多重分形去趋势交叉相关性分析在BVP模型时间序列的应用的开题报告_第1页
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文档简介

多重分形去趋势交叉相关性分析在BVP模型时间序列的应用的开题报告一、选题背景及意义在金融领域，时间序列分析是一个重要研究方向。通过对金融时间序列进行分析，可以得到一些有用的信息，例如未来的趋势、风险和收益等。然而，金融时间序列通常具有非线性的、非平稳的特点，传统的时间序列分析方法往往难以处理这些特征。多重分形理论是一种用于研究非线性和非平稳时间序列的数学工具。相比于传统的统计学方法，多重分形理论具有更好的灵活性和精度。多重分形理论不仅可以描述时间序列的整体特征，还可以对其局部特征进行分析。因此，多重分形理论被越来越多地应用于金融时间序列分析中。趋势分析是时间序列分析的一个重要组成部分，可以帮助我们识别时间序列的长期趋势。然而，长期趋势可能会干扰我们对时间序列的短期波动进行分析。因此，通常需要对时间序列进行去趋势处理。常见的去趋势方法包括线性回归、多项式拟合和移动平均等。交叉相关性分析是分析两个时间序列之间关系的一种方法。交叉相关性分析可以帮助我们了解两个时间序列之间的关联性、延迟时间和相关程度等信息。交叉相关性分析通常需要对时间序列进行归一化处理，以消除不同时间序列之间的单位差异。本文将探讨多重分形去趋势交叉相关性分析在BVP模型时间序列中的应用。BVP模型是一个基于多项式和周期函数的模型，可以用来描述市场的周期性行为。BVP模型时间序列具有非线性和非平稳的特点，非常适合应用多重分形理论进行分析。本文将通过去趋势处理和交叉相关性分析探讨BVP模型时间序列的关系，并探讨多重分形理论在金融时间序列分析中的应用前景。二、研究方法本研究的主要方法为：1.采集BVP模型时间序列数据，并对数据进行去趋势处理。2.应用多重分形理论分析去趋势后的BVP模型时间序列数据，并得到其多重分形性质。3.应用交叉相关性分析方法研究BVP模型时间序列之间的关系，并分析其延迟时间和相关程度等特征。4.探讨多重分形理论在金融时间序列分析中的应用前景，并对研究结果进行分析和总结。三、预期结果本研究预期能得出以下结论：1.去趋势处理可以消除长期趋势对BVP模型时间序列分析的干扰，并有助于揭示其非线性和非平稳特性。2.多重分形理论可以有效描述BVP模型时间序列的整体和局部特征，并有助于更深入地了解其特性。3.交叉相关性分析可以揭示BVP模型时间序列之间的关系，帮助我们更好地分析市场行为和趋势。4.多重分形去趋势交叉相关性分析方法在金融时间序列分析中具有重要的应用前景。四、参考文献[1]刘小勇，林渊松，倪松铭.多重分形理论研究进展及其在经济与金融时间序列分析中的应用[J].数学的实践与认识，2013，43（14）：214-222.[2]张熙丽.基于突变理论和多重分形分析的股价预测[J].通信学报，2015，36（4）：154-164.[3]许书华.多重分形与金融时间序列分析[J].金融研究，2011，（4）：126-13

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