经济物理领域中的金融时间序列回程间隙与波动相关性的预测系统、随机模型和统计分析
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:71271026
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:55.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:G0114.金融工程
- 结题年份:2016
- 批准年份:2012
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2013-01-01 至2016-12-31
- 项目参与者:王兵团; 邓嵩; 邵吉光; 方雯; 牛红丽; 张军欢; 杨格; 田绍琳; 程五阳;
- 关键词:
项目摘要
We study the fluctuation behaviors of financial markets by econophysics theory. Econophysics is an interdisciplinary research field, applying uncertainty or stochastic processes and nonlinear dynamics to solve problems in economics, and its research methods are derived from statistical physics. The research of this field is an active and rapid growing field. The study of forecasting, modelling, analysis and simulation of financial market volatilities has long been a focus of economic research. Our research will mainly investigate the fluctuation behaviors of Chinese financial markets, and the corresponding empirical research will be made. (1) We model a stochastic time effective neural network to predict and evaluate the trends of financial markets; (2) According to Ising system, Contact system, Voter system and Percolation system, we study the financial complex systems; (3) We analyze and make the empirical research on return interval and volatility correlation of financial time series, which include the fitting analysis, the relationship between the financial market and the energy market, the long-memory test for the financial time series, the long-range correlation of the volatility series, the volatility range and the trend analysis, etc.
本项目是基于经济物理系统研究金融市场波动性质,该领域是应用随机理论和非线性系统研究金融问题,其研究方法和理论主要来自于统计物理理论。国际上该领域的研究工作正在迅猛发展和不断深入。构造适应的金融模型,更精确地预测、分析和模拟金融市场,近年来一直是经济物理研究关注的焦点。本研究主要针对中国证券和能源市场(含股指期货),兼顾国际上的证券和能源市场,进行理论和实证研究:(1)将随机理论引入到神经网络系统中,构建随机时效性神经网络预测系统模型,预测和评估金融市场波动趋势;(2)应用Ising系统、Contact系统、Voter系统和Percolation系统等构建、预测、分析和计算机模拟金融市场波动,以解释金融复杂交互系统内在的波动规律性质;(3)研究金融时间序列回程间隙与波动相关性的统计规律性(包括拟合程度分析、证券市场与能源市场相关性分析、长记忆性分析、相关性分析、波动程度与趋势分析等)。
结项摘要
本项目是基于经济物理系统研究金融市场波动性质,该领域是应用随机理论和非线性系统研究金融问题,其研究方法和理论主要来自于统计物理理论。国际上该领域的研究工作正在迅猛发展和不断深入。构造适应的金融模型,更精确地预测、分析和模拟金融市场,近年来一直是经济物理研究关注的焦点。本研究主要针对中国证券和能源市场(含股指期货),兼顾国际上的证券和能源市场,进行理论和实证研究:(1)将随机理论引入到神经网络系统中,构建随机时效性神经网络预测系统模型,预测和评估金融市场波动趋势;(2)应用Ising系统、Contact系统、Voter系统和Percolation系统等构建、预测、分析和计算机模拟金融市场波动,以解释金融复杂交互系统内在的波动规律性质;(3)研究金融时间序列回程间隙与波动相关性的统计规律性(包括拟合程度分析、证券市场与能源市场相关性分析、长记忆性分析、相关性分析、波动程度与趋势分析等)。通过四年的科研工作,我们在此领域取得了很多科研成果。理论模型得到了进一步的发展和完善,实际数据的统计分析取得很多成果,把理论研究与实际问题较好的联系在一起。2013年以来,已经发表学术论文63篇,其中SCI期刊论文48篇;毕业博士研究生3名、毕业硕士研究生8名;参加多次国际、国内学术交流活动等。
项目成果
期刊论文数量(54)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)
Forecasting energy market indices with recurrent neural networks: Case study of crude oil price fluctuations
使用循环神经网络预测能源市场指数:原油价格波动案例研究
- DOI:10.1016/j.energy.2016.02.098
- 发表时间:2016
- 期刊:Energy
- 影响因子:9
- 作者:Jie Wang;Jun Wang
- 通讯作者:Jun Wang
FLUCTUATION BEHAVIOR OF FINANCIAL RETURN INTERVAL SERIES MODEL FOR PERCOLATION ON SIERPINSKI CARPET LATTICE
西尔宾斯基地毯格子渗滤财务回报区间序列模型的波动行为
- DOI:10.1142/s0218348x13500230
- 发表时间:2013
- 期刊:Fractals-Complex Geometry Patterns and Scaling in Nature and Society
- 影响因子:4.7
- 作者:Yanfang Dong;Jun Wang
- 通讯作者:Jun Wang
Statistical analysis on multifractal detrended cross-correlation coefficient for return interval by oriented percolation
定向渗流回归区间多重分形去趋势互相关系数统计分析
- DOI:10.1142/s0129183115500023
- 发表时间:2015
- 期刊:International Journal of Modern Physics C
- 影响因子:1.9
- 作者:Wei Deng;Jun Wang
- 通讯作者:Jun Wang
Volatility clustering and long memory of financial time series and financial price model
金融时间序列和金融价格模型的波动聚类和长记忆
- DOI:10.1016/j.dsp.2012.11.004
- 发表时间:2013
- 期刊:Digital Signal Processing
- 影响因子:2.9
- 作者:Hongli Niu;Jun Wang
- 通讯作者:Jun Wang
Nonlinear scaling analysis approach of agent-based Potts financial dynamical model
基于Agent的Potts金融动力学模型的非线性标度分析方法
- DOI:--
- 发表时间:2014
- 期刊:Chaos
- 影响因子:2.9
- 作者:Weijia Hong;Jun Wang
- 通讯作者:Jun Wang
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- 影响因子:--
- 作者:王军
- 通讯作者:王军
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