復(fù)雜性檢驗方法的研究及在能源市場的應(yīng)用.pdf

1、時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)時代重要的研究方向，而對時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。本文研究了復(fù)雜性檢驗的方法，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)雜性檢驗方法，提出了復(fù)雜性檢驗的框架，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)以及動力系統(tǒng)的混亂程度。基于此框架，從以上三方面分別選取了多重分形消除趨勢波動分析法、關(guān)聯(lián)維數(shù)和樣本熵，最后應(yīng)用熵權(quán)法計算權(quán)重得到新的復(fù)雜性指標。同時，本文應(yīng)用該新指標分析了三個典型的能源市場: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間尺度的復(fù)雜

3、性分析。采用自適應(yīng)的集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將時間序列分解成各個模態(tài)，然后采用改進的模糊熵測量各個模態(tài)的復(fù)雜性。實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)雜性檢驗擴展到二維變量（即兩個時間序列）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，同時考慮了互相關(guān)在不同時間尺度下的變化。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