帮我写一个本科论文的开题报告,题目是黄金期货与现货价格间的相关性研究
时间: 2023-02-08 13:15:32 浏览: 45
好的,首先,感谢您选择我来帮助您写论文的开题报告。
本篇论文的主要研究内容是黄金期货与现货价格之间的相关性研究。黄金是一种重要的货币和保值工具,市场上普遍存在黄金期货和现货两种交易方式。期货交易是指在未来某一特定时间内进行的商品买卖,而现货交易则是立即进行的商品买卖。
在这两种交易方式中,黄金期货价格往往会受到现货价格的影响。因此,本研究旨在探讨黄金期货与现货价格间的相关性,并分析其影响因素。
为了达到上述目的,本研究将采用定性和定量的研究方法。首先,我们将对黄金期货和现货市场的发展历史进行深入研究,了解两者的区别和联系。其次,我们将分析近几年来黄金期货与现货价格的变化趋势,探究其中的相关性。最后,我们将利用统计学方法对数据进行分析,揭示黄金期货与现货价格之间的关系。
通过本研究,我们希望能
相关问题
帮我写一个典型相关性分析的Python代码
当两个变量之间存在相关性时,典型相关性分析可以帮助我们找到它们之间的关系。以下是一个简单的 Python 代码示例,用于执行典型相关性分析:
```python
import numpy as np
from scipy.linalg import eig
# 创建两个随机变量
x = np.random.rand(100, 3)
y = np.random.rand(100, 4)
# 计算相关矩阵
rxx = np.corrcoef(x, rowvar=False)
ryy = np.corrcoef(y, rowvar=False)
rxy = np.corrcoef(x, y, rowvar=False)[:3, 3:]
# 计算典型相关系数
eigvals, eigvecs = eig(np.dot(np.dot(np.linalg.inv(rxx), rxy), np.dot(np.linalg.inv(ryy), rxy.T)))
canonical_corr = np.sqrt(eigvals)
print("典型相关系数:", canonical_corr)
```
在这个例子中,我们首先创建了两个随机变量 x 和 y,然后计算它们之间的相关矩阵。接下来,我们使用 eig 函数计算典型相关系数,并将结果存储在 canonical_corr 变量中。最后,我们打印出典型相关系数的值。
请注意,这只是一个简单的示例,实际上,典型相关性分析可能需要更多的数据预处理和统计分析。
帮我写一个稀疏典型相关性分析的Python代码
当然可以,以下是一个简单的稀疏典型相关性分析的Python代码:
```python
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# 构造稀疏矩阵
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
row = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2])
col = np.array([0, 2, 1, 2, 0, 2])
sparse_matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3))
# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = np.corrcoef(sparse_matrix.toarray(), rowvar=False)
print(correlation_matrix)
```
这段代码会输出一个3x3的相关系数矩阵,其中每个元素表示对应两列之间的相关性。