货与现货市场之间的价格传导关系与波动相关性。运用向量自回归（vector autoregressions,VAR）模型与动态条件相关多元-广义自回归条件异方差（dynamic conditional correlation-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, DCC-GRACH）模型,对期货与现货价格波动联动性进行实证分析,构建长短期记忆（long-term and short-term,LSTM）神经网络算法对沪深300股指现货价格走势进行动态预测,分别选取2016年9月至2019年4月沪深300指数的期货与现货价格作为研究对象。结果表明,股指期货市场与现货市场价格的传导过程,存在领先滞后关系,价格波动之间显着具有时变、持续的动态相关性与长期均衡关系, LSTM算法利用股指期货的价格较为精确地预测现货价格的变化范围与走势,序列参数越长,算法的准确率与预测结果越精准。
王园园[7]（2019）在《金融因素作用下我国农产品价格波动和机理分析》文中认为二十一世纪是金融市场飞速发展的黄金时期,得益于互联网技术的进步,市场信息在全球间的传递时差得到极大缩短,股票、期货、外汇以及能源市场等都得到了跨越式发展,金融一体化趋势愈加明显。在这种趋势下,越来越多的金融资本涌入农产品、黄金以及能源等大宗商品市场,有效的促进了国内外农产品市场的繁荣与发展,同时,资本对农产品价格的影响力也明显提高。到目前为止,虽然农产品价格水平仍然受到生产成本、气候和政策等传统因素的影响,然而,不可否认的是,当今形势下金融因素从各个方面对农产品产生影响,农产品的金融属性愈发明显。因此,研究金融因素与农产品价格波动之间的关系具有重要的现实意义。首先对静态和动态农产品价格波动理论以及农产品价格相关研究文献进行了梳理,在此基础上进一步阐述了金融因素与农产品金融化的概念及产生的原因和具体表现。其次,通过绘制国内农产品价格与国际农价、投机、通胀、利率、能源、货币以及汇率等七个因素波动的散点图,对各因素近十几年的波动情况有了基本的了解,并对各因素与国内农产品价格间的相关性和格兰杰因果关系进行逐一分析。最后,考虑到国内农产品价格受国际农价的影响与其他六个因素不同,因此分开进行实证分析。前者根据国内外农产品数据的实际情况进行了周期和季节性分析,并在描述性统计基础上研究了两者的长短期作用关系;后者在分析中以协整检验和VAR模型为基础从影响力度、作用时期等角度,进行了数据平稳性、脉冲响应函数与方差分解等检验分析。主要结论如下:第一,相关性检验显示,上述七个因素与国内农产品价格之间存在较高的相关性。且国际价格、通胀、汇率和货币因素的相关系数绝对值更是达到0.9以上。第二,在因果关系检验方面,七个因素都是国内价格的格兰杰原因,其中国际价格、期货投机和通胀率存在双向因果关系。第三,长期中上述因素与农产品价格之间具有协整关系,其中国际农价、通胀和汇率因素对农产品价格的长期影响更大;短期中期货投机、通胀、汇率三因素对价格的冲击力度更大。第四,国内外农产品价格波动存在季节性和周期性特征,且周期性波动情况具有一致性。第五,就短期动态关系来看,国内农产品价格增长率对通胀、投机和汇率的变动率的脉冲响应较大,利率和能源价格波动率的短期冲击则相对较小。从波动率的贡献率来看,六个金融因素在第10期的贡献率之和就达到了20,随着时间的推移,国内农产品价格波动对自身的贡献率呈下降趋势,金融因素的影响力呈增大趋势。
郭艳丽[8]（2019）在《基于中国平安A+H股统计套利策略的研究》文中进行了进一步梳理2018年1月29日上证指数上升至3587点,此后在中美贸易战的压力下股市开启了灾难模式,8月上证指数跌到2668点的低位,大盘指数在短短7个月内下跌25%,个股股价平均跌幅达到近30%。在市场行情如此不好的情况下,如何能够稳定获得投资收益成了大多数投资者亟需探索的问题,此时量化投资逐渐得到市场中大部分投资者的关注。通常来说公司同时在A股和H股上市应该具有相同的股票价格,但在现实中它们之间的价格往往是有差异的,这便为研究跨市场统计套利提供了思路。本文研究的主要问题是探究同时在A+H上市的公司股价之间是否存在跨市场统计套利的机会,进而研究如果存在统计套利机会,套利的收益率大小是否和数据频率有关。针对这一问题,本文首先选择实证分析的样本期即2017年9月1日至2018年9月1日,对剔除ST和样本期上市后剩余的89家公司的日收盘价进行相关性分析,根据分析结果最终选取中国平安作为实证对象。然后选取5分钟,15分钟、30分钟、60分钟和日数据等五种频率的数据进行协整检验及误差修正模型的建立,由此可以中国平安A+H确实之间存在套利机会。最后使用GRACH模型确定交易信号,并利用MATLAB进行套利过程的模拟以确定每种频率的收益率。基于以上实证分析可以得出:本文设计的统计套利策略应用于中国平安的A股和H股的两个股票之间时能够获得正的收益,且收益率大小和数据频率有关。这表明我国股市存在跨市场套利机会且本文所选的5种频率中日数据的收益率最高,这也表明统计套利策略的数据频率并非越高越好。基于以上结论希望本文的研究结果能够给我国投资者带来更多的投资和盈利模式,同时能够建立更为有效的价格发现机制。
林婕[9]（2019）在《原油现货价格波动对主要经济体的差异性及非对称性宏观效应分析》文中进行了进一步梳理美国与伊朗、沙特、俄罗斯等主要产油国间频现的外交争端,使得国际原油现货价格的波动及冲击影响效应再次成为全球关注的焦点。伴随全球经济一体化进程加快及能源替代效应的冲击,国际油价波动对供需双方经济体的发展及安全产生巨大冲击的同时也对全球经济系统的稳定及复苏造成深刻的影响,但这种影响存在差异性、波动性及动态时变性。基于此,本文从差异性及非对称性两种分析角度,考虑6个宏观经济指标和Mork（1989）、Hamiton（1996）提出的两种油价分解思路的基础上,运用考虑变量序列随机波动性及变量间动态时变性关系的BVARSV（Bayesian Analysis of a Vector Autoregressive Model with Stochastic Volatility and Time-Varying Parameters）模型,全面分析并测算了国际油价波动对全球四大经济体（美国、中国、欧洲、日本）经济、金融、贸易三方面的影响。国际油价波动对全球四大经济体差异性影响研究的主要结果如下。（1）原油消费量的不同导致油价波动冲击对不同经济体GDP的影响差异,油价波动对欧洲GDP的影响最强,对日本GDP的影响最弱。同时,中国较高的制造业占比使得油价波动对中国GDP的影响持续期最长。（2）欧洲经济一体化使得油价波动冲击对其物价的影响在一定程度上被分散,影响较弱。美国页岩气革命的发展降低了其原油对外依存度,加之原油以美元标价等特点使得油价波动对美国CPI的影响最强且前期影响为负向。（3）中国滞后的货币调节政策和人民币汇率改革使得油价上涨带动人民币的升值,油价波动对欧洲物价水平造成的较小但缓慢增长的通胀影响使得欧元贬值,油价波动冲击带来的日本货币供给的后期增长效应使得日元贬值。（4）四大经济体均为原油进口国,油价的上涨均会使得其净出口水平下降,中国廉价的劳动力优势使得油价波动冲击对其净出口具有较强的影响。（5）油价波动冲击对欧洲经济造成的较低但缓慢增长的通胀效应使得油价波动对其利率的影响最强且影响持续期最长。（6）相较于其他三个经济体,中国相对较低的市场化程度使得油价波动对中国货币供给的影响冲击最强。国际油价波动对全球四大经济体非对称性影响的研究结果表明两种油价分解思路下的油价上涨、下跌对四大经济体宏观经济的影响基本都是非对称的,但油价上涨、下跌对欧洲宏观经济的非对称性影响较其他三个经济体弱。由于两种油价分解思路的滞后期差异,消费的“棘轮效应”使得两种不同分解思路下的非对称油价对经济指标的影响基本是相反的,且与Hamiton（1996）分解思路下的油价波动的非对称影响相比较,Mork（1989）分解思路下的油价非对称序列对大多数宏观经济指标的影响更强,更长。总体上,油价波动冲击对全球四大经济体宏观经济的差异性及非对称性影响的研究结果均表明了油价波动与其宏观经济间紧密的联系性,但由于各经济体的经济结构、发展阶段等差异性,油价波动对不同经济体的影响差异存在。各经济体应在考虑国内外发展现状的基础上,针对油价波动对本区域不同经济指标影响效应的大小和方向,制定相应的防范措施以减少油价波动对其经济发展的不利影响,促进区域经济又好、又快发展。
秦松昆[10]（2019）在《多元框架下国际原油价格与中国股票市场联动性研究》文中研究说明原油对世界各经济体而言都是不可或缺的重要战略资源。随着第一张石油期货合约的发出,国际原油市场与金融市场迅速紧密结合,国际原油的定价规则更加复杂,价格波动也愈发频繁,股票市场对于国际油价的波动的敏感性逐年攀升。我国作为原油需求大国,国际油价的波动不仅仅在微观层面直接对我国股市造成冲击,而且往往通过宏观经济间接影响股票市场走势。目前我国股市仍属于新兴市场,相对于发达国家成熟股票市场对外来冲击和风险的抵抗能力较差。因此,深入考察国际原油价格与我国股市的联动性,一方面能够加深对于国际原油价格对股市冲击的传导机制的认识,另一方面对于证券市场监管部门防范金融风险和投资者规避投资风险也至关重要。本文首先对国内外相关研究进行了回顾和整理,对国际原油市场形成和发展、国际原油定价体系以及油价波动的冲击效应的相关理论进行了阐述。以此为理论基础,展开本文关于多元框架下国际原油价格与我国股市联动性的研究。本文采用2005年1月至2017年12月的月度数据,在布伦特原油现货价格与上证综合指数的基础上,引入人民币对美元汇率、工业增加值以及进出口贸易总额三个宏观经济指标建立多元分析框架,对多元框架下国际原油价格与我国股市的联动性进行实证研究。在实证分析方面,首先采用线性协整检测模型与非线性阈值协整检测模型分别研究了多元框架下国际原油价格与中国股票市场的长期均衡关系,为了保证协整关系的准确识别,对结果进行了稳健性检验。结果发现:第一,时间跨度内,国际原油价格与中国股票市场之间存在联动性,即存在长期均衡关系。第二,国际原油价格与中国股市的协整关系是非线性的,在2008年3月以及2012年12月发生了两次内生性结构突变,前者接近2008年9月以雷曼兄弟控股公司倒闭为标志的美国次贷危机爆发,而后者则与2012年11月召开的中国共产党第十八次全国代表大会有关。值得关注的是,由金融危机之前到危机后,国际原油价格与我国股市的相关性大幅增加。第三,多元框架下变量间协整关系的存在也表明,本文引入的人民币对美元汇率、工业增加值与进出口贸易总额在解释国际原油价格波动对我国股票市场冲击效应上发挥了重要的作用。在此基础上,本文采用Toda-Yamamoto因果检测考察多元框架下变量间的长期因果关系,结果发现:第一,国际油价对于我国股票市场的直接冲击是持续存在的。第二,国际油价对我国对外贸易规模的冲击是持续存在的。第三,国际油价本质上是一个外生变量,不受本文所选取任何变量的影响。第四,宏观经济因素是传递国际原油价格对我国股市影响的重要渠道,我国股票市场不仅直接受到国际原油价格波动的影响,还通过相关宏观经济因素间接受国际原油价格的冲击。基于以上研究结论对政府部门以及金融市场投资者提出针对性的政策建议和投资指导。以期减少原油价格波动对我国宏观经济以及包含股市在内的资本市场的冲击,维护金融市场稳定。
二、基于协整和GRACH模型分析——中国油价波动特征（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、基于协整和GRACH模型分析——中国油价波动特征（论文提纲范文）
（1）上海原油期货价格与石油相关行业股指相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 石油价格对宏观经济的影响研究 |
| 1.2.2 石油价格对股票价格的影响研究 |
| 1.2.3 相关性研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究路径 |
| 1.4 创新点与难点 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 难点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 价格传导理论 |
| 2.2 原油期货价格对石油相关行业股指的传导机制 |
| 2.3 EG二步法协整检验 |
| 2.4 误差修正模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 上海原油期货发展现状及研究假说 |
| 3.1 上海原油期货市场现状分析 |
| 3.1.1 上海原油期货市场简介 |
| 3.1.2 上海原油期货推出的必要性及意义 |
| 3.2 上海原油期货价格对石油相关行业影响的研究假说 |
| 3.2.1 石油相关行业的分类 |
| 3.2.2 上海原油期货价格对上证指数影响的假说 |
| 3.2.3 上海原油期货价格对石油生产行业影响的假说 |
| 3.2.4 上海原油期货价格对石油消费行业影响的假说 |
| 3.2.5 上海原油期货价格对既是石油消费又是石油替代行业影响的假说 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 上海原油期货与石油相关行业股指相关性实证分析 |
| 4.1 变量选择及说明 |
| 4.2 数据基本分析 |
| 4.3 ADF平稳性检验 |
| 4.4 EG协整检验与误差修正模型 |
| 4.4.1 上海原油期货价格与上证指数的相关性 |
| 4.4.2 上海原油期货价格与石油生产行业的相关性 |
| 4.4.3 上海原油期货价格与石油消费行业的相关性 |
| 4.4.4 上海原油期货价格与既是石油消费又是石油替代行业的相关性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论及对策建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 对策建议 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于协整理论的铁路运输系统规模测算及协调性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 铁路系统发展规模问题研究现状 |
| 1.2.2 铁路系统协调发展问题研究现状 |
| 1.2.3 协整理论的研究及应用现状 |
| 1.3 论文研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究思路及主要内容 |
| 1.3.2 论文章节及技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 铁路运输系统的复杂特性分析 |
| 2.1 铁路运输系统的结构与功能复杂性分析 |
| 2.1.1 铁路运输组织管理子系统的复杂性 |
| 2.1.2 铁路网子系统的复杂性 |
| 2.1.3 铁路客货车流子系统的复杂性 |
| 2.2 铁路运输系统的规模及协调性内涵分析 |
| 2.2.1 铁路运输系统的规模内涵 |
| 2.2.2 铁路运输系统协调性内涵 |
| 2.2.3 铁路运输系统规模及协调性的影响因素分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于季节模型与波动模型的铁路客货运量预测研究 |
| 3.1 预测模型与方法 |
| 3.1.1 SARIMA季节时间序列模型 |
| 3.1.2 ARCH(q)波动模型 |
| 3.1.3 GARCH(1,1)波动模型 |
| 3.1.4 季节分解算法 |
| 3.1.5 HP滤波方法 |
| 3.2 基于季节分解和SARIMA-GARCH融合模型的铁路客运量预测 |
| 3.2.1 铁路客运量序列季节分解及特征分析 |
| 3.2.2 SARIMA-GARCH预测模型构建 |
| 3.2.3 SARIMA-GARCH模型稳定性检验 |
| 3.2.4 预测精度对比及性能评价 |
| 3.3 基于HP滤波和AR-SARIMA-ARCH融合模型的铁路货运量预测 |
| 3.3.1 铁路货运量序列HP滤波及特征分析 |
| 3.3.2 波动分量SARIMA-ARCH预测模型构建 |
| 3.3.3 SARIMA-ARCH模型稳定性检验 |
| 3.3.4 趋势分量AR预测模型构建 |
| 3.3.5 预测精度对比及性能评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Granger协整检验和NARX动态神经网络的铁路网规模测算研究 |
| 4.1 影响铁路网规模的特征变量筛选 |
| 4.1.1 铁路网规模影响因素的定性分析 |
| 4.1.2 影响因素的互信息值筛选 |
| 4.1.3 影响因素的Granger动态相关性检验 |
| 4.2 基于NARX动态神经网络的铁路网规模测算模型构建 |
| 4.2.1 NARX动态神经网络原理 |
| 4.2.2 NARX神经网络结构参数确定 |
| 4.3 铁路网规模测算实例 |
| 4.3.1 数据来源及预处理 |
| 4.3.2 NARX网络训练与效果分析 |
| 4.3.3 模型测算性能检验与评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于多变量协整关系模型的铁路客货车保有量测算研究 |
| 5.1 基于多变量协整和ARDL模型的铁路客车保有量测算 |
| 5.1.1 客车保有量测算模型自变量筛选 |
| 5.1.2 基于多变量协整的ARDL预测模型 |
| 5.1.3 铁路客车保有量测算模型构建 |
| 5.1.4 模型测算性能评价及结果验证 |
| 5.2 基于多变量协整和ECM模型的铁路货车保有量测算 |
| 5.2.1 货车保有量测算模型自变量筛选 |
| 5.2.2 基于多变量协整的ECM预测模型 |
| 5.2.3 铁路货车保有量测算模型构建 |
| 5.2.4 模型测算性能评价及结果验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 铁路运输系统规模匹配协调性研究 |
| 6.1 铁路系统规模匹配协调关系分析 |
| 6.2 铁路系统规模匹配协调性评价指标 |
| 6.2.1 铁路网货车承载系数 |
| 6.2.2 承认车比例 |
| 6.2.3 铁路网区段通过能力负荷系数 |
| 6.3 算例 |
| 6.3.1 铁路网结构及相关数据说明 |
| 6.3.2 规模匹配协调性指标计算与结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究内容总结 |
| 7.2 研究特色与创新 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）原油与运输服务业股票之间的价格和波动的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 一、选题背景 |
| 二、国际原油分类方法及国内外市场历史发展概况 |
| 三、运输服务业行业概况 |
| 第二节 研究内容 |
| 第三节 论文的创新与不足 |
| 第二章 理论基础 |
| 第一节 溢出效应原理及分析 |
| 一、金融时间序列的形态分析 |
| 二、溢出效益 |
| 三、原油市场与运输服务业股票市场之间溢出效应的理论分析 |
| 第二节 国内外文献综述 |
| 一、基于GARCH-BEKK模型对溢出效应的研究 |
| 二、国内学者对溢出效应的研究 |
| 三、国外学者对溢出效应的研究 |
| 四、总结 |
| 第三章 研究方法 |
| 第一节 VAR模型的建立 |
| 第二节 GARCH模型的建立 |
| 第三节 二元GARCH(1,1)-BEKK模型的建立 |
| 第四章 资料和数据分析 |
| 第一节 数据选取和数据处理 |
| 一、数据选取 |
| 二、数据处理 |
| 第二节 描述性统计和平稳性检验 |
| 一、描述性统计 |
| 二、平稳性检验 |
| 第三节 实证分析 |
| 一、运输服务业行业板块指数 |
| 二、航空运输 |
| 三、水上运输 |
| 四、道路运输 |
| 五、其他 |
| 第五章 研究结论 |
| 第一节 研究结论及分析 |
| 第二节 政策建议 |
| 一、运输服务业企业 |
| 二、投资者 |
| 三、政策制定者 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 致谢 |
（5）国际油价变动对中国行业股票市场的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 问题的提出 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究内容和框架 |
| 第三节 可能的创新点和不足 |
| 一、研究可能的创新点 |
| 二、研究可能的不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 国际油价变动对宏观经济影响的研究 |
| 第二节 国际油价变动对股票市场的影响研究 |
| 一、国际油价变动对整体股票市场的研究 |
| 二、国际油价变动对股票市场的非对称性研究 |
| 三、国际油价变动对股票市场行业层面的研究 |
| 第三节 已有研究评价 |
| 第三章 国际油价变动对行业股票市场的传导路径分析 |
| 第一节 国际原油价格的形成 |
| 一、供给 |
| 二、需求 |
| 三、存货 |
| 四、金融市场 |
| 第二节 国际油价变动对股票市场的传导路径 |
| 第三节 本章小结 |
| 第四章 国际油价变动对行业股票市场的长期冲击效应分析 |
| 第一节 计量模型 |
| 一、EG协整检验 |
| 二、HJ变结构协整检验 |
| 第二节 数据选取及说明 |
| 第三节 实证分析 |
| 一、协整检验 |
| 二、长期冲击效应分析 |
| 第四节 国际油价变动的成本冲击效应检验和分析 |
| 一、协整检验 |
| 二、成本冲击效应分析 |
| 第五节 本章小结 |
| 第五章 国际油价变动对行业股票市场的短期冲击效应分析 |
| 第一节 计量模型 |
| 一、波动率的测度和分解 |
| 二、DY溢出指数 |
| 三、改进的SAM非对称溢出指数 |
| 第二节 数据选取及说明 |
| 第三节 实证分析 |
| 一、静态分析 |
| 二、动态分析 |
| 第四节 本章小结 |
| 第六章 研究结论与政策建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（6）沪深300股指期现货间价格波动关系与走势预测（论文提纲范文）
| 1 理论与假设 |
| 2 数据选取与实证模型 |
| 2.1 数据选取 |
| 2.2 两市场波动相关性的实证模型 |
| 2.3 期货价格预测的LSTM算法 |
| 3 实证结果与分析 |
| 3.1 股指期现货市场价格传导与波动相关性 |
| 3.1.1 序列平稳性检验 |
| 3.1.2 VAR模型与Johenson协整检验 |
| 3.1.3 ARCH效应 |
| 3.1.4 DCC-GRACH模型估计 |
| 3.2 基于LSTM算法的现货价格预测 |
| 4 结语 |
（7）金融因素作用下我国农产品价格波动和机理分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 研究的创新之处 |
| 第二章 农产品价格波动的理论基础与文献综述 |
| 2.1 农产品价格波动的理论基础 |
| 2.1.1 静态价格理论 |
| 2.1.2 动态价格理论 |
| 2.2 国内外文献综述与研究述评 |
| 2.2.1 国外研究综述 |
| 2.2.2 国内研究综述 |
| 2.2.3 研究现状述评 |
| 第三章 金融因素对农产品价格的作用机理分析 |
| 3.1 农产品金融化与金融影响因素 |
| 3.1.1 农产品金融化 |
| 3.1.2 农产品价格的金融影响因素 |
| 3.2 各金融因素与国内农价的波动趋势及其相关性检验 |
| 3.2.1 波动关系的散点图分析 |
| 3.2.2 国内农价与金融因素的相关性分析 |
| 3.3 金融因素的作用机理分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 国际和国内农产品价格波动特征分析与实证研究 |
| 4.1 国内外农产品价格的波动分析 |
| 4.1.1 季节波动分析 |
| 4.1.2 周期波动分析 |
| 4.2 国际对国内农产品价格波动影响的实证分析 |
| 4.2.1 平稳性检验 |
| 4.2.2 协整检验 |
| 4.2.3 误差修正模型 |
| 4.2.4 格兰杰因果关系检验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 金融因素对农产品价格波动影响的实证分析 |
| 5.1 数据说明 |
| 5.2 平稳性检验 |
| 5.3 滞后阶数判断 |
| 5.4 协整检验 |
| 5.5 向量误差修正模型 |
| 5.6 格兰杰因果关系检验 |
| 5.7 模型稳定性检验 |
| 5.8 脉冲响应与方差分解 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 研究结论与对策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于中国平安A+H股统计套利策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外文献综述的简析 |
| 1.3 主要研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 统计套利的相关理论基础 |
| 2.1 投资组合理论 |
| 2.2 统计套利的相关概念 |
| 2.2.1 统计套利的定义 |
| 2.2.2 统计套利的基本思路 |
| 2.2.3 统计套利的基本流程 |
| 2.3 融资融券概述 |
| 2.3.1 融资融券的概念及特点 |
| 2.3.2 融资融券对股票市场的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国平安的统计套利策略 |
| 3.1 中国平安的发展史 |
| 3.1.1 中国平安的经营历程 |
| 3.1.2 中国平安的A股概况 |
| 3.1.3 中国平安的H股概况 |
| 3.2 统计套利策略的类型 |
| 3.2.1 配对交易策略 |
| 3.2.2 均值回复策略 |
| 3.2.3 主成分分析法 |
| 3.2.4 协整策略 |
| 3.3 中国平安统计套利策略的构建过程 |
| 3.3.1 伪回归与协整检验 |
| 3.3.2 误差修正模型的建立 |
| 3.3.3 GRACH模型概述 |
| 3.4 中国平安的交易机制 |
| 3.4.1 套利交易信号的确定 |
| 3.4.2 统计套利的过程 |
| 3.4.3 动态统计套利的回测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中国平安的统计套利策略检验 |
| 4.1 选取交易对象和交易组合 |
| 4.1.1 样本来源 |
| 4.1.2 数据处理 |
| 4.2 协整关系检验 |
| 4.2.1 单整性 |
| 4.2.2 协整检验 |
| 4.2.3 误差修正模型 |
| 4.2.4 价差序列分析 |
| 4.3 动态统计套利回测 |
| 4.3.1 GRACH模拟时变方差 |
| 4.3.2 统计套利过程 |
| 4.3.3 套利结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）原油现货价格波动对主要经济体的差异性及非对称性宏观效应分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 油价波动对宏观经济的差异性影响 |
| 1.2.2 油价波动对宏观经济的非对称性影响 |
| 1.3 方法与创新 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.3.3 不足 |
| 1.3.4 文章结构 |
| 第二章 理论分析与模型 |
| 2.1 油价波动冲击的经济效应理论 |
| 2.1.1 供给冲击效应 |
| 2.1.2 市场配置效应 |
| 2.1.3 通货膨胀效应 |
| 2.1.4 货币政策效应 |
| 2.2 模型说明 |
| 2.2.1 BVARSV模型 |
| 2.2.2 脉冲效应函数 |
| 第三章 油价波动对四大经济体的差异性影响效应 |
| 3.1 数据来源与处理 |
| 3.2 数据平稳性和协整检验 |
| 3.3 油价波动对四大经济体差异性影响的脉冲响应分析 |
| 第四章 油价波动对四大经济体的非对称性影响效应 |
| 4.1 数据平稳性和协整检验 |
| 4.2 油价波动对四大经济体非对称性影响的脉冲响应分析 |
| 第五章 结论与政策建议 |
| 附录A 油价波动对四大经济体差异性影响的相关图 |
| 附录B 油价波动对四大经济体非对称性影响的相关图 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）多元框架下国际原油价格与中国股票市场联动性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路、内容和研究方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 研究框架与技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 国内外文献回顾 |
| 2.1 国际原油价格与宏观经济的关联性 |
| 2.1.1 国外文献 |
| 2.1.2 国内文献 |
| 2.2 国际原油价格与股票市场的关联性 |
| 2.2.1 国外文献 |
| 2.2.2 国内文献 |
| 2.2.3 多元框架下国际原油价格与股市关联性研究 |
| 2.3 综述小结 |
| 第3章 国际原油价格的形成与其冲击效应的相关理论 |
| 3.1 国际原油价格形成 |
| 3.1.1 国际原油市场 |
| 3.1.2 国际原油价格及其定价体系 |
| 3.1.3 我国成品油定价体系 |
| 3.2 国际油价波动的冲击效应 |
| 3.2.1 国际原油价格波动对于实体经济的冲击 |
| 3.2.2 国际原油价格波动对于对外贸易规模的冲击 |
| 3.2.3 国际原油价格波动对于汇率水平的冲击 |
| 3.2.4 国际原油价格与我国股票市场的关系 |
| 第4章 模型介绍 |
| 4.1 向量自回归模型 |
| 4.2 协整理论 |
| 4.2.1 线性协整检测模型 |
| 4.2.2 基于结构突变的非线性阈值协整检测模型 |
| 4.3 Toda-Yamamoto因果检测 |
| 第5章 实证研究 |
| 5.1 数据选取及处理 |
| 5.1.1 数据选取 |
| 5.1.2 数据处理及来源 |
| 5.1.3 符号定义 |
| 5.2 实证分析 |
| 5.2.1 序列平稳性检测 |
| 5.2.2 线性协整检测 |
| 5.2.3 非线性阈值协整检测 |
| 5.2.4 稳健性检验 |
| 5.2.5 Toda-Yamamoto因果检测 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、基于协整和GRACH模型分析——中国油价波动特征（论文参考文献）
- [1]上海原油期货价格与石油相关行业股指相关性研究[D]. 陈泳吉. 重庆工商大学, 2021(09)
- [2]基于协整理论的铁路运输系统规模测算及协调性研究[D]. 钱名军. 兰州交通大学, 2020(01)
- [3]原油与运输服务业股票之间的价格和波动的影响研究[D]. 张循理. 云南财经大学, 2020(07)
- [4]基于时变模型的我国原油期货价格引领功能研究[D]. 陈祖炎. 中国石油大学(北京), 2020
- [5]国际油价变动对中国行业股票市场的影响研究[D]. 李文奇. 浙江工商大学, 2020(05)
- [6]沪深300股指期现货间价格波动关系与走势预测[J]. 王宏涛,李岚. 西安邮电大学学报, 2019(04)
- [7]金融因素作用下我国农产品价格波动和机理分析[D]. 王园园. 青岛大学, 2019(02)
- [8]基于中国平安A+H股统计套利策略的研究[D]. 郭艳丽. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [9]原油现货价格波动对主要经济体的差异性及非对称性宏观效应分析[D]. 林婕. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [10]多元框架下国际原油价格与中国股票市场联动性研究[D]. 秦松昆. 西南交通大学, 2019(04)