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Keywords:Stock, EMD / EEMD, GARCH model, Granger causality test, correlation
目录
1 引言 1
1.1 课题的背景及意义 1
1.2 国内外研究近状及发展趋势 2
1.3 本文主要研究内容 3
1.4 本文框架 3
2 经验模态分解法及改进 5
2.1 经验模态分解（EMD） 5
2.2 集合经验模态分解（EEMD） 7
3 EEMD分解应用与重构 9
3.1 采集数据及说明 9
3.2 世界主要指数EEMD分解 11
3.3 IMF分量重构 15
4 相关性分析 27
4.1 不同区域各股指的市场波动项的相关性分析 27
4.2 不同区域各股指的重大事件影响项的相关性分析 31
4.3 不同区域各股指的长期趋势项的相关性分析 36
5 总结与展望 41
5.1 总结 41
5.2 展望 42
致谢 43
参考文献 44
1 引言
1.1 课题的背景及意义
近年来，随着经济全球化和信息逐步共享化，全球经济飞速发展，当然，金融市场也紧随其后得到了较快的成长。由于金融行业的飞速发展，股票行业慢慢成为整个市场非常重要的部分。目前，股票这一金融市场不仅在国际上一直炙手可热，而且在我国国内也慢慢发展完善起来，当然对股票研究的学者队伍也就不计其数，都期望从中得到可靠的信息以帮助投资决策等。众所周知，遍布全球的各个股票市场发展状况参差不齐，各自所选取的发展路径也各不相同，其中欧美股票市场发展比较稳定，受外在因素影响概率较小，而中国股票市场比较容易受外在因素所影响，比如国家政策、股民素质、企业运营状况等等，这也就是中国股票和欧美股票市场的区别所在。那么，除了这些区别，世界各主要股票市场（中国、美国、德国、日本等）之间是否存在着潜在的联系与差别呢？这也就是本设计所要研究的！
股票作为重要的金融市场运作的工具之一，无论在经济发展方面还是国家安全方面都具有举足轻重的地位。随着信息化时代的到来，股票已逐渐成为人们主要话题之一，并以其独特的魅力吸引着越来越多的股民投入其中。然而，我们知道大多数人对股票的认识还只是停留在一些表面现象，并不能运用较为准确得当的研判方法进行分析。为了更好的深入股票市场，目前已有许许多多的学者投入其中，而且对股票价格的研究也越来越受到学者们的欢迎。论文网
盘面数据从多角度来给用户提供了股票价格，比如开盘价、收盘价、最高价、最低价等等，进而这些时刻变化的价格形成了如今暗藏玄机的股票市场。通过对这些价格的分析研究，便能够发现股票市场所隐藏的信息从而得出该类股票的发展趋势。所以说对股票市场的研究，首先对其股票价格数据分析是必不可少的，也是目前较为普遍采用的方法之一。当然，采用行之有效的数据分析方法对得出较为准确的结果可能就会事半功倍，这也是对股票价格数据分析的难点所在。