中国、巴西、俄罗斯股票市场间波动溢出效应的实证研究——基于小波多分辨率分析的多元BEKK-GARCH模型

互联互通是世界经济飞速发展的动力源,在促进了各国之间的经济往来的同时,也加深了各国股票市场之间的联系。中国与巴西、俄罗斯作为经济合作程度较高,三个国家的股票市场也有很多相似的特征。因此,研究中国、巴西、俄罗斯股票市场之间的波动溢出效应有很重要的学术意义。本文选取中证500指数、巴西IBOVESPA指数、俄罗斯RTS指数,作为中国内地、巴西、俄罗斯股票市场的代表,对2014年1月1日至2019年12月31日的收益率序列做波动溢出效应的实证研究。格兰杰因果检验的结果表明,仅有俄罗斯股票市场收益率的变动是中国股票市场、巴西股票市场收益率变动的格兰杰原因。基于BEKK-GARCH模型,研究发现中国、巴西、俄罗斯的股票市场都体现出波动的聚集性和持久性溢出效应,并且中国与巴西股票市场、中国与俄罗斯股票市场、巴西与俄罗斯股票市场之间都存在双向的波动溢出效应。本文将小波分析引入研究,与多元BEKK-GARCH(1,1)模型相结合,把三个国家股票市场的收益率序列分解为不同尺度的信号,对应建立不同交易周期下的波动溢出效应模型。结果发现在短期、中期和长期的时间尺度下,三个股票市场相互之间依然显著存在双向溢出效应。文章建议政策制定者关注股票市场间的溢出关系,完善监管体制,并且出台抵御市场剧烈波动的政策。同时,又从投资者的角度出发,提醒投资者不要忽视高关联程度的股票市场的重要信息。

小波多分辨率分析在X荧光谱线本底扣除中的应用研究

X射线荧光分析会使特征X射线的全能峰叠加在一定的本底之上。本底扣除的效果影响X荧光测量的精度。X射线荧光光谱是由各种频率的全能峰和本底构成,利用小波多分辨率分析,实现峰线和本底的层层剥离,达到扣除本底的效果。

改进型小波多分辨率分析及小波梳状滤波器

为克服小波多分辨率分析在高频段频率分辨率低的缺点,提出一种改进型小波多分辨率分析算法,并在此基础上给出一种新型小波梳状滤波器(WCF)的实现方法.改进型小波多分辨率分析算法对高频段进行逐级细分,得到一系列窄带的共轭正交滤波器(CQFs)及其输出信号序列.利用共轭正交滤波器的频率响应特性,将这些窄带滤波器通道组合成WCF.理论分析与仿真结果均表明,WCF在各频段都具有相同的频率分辨率,并能够检测子频带交界处的频率分量.WCF不仅易于实现,而且可以根据问题需要设定子带带宽,得到足够高的频率分辨率,适用于时变和非平稳信号时频特征的检测.

基于小波多分辨率分析的高性能XY工作台故障诊断

针对直线电机驱动的高性能XY工作台的结构及运动特点,提出基于小波多分辨率分析与信号时域分析相融合的高性能XY工作台故障诊断方法;该方法通过分析研究高性能工作平台多工况多位置的振动信号,对信号进行小波多分辨率分解后不同尺度上的分解系数模值取平方,进行消噪处理,解决了工作台振动信号中随机噪声信号和故障特征信号混叠不易提取的难题,由获取的小波系数模值平方序列结合时域分析方法构造特征量,提取出故障信号特征。试验表明,该方法可有效地实现高性能XY工作台的故障诊断。

鼓泡流化床风帽压力信号的小波多分辨率分析

提出通过采集流化床风帽压力信号的方法,实现对流化床内气固两相流动的状态监测.利用冷态鼓泡流化床试验台,在不同表观气速、静床高以及加料放料扰动的工况下,采集风帽压力信号并对其进行小波多分辨率分析.结果表明:低频信号pa3的变化能够很好地反映流化床内不同运行工况时的气固流动状态的变化;采用合适的方法对风帽压力信号进行分析处理,可以找到反映流化床内气固流动状态的本质特征参数;基于风帽压力信号的流化床状态监测,可很好地避免压力测点损坏的影响.

基于时域积累平均和小波多分辨率分析方法的弱信号去噪

当传感器采集到的信号信噪比很小时,传统的微弱信号测量方法不太理想。提出了对传感器采集到的微弱信号进行累加平均和小波变换中的多分辨率分析方法相结合去噪。通过仿真分析,表明该方法可以有效地提取出有用信号,抑制噪声。

小波多分辨率分析时变系统参数识别算法的鲁棒性研究

针对多自由度时变系统参数识别问题,基于Daubechies小波多分辨率展开的时变参数辨识方法分析影响参数识别鲁棒性的各个因素。通过数值分析针对突变、线性慢变以及谐波快变的时变参数进行识别,研究结果表明:当基函数dbN一定时,在预先确立的分解尺度范围内,识别精度随分解尺度的增加而增加;待识别参数的频率特性对分解尺度的选择有很大影响,快时变参数比慢时变参数对分解尺度更为敏感;基函数dbN并不是影响识别精度的主要因素;在分解尺度相同的情况下,可以通过提高采样频率增加快时变参数识别精度。

基于小波多分辨率分析的输电线距离保护

输电线路故障后的暂态期间,通过微分方程算法估算的电阻、电抗呈现衰减振荡变化特征。为了实现距离继电器的快速、可靠动作,需要滤除其中包含的高频成分。为此,提出应用小波多分辨率分析技术处理微分方程算法结果的方法。将微分方程算法的结果构成序列,采用Daubechies小波对该序列进行多分辨率分析。序列经小波分解成低频的逼近成分和高频的细节成分,选取低频逼近成分,经重构后得到故障线路阻抗,实现线路故障后快速估算出具有较高精度的阻抗值。PSCAD/EMTDC仿真结果表明:该方法能可靠、快速动作,其性能受故障初始角、故障距离等因素的影响小。

基于小波多分辨率分析的无人机图像定位方法研究

采用图像匹配辅助导航方法可以极大地提高无人机的作战和生存能力,文中结合无人机航拍图像的特点提出了基于小波多分辨率分析的图像匹配方法。该算法首先利用正交小波分解图像,形成图像金字塔结构描述,提取不同尺度下的图像边缘特征,从粗尺度到细尺度的逐步搜索确定最佳匹配位置.将该算法应用于航拍图像,仿真结果表明算法是有效,可行的。

一种小波多分辨率分析的多算子动态场景目标跟踪算法研究

根据某型号多传感器光电成像设备实际应用的特点,提出了一种基于小波多分辨率分析(MRA)的多算子自适应目标识别跟踪算法,可实现昼夜型光电设备对陆地/海面全动态场景不确定目标的识别跟踪。建立了一种基于帧内、帧间置信度评价的双阈值自适应跟踪预测策略和相似目标辩识准则,有效地提高了目标跟踪的稳定性和鲁棒性。地面仿真及空中实际飞行实验结果表明:该算法能够很好地实现在各种复杂场景条件下的动态场景目标的稳定跟踪。

基于小波多分辨率分析的环渤海地区TRMM 3B42数据校正

利用环渤海地区1998-2014年55个气象站点的日降水资料,基于小波多分辨率分析方法对TRMM3B42卫星降水产品进行订正,并分析订正后3B42数据的降水估算精度.结果表明：订正后的3B42数据与站点降水数据之间的相关系数显著提高,MAE、RMSE则明显降低;订正后的3B42数据对日降水事件的探测成功率得到提高,错报率有所下降;小波多分辨率分析方法有效提高了3B42数据对各季节,特别是冬季日降水的估算精度;但,订正后的3B42数据对日降水量仍存在一定的高估现象.

基于小波多分辨率分析的掌纹分割算法研究

由于复杂掌纹纹线存在难以分割和有效性较低的问题,该文采用小波多分辨率分析方法构建掌纹分割算法,算法首先利用小波多分辨率对高频子图的候选子区域进行分析,将获得的相似掌纹纹线集合加以合并,并对合并相似区域的集合和二值化集合求交集得到融合图像,最后利用区域生长法和形态学去噪获得掌纹主要纹理特征.

中美股市对在美上市中国概念股的溢出效应研究——基于小波多分辨率分析

目前中国公司海外上市地点主要选择在香港和美国市场,其中在美国上市的中国公司的市场表现吸引了越来越多国内外投资者和相关机构的广泛关注。美国证券市场和国内A股市场对在美上市的中国公司的关联影响也成为众多学者的研究热点。本文运用小波多分辨率分析方法,从不同尺度分量将股指收益率序列分解成高频系数序列和低频系数序列。实证数据分析表明,美国股市对在美上市的中国概念股有着较强的溢出效应,而国内的A股市场也同样对在美上市的中国概念股表现出溢出效应。且两个市场对中国概念股的溢出效应短期内都有随着时间而增强的趋势。

循环流化床压力波动信号的小波多分辨率分析

在150 mm×150 mm×2000 mm循环流化床试验模型上,分别以50,100,200和400 Hz采样频率,采集床壁静压波动信号.应用小波多分辨率分析方法,将原始压力信号分解成各尺度信号,然后提取各尺度能量模特征值,用以描述流态化系统气固两相流动特性.研究了采样频率、测点高度、表观气速等因素对分析结果的影响.本文结论有助于深入理解流态化系统流体动力特性规律.

基于小波多分辨率分析和数据融合技术的弱小目标检测

复杂背景中弱小目标的检测一直是监视和告警系统的重要组成部分。要求监视和告警系统具备极快的反应速度，就只有及时地发现目标、跟踪目标、及时地捕获和锁定目标。而监视和告警系统为了增大其有效作用距离，要求在远距离发现目标，因此在绝大部分时间内，目标在视场中是以小目标（点和斑点目标）形态出现的，而且目标的对比度一般都很低，要保证可靠、稳定地检测并跟踪目标就有一定的难度。

小波域多分辨率分析对图像匹配特征点提取的影响

将小波引入SIFT算法,提出利用小波多分辨率分解降低图像中边缘、噪声等不良信息点比重方法。利用工程上常用的4类小波,分别对图像进行小波分解,将图像的低频成分建立尺度空间,基于局部特征提取图像特征点,引入统计学理论中的召回率和图像匹配中的准确率两个指标,研究不同小波对图像匹配中特征点提取的影响,寻求图像处理的最优小波类型。实验表明,bior4.4小波对图像的多分辨率分解后获得的特征点,可以在较低错配率的情况下获得较高的召回率。

进口商品价格指数对CPI和PPI的传导机制研究——基于小波多分辨率分析

本文基于2005年1月至2014年12月进口价格指数(IPI)及基于广义经济分类的分类价格指数、居民消费价格指数(CPI)、工业品出厂价格指数(PPI)月度数据,采用小波多分辨率分析将原始序列分解为短期分量和中长期分量,从时域和频域两个维度研究IPI对CPI和PPI的传递效应。结果显示:在短期和中长期内,三个价格指数呈现相同的变动趋势。通过Granger因果检验、协整检验、VAR和VEC等方法进行实证检验发现,短期内IPI及其子成分都是CPI和PPI变动的Granger原因,而在长期内IPI是CPI和PPI的Granger原因,且存在协整关系,但IPI的不同子成分与CPI和PPI之间的关系却存在差异,IPI对CPI和PPI的影响在长期内较短期内更为显著。

基于小波多分辨率分析的结构时变参数识别

利用小波多分辨率分析将结构的时变参数在多尺度上展开,截断高频细节成分,仅由展开的低频成分来近似描述时变参数(阻尼和刚度),将结构时变参数识别问题转化为时不变小波系数估计问题.基于Akaike信息准则(AIC)来优化确定各时变参数的小波分解层数.分解的小波系数采用最小二乘求解得到,为减小方程的病态问题,对模型进行Tikhonov正则化,然后重构识别出结构的时变参数.建立了一个三层剪切框架时变结构模型验证该方法的有效性.识别结果表明,该方法可以有效识别结构时变参数,时变刚度比时变阻尼识别效果更好,抗噪性更高.

多分辨率小波分析在GIS线状要素简化中的应用

线要素化简一直是自动制图综合中的重要研究内容。利用小波分析的多分辨率原理和Douglas算法,对线状要素进行平滑和综合,实现了线状要素的空间多尺度表达。并对实际数据进行实验,结果表明,此方法不仅能够达到曲线化简的目的,而且能够保持化简前后的视觉效果和原始数据的特征。

基于时域积累平均和小波多分辨率的井下测距系统设计

根据超声波测距的原理,利用回波时间差来测量待测距离,并设计了超声波测距系统的软硬件。在此基础上,提出了对传感器采集到的微弱信号进行时域累加平均和小波变换中的多分辨率分析方法相结合去噪。实践证明,系统极具实用价值。