基于符号时间序列分析的金融波动研究

将符号时间序列分析方法引入金融波动的研究中，与金融计量学方法相结合，基于符号时间序列分析研究金融波动性及其相关问题。建立用符号时间序列分析研究金融波动性问题的理论与方法，提供金融波动性研究的新工具，从而发展和扩充原有的金融波动性理论与方法，从不同的角度全方位地把握金融波动的规律。主要内容包括：基于符号时间序列分析的高频、低频数据下金融波动的持续性及协同持续性研究；基于符号时间序列分析的高频金融波动的度量和预测；基于符号时间序列分析的高频金融波动"日历效应"的计量；基于符号时间序列分析的超高频金融波动过程特征的刻画；基于符号时间序列分析的金融风险的度量和异常波动状况的检测。并将所研究的方法应用于金融市场动态风险分析、预测和管理中。

本课题将符号时间序列分析方法引入金融波动的研究中，基于符号时间序列分析研究高频、低频数据下金融波动性及其相关问题，建立用符号时间序列分析研究金融波动性问题的理论与方法，是对已有波动研究方法的扩展和补充。. 提出了基于符号时间序列分析的金融时间序列特征分析与预测方法；将符号时间序列分析与小波多分辨分析相结合，实现多尺度金融波动的符号化分析；采用序列邻近值比较的符号化方法，提出了基于排列熵的金融波动顺序结构的分析与预测方法；基于符号时间序列方法对金融市场有效性与异常波动的关系进行了分析；引入序列比对方法，提出了既可进行时间序列预测又可进行符号序列预测的波动预测方法；开展了基于序列比对方法的金融波动自相似性分析方法的研究；提出了金融异常波动与变结构检测的方法；建立了基于符号时间序列直方图的高频金融波动的预测方法；探讨了符号时间序列分析方法在超高频金融波动分析中的应用；进行了基于多变量符号化方法的金融市场结构分析。将所提出的方法应用于中国金融市场波动的分析中，理论与实证研究均验证了方法的可行性和有效性。. 本课题的研究工作为金融波动性研究提供了新工具，对于丰富金融波动的研究方法以便从不同的角度全方位地把握金融波动的规律具有重要的科学意义。基于符号时间序列分析方法研究金融波动问题可以得出传统分析方法无法得出的结论，并且由于其计算简便预计具有良好的应用前景。.