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文檔簡介
1、時(shí)間序列作為一種特殊的數(shù)據(jù)形式,對其分析與預(yù)測都是大數(shù)據(jù)時(shí)代重要的研究方向,而對時(shí)間序列的研究首先要把握其數(shù)據(jù)特征。復(fù)雜性作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)特征中最重要的特征之一,涉及非線性領(lǐng)域中的許多特征。近年來,隨著環(huán)境和氣候的不斷惡化,如何有效地分析能源市場并提出相應(yīng)的管理方案成為研究熱點(diǎn)。本文研究了復(fù)雜性檢驗(yàn)的方法,并將提出的新方法應(yīng)用在能源領(lǐng)域。
首先,本文基于已有的復(fù)雜性檢驗(yàn)方法,提出了復(fù)雜性檢驗(yàn)的框架,其中包括:序列的自相似性(長
2、期持續(xù)性)、相空間中吸引子的性質(zhì)以及動(dòng)力系統(tǒng)的混亂程度?;诖丝蚣?,從以上三方面分別選取了多重分形消除趨勢波動(dòng)分析法、關(guān)聯(lián)維數(shù)和樣本熵,最后應(yīng)用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重得到新的復(fù)雜性指標(biāo)。同時(shí),本文應(yīng)用該新指標(biāo)分析了三個(gè)典型的能源市場:天然氣、石油和碳市場。結(jié)果表明天然氣和石油市場比碳市場有效,相比于天然氣市場,石油市場的有效性相對較低,原因可能是石油市場更多地受到外界因素的影響。其次,考慮到復(fù)雜性受不同因素的影響,本文提出了基于多時(shí)間尺度的復(fù)雜
3、性分析。采用自適應(yīng)的集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將時(shí)間序列分解成各個(gè)模態(tài),然后采用改進(jìn)的模糊熵測量各個(gè)模態(tài)的復(fù)雜性。實(shí)證分析研究了中美兩國清潔能源市場,總體表明美國的清潔能源市場比中國更有效。
最后,將復(fù)雜性檢驗(yàn)擴(kuò)展到二維變量(即兩個(gè)時(shí)間序列)之間的互相關(guān)分析。本文采用最新提出的非對稱多重分形消除趨勢互相關(guān)分析法研究了石油與黃金和美元指數(shù)之間的互相關(guān)性,同時(shí)考慮了互相關(guān)在不同時(shí)間尺度下的變化。結(jié)果表明石油與黃金和美元指數(shù)之間的互相關(guān)都是多
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