价格分析

该文分析了1985-2018年中国黄金价格的波动,计算了历史波动率为3.24%。黄金价格受国际石油价格、全国居民消费价格指数、美元汇率、世界黄金产量及道琼斯工业指数影响,其中石油价格、黄金产量和道琼斯指数与价格正相关。此外,城镇居民可支配收入和人均GDP与黄金价格也有一定关联。

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(1) 政府对于黄金期货市场调控幅度较小,国家对黄金的使用程度正常
(2) 各国贸易经济稳定发展,无重大战争发生,各国黄金市场流通正常
设与求解

数据选取

黄金市场的变动是风云莫测的,同时也是瞬息万变的。为了研究中国市场黄金价格的波动情况,选取了1985-2018年的年价格和月价格数据进行模型的具体分析。下面首先对黄金序列G进行数据统计,作出历年的趋势图,如图(1)所示。


图1:1985年至2018年中国黄金价格走势图

计算历史波动率

历史波动率是度量资产价格历史变动的指标,它度量的是资产价格在一定特定时期内得活跃程度。通常,历史波动率是取一段时期内每日资产收盘价变动百分比的平均值,并将其年化。这里选取历年来每月黄金的市场价格进行分析。[^1]

首先,计算每月黄金市场的变动情况。计算当月的黄金价格与前一个月价的比值,并取自然对数:
Rt=ln(GtGt−1)R_t=ln(\frac{G_t}{G_{t-1}})Rt=ln(Gt1G

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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