小波金融论文范文-试论小波对金融时序数据的处理.docVIP

小波金融论文范文:试论小波对金融时序数据的处理word版下载 小波对金融时序数据的处理论文导读：本论文是一篇关于小波对金融时序数据的处理的优秀论文范文,对正在写有关于小波论文的写作者有一定的参考和指导作用,论文片段：始信号，图二为采用小波函数db1对原始信号进行三层分解，分离出江西铜业股价中的高频部分，从而得到低频部分，更直观的看出股价变化的趋势，从而为投资者提供参考。小波分析目前在经济金融领域的运用还处于亟待完善的境地，相信随着研究的深入，小波分析会提供越来越多的策略进行经济金融的研究。　　参考文献：　　樊启斌.小波分析 摘要：小波分析于20世纪30年代由法国科学家Gsossman和Morlet提出，快速发展起来的数学工具，因其在时域与频域具有良好的局部性，宜于信号的局部与细节的研究，被称为”数学显微镜”。起初主要应用于工程、地质勘探、医学成像诊断，近年来才逐渐被引进经济金融领域，尤其对时间序列数据的去噪功能受到研究者的重视。本文先对小波分析作简单介绍，然后专注小波分析的分解功能，对比处理后的信号与原信号。由此得出，在趋势方面，处理后的信号的较原信号清晰。 　　关键词：小波分析 金融时序数据 　　处理（修改其中的以达到信号处理的目的） 重构（用小波重构信号与原信号对比）。 从流程可直观看出，取样比较关键，不同的取样，对所得结果及易于观察程度有非常大的影响；至于第三步的处理则依实际需要对dj,k进行修改。另外流程图未反映的小波函数选取理由会直接影响处理效果，应受到重视，读者可参考文献【2】。 　　二、金融时序数据的处理 　　文章选取江西铜业（600362）2011年6月22日至2012年8月15每日收盘价的数据采用db1小波函数进行处理。 　　图一 　　图二 　　图一为原始信号，图二为采用小波函数db1对原始信号进行三层分解，分离出江西铜业股价中的高频部分，从而得到低频部分，更直观的看出股价变化的趋势，从而为投资者提供参考。小波分析目前在经济金融领域的运用还处于亟待完善的境地，相信随着研究的深入，小波分析会提供越来越多的策??进行经济金融的研究。 　　参考文献： 　　[1]樊启斌.小波分析[M].武汉：武汉大学出版社，2010 　　[2]李智.小波理论与经济金融时序应用研究[D].厦门：厦门大学统计学院，2007 　　[3]胡昌华，夏启兵，周涛，张伟.基于MATLAB的系统分析与设计[M].西安：西安电子科技大学出版社，2001 　　[4]侯木舟.基于MATLAB的小波分析在股市技术分析中的应用[J].系统工程，2001