1、分類號(hào)密級(jí)UDC1注學(xué)位論文金融時(shí)間序列多級(jí)分形分析及其在信息挖掘的應(yīng)用（題名和副題名）張曉娟（作者姓名）指導(dǎo)教師姓名曾勇院長(zhǎng)教授博士潘和平主任教授博士電子科技大學(xué)成都（職務(wù)、職稱、學(xué)位、單位名稱及地址）申請(qǐng)專業(yè)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)名稱數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文提交日期2008.4論文答辯日期2008.6學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人2008年月日注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。摘要I摘要本文基于多級(jí)分形分析對(duì)金融時(shí)間序列

2、潛在結(jié)構(gòu)信息（多級(jí)趨勢(shì)、周期、季節(jié)效益、隨機(jī)擾動(dòng)、模式等）的挖掘進(jìn)行了研究。首先分別介紹了小波多分辨率分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）和ZigZag分解三種分解方法，用以實(shí)現(xiàn)對(duì)金融時(shí)間序列的多級(jí)分形分解。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，小波多分辨率分析產(chǎn)生的各級(jí)子序列具有多級(jí)時(shí)間尺度特征；經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾玫降娜我蛔有蛄芯话瑔我坏膬?nèi)在振動(dòng)模式，具有良好的物理意義；ZigZag分解能夠有效捕捉各級(jí)子序列中的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。然后基于多級(jí)分形分解和結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型，本

3、文提出了多級(jí)結(jié)構(gòu)時(shí)間序列（MSTS）模型的一種實(shí)現(xiàn)方法，用于提取金融時(shí)間序列中潛在的多級(jí)趨勢(shì)、周期、季節(jié)效益和隨機(jī)擾動(dòng)等結(jié)構(gòu)信息。該實(shí)現(xiàn)方法分為三步：首先通過(guò)小波多分辨率分析將金融時(shí)間序列分解為具有不同時(shí)間尺度多級(jí)子序列；然后利用EMD分別提取出各級(jí)子序列的結(jié)構(gòu)信息，并對(duì)其建立相應(yīng)的狀態(tài)空間模型；最后運(yùn)用卡爾曼濾波動(dòng)態(tài)地估計(jì)各個(gè)模型參數(shù)。通過(guò)對(duì)全球四支股指價(jià)格時(shí)間序列的實(shí)證研究表明，MSTS模型不僅可以有效提取金融時(shí)間序列中的多級(jí)結(jié)構(gòu)信

4、息，還具有良好的樣本外預(yù)測(cè)能力。最后，本文將多級(jí)分形分解和模式匹配相結(jié)合，提出了適用于金融時(shí)間序列的多級(jí)模式匹配（MPM）模型，用于挖掘序列中或序列間的相似模式，為后續(xù)的預(yù)測(cè)工作奠定基礎(chǔ)。MPM模型首先利用ZigZag方法將金融時(shí)間序列分解為多級(jí)子序列，然后逐級(jí)進(jìn)行模式匹配。在各級(jí)子序列的匹配過(guò)程中，均先以趨勢(shì)相似性為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行粗匹配，再以價(jià)格變化率的歐式距離作為相似性度量完成進(jìn)一步的細(xì)匹配。實(shí)證結(jié)果表明，通過(guò)MPM模型得到的匹配結(jié)果無(wú)論