• 论文 • 上一篇    下一篇

原油价格时间序列自回归子模式传输特征分析

王甜1,2,3,董志良1,2,3,刘森1,2,3,李盼盼1,2,3   

  1. 1. 河北地质大学管理科学与工程学院,石家庄 050031;2. 河北地质大学自然资源资产资本研究中心, 石家庄 050031; 3. 河北省矿产资源战略与管理研究基地,石家庄 050031
  • 出版日期:2020-01-25 发布日期:2020-04-29

王甜,董志良,刘森,李盼盼. 原油价格时间序列自回归子模式传输特征分析[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(1): 117-128.

WANG Tian, DONG Zhiliang, LIU Sen, LI Panpan. Characteristics Analysis of the Transmission of Autoregressive Sub-Patterns in Crude Oil Price Time Series[J]. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences, 2020, 40(1): 117-128.

Characteristics Analysis of the Transmission of Autoregressive Sub-Patterns in Crude Oil Price Time Series

WANG Tian 1,2,3 ,DONG Zhiliang 1,2,3 ,LIU Sen 1,2,3 ,LI Panpan 1,2,3   

  1. 1. School of Management Science and Engineering, Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031; 2. Research Center of Natural Resources Assets, Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031; 3. Hebei Province Mineral Resources Strategy and Management Research Base, Shijiazhuang 050031
  • Online:2020-01-25 Published:2020-04-29

为了更好地分析原油现货价格的波动规律,文章以大庆原油日现货价时间序列为研究对象,把计量经济模型与复杂网络方法结合起来,定量地定义自回归模式,运用时间滑动窗的思想设置合理的窗体长度和步长,将时间序列划分为多个子模块,建立了多个自回归子模式.将自回归子模式设置为节点,各子模式之间的传输设置为边,建立自回归子模式传输复杂网络,利用复杂网络的特征与性质,研究大庆原油现货价格时间序列传输特性.文章发现少数自回归子模式和传输模式驱动大庆原油现货价时间序列的振荡,在传输过程中出现对波动的聚类效应,并且某些非主要自回归子模式在原油时间序列中具有高中介能力等.这项研究不仅为分析原油价格时间序列提出了独特的视角,而且为投资者提供了重要信息.

In order to analyse the trend of crude oil prices more effectively, this paper takes Daqing crude oil daily spot price time series as the research object, combines the econometric model with the complex network method, defines the autoregressive mode quantitatively, uses the sliding window idea to set the reasonable form length and the step number, divides the time series into several sub-patterns, and establishes several autoregressive sub-patterns. The autoregressive sub-patterns is set as a node, the transmission between the sub-patterns is set to the edge, the autoregressive sub-pattern transmission complex network is established, and the characteristics and properties of the complex network are used to study the spot price time series characteristics of Daqing crude oil. We find that a small number of autoregressive sub-patterns and transmission modes drive the oscillation of spot price time series of Daqing crude oil, and the clustering effect on fluctuation appears in the transmission process, and some non-main autoregressive sub-models have high intermediary ability in crude oil time series. This work not only proposes a new analysis for the crude oil prices time series but also provides important information for investors.

()
[1] 曹娟, 任凤丽. 耦合网络间的有限时聚类改进投影同步[J]. 系统科学与数学, 2021, 41(5): 1181-1190.
[2] 李盼盼, 董志良, 武天娇. 国际原油期货对中国新能源股指影响: 从多项式拟合到复杂网络[J]. 系统科学与数学, 2021, 41(5): 1355-1368.
[3] 董苏雅拉图. 证券市场中具有流动性人口特征的恐慌情绪传播模型[J]. 系统科学与数学, 2021, 41(10): 2919-2931.
[4] 周欢,刘嘉,马浩南. 改进的标签可重叠社区推荐模型[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(11): 2058-2070.
[5] 石宇静,胡昌敏. 复杂网络的动态输出反馈容错同步控制[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(10): 1701-1712.
[6] 肖峰,甘勤涛,黄欣. 具有多重权值的时滞复杂网络固定时间同步问题研究[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(1): 15-28.
[7] 安海岗,都沁军,张永礼. 基于复杂网络的时间序列单变量波动幅度研究[J]. 系统科学与数学, 2015, 35(2): 158-169.
[8] 陆刚. 农产品期货价格联动性实证研究------基于中美玉米期货日收盘价数据[J]. 系统科学与数学, 2015, 35(2): 181-192.
[9] 杨康,张仲义. 基于复杂网络理论的供应链网络风险传播机理研究[J]. 系统科学与数学, 2013, 33(10): 1224-1232.
[10] 张嗣瀛. 复杂系统中的自聚集, 系统功能与正反馈[J]. 系统科学与数学, 2011, 31(9): 1045-1051.
[11] 王莹莹;梅生伟;毛彦斌;刘锋. 基于复杂网络理论的含分布式发电的电力网络脆弱度评估[J]. 系统科学与数学, 2010, 30(6): 859-868.
[12] 曹玉芬;侯振挺. 一类增长网络模型的度分布[J]. 系统科学与数学, 2010, 30(4): 548-555.
[13] 谢凤宏;张大为;黄丹;谢福鼎. 基于加权复杂网络的文本关键词提取[J]. 系统科学与数学, 2010, 30(11): 1592-1596.
[14] 陈姚;吕金虎. 复杂动态网络的有限时间同步[J]. 系统科学与数学, 2009, 29(10): 1419-1430.
[15] 王龙;伏锋;陈小杰;楚天广;谢广明. 演化博弈与自组织合作[J]. 系统科学与数学, 2007, 27(3): 330-343.
阅读次数
全文


摘要