基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验

分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验.根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA(2,d,1)模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1.3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性.     

股市收益率与交易量长记忆性实证研究

从计量经济学及统计学的角度,运用重标极差分析、修正重标极差分析、KPSS检验及Granger因果检验等方法,对我国沪深股市收益率与交易量的长记忆性特征进行了实证分析,并进一步研究了股市收益率与交易量之间的相互关系.重标极差分析及修正重标极差分析的实证研究结果表明,收益率及交易量序列的Hurst指数均大于0.5,且成交量序列的Hurst指数明显高于收益率序列;此外收益率及交易量的KPSS统计结果对于所有滞后阶数均显著.上述结果说明中国股市收益率和成交量均具有长记忆性特征,且成交量的长记忆性强于收益率的长记忆性;Granger因果检验结果表明收益率和成交量之间存在着相互引导关系.     

非平稳和长记忆时间序列主频率估计方法研究

许多经济时间序列表现出非平稳性和长记忆性，对这样的序列进行谱分析并估计其主频率，采用传统的谱分析方法已不适用，基于平稳和非平稳分数阶差分自回归滑动平均模型，研究了具有非平稳性和长记忆性序列的主频率的估计方法，同时提出了包括模型定阶在内的基于极小化残差平方和的近似极大似然参数估计算法。通过对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的分析，说明了此方法的可行性和有效性。     

汇率收益率短记忆性与长记忆性特征的研究

采用Q检验,经典R/S分析法以及ARFIMA模型对人民币和欧元汇率收益率序列的记忆程度进行研究,结果表明人民币汇率收益率虽然不存在显著的短记忆性,但长记忆特征比较显著,而欧元汇率收益率虽然存在短记忆特征,但不存在显著地长记忆性,说明了欧元外汇市场的成熟和人民币外汇市场的低效,因此,对两种汇率收益率序列的拟合预测需建立不同的数学模型.     

中国和国际汇率市场的多重分形比较

使用MF-DFA方法对中国汇率市场和国际汇率市场主要汇率的收益和波动的多重分形性质进行了实证分析,发现中国汇率市场和国际汇率市场的收益以及波动都存在明显的多重分形特征,且中国汇率市场的收益和波动的多重分形性质更为强烈.进一步验证了汇率收益以及波动序列的胖尾分布和长记忆性是多重分形产生的原因.     

区间型金融时间序列的长记忆性研究

研究金融时序的长记忆性能够帮助人们更加准确地刻画金融市场的特征,而在现有研究中,有关区间型金融时序长记忆性的研究很少。因此,考虑了区间型金融时序蕴含的长记忆性特征及其基于现有实值金融时序长记忆性建模的区间值时序预测模型,首先,将区间数表示成区间中心和区间半径的形式;然后分别对中心和半径序列进行长记忆性检验,并对具有长记忆性的序列进行组合预测;最后,以上证综指和深证综指的区间股指为实证对象进行验证。实证结果表明:上证综指的区间股指具有明显的长记忆性,且组合预测能够显著提高区间型金融时序的预测精度。     

行业股票日收益率的长记忆性研究

运用修正R/S分析和V/S检验两种分析方法,对我国股票市场13个行业日收益率序列的长期记忆性进行了比较研究,得出了以下结论：在5%的显著水平下,农林牧渔业的日收益率在两种方法下均不具有长记忆性;传播与文化产业的日收益率在修正R/S分析中不具有长记忆性,而交通运输仓储业的日收益率在V/S分析下不具有长记忆性;除上述提到的行业外,其余行业的日收益率在两种分析结果下,均具有明显的长记忆性。     

基于收益率分解模型的行业板块指数长记忆性研究

采用资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)将国内A股市场11个行业板块指数的收益率分解为市场超额收益率和行业本身超额收益率,使用重标极差法(Rescaled Range Analysis,R/S)和局部Whittle(Local Whittle,LW)方法,分别检验行业本身超额收益率和市场超额收益率及其波动率的长记忆性。实证结果显示,行业本身超额收益率的长记忆性要弱于市场超额收益率的长记忆性,同时行业本身超额收益率波动性的长记忆性更加受到行业本身的影响。     

中国股市长记忆检验的滑动分块自助法仿真

提出基于滑动分块自助的GPH(Geweke,Porter-Hudak)检验方法,并检验沪、深股市的各种收益率序列的长记忆性.结果表明,沪、深两市的日指数收益率序列是一个I(0)过程而非长记忆过程.然而,沪、深两市的绝对值收益率和收益率平方序列却是一个分数差分过程,沪市的绝对值收益率和收益率平方序列的分数差分值大约为0.30,深市的绝对值收益率和收益率平方序列分数差分值大约为0.35.即深市的长记忆性强于沪市,同时也说明上海股市的运行效率要高于深圳股市.     

石油价格的ARFIMA模型预测研究

经检验，石油价格波动具有长记忆性，而通常用于定量预测的ARMA模型是不考虑长记忆性的．应用考虑长记忆性的ARFIMA模型对石油价格进行了预测研究，预测结果表明，ARFIMA模型的预测结果要好于不考虑长记忆性的ARMA模型．     

人民币与国际汇率的非线性特征研究

采用BDS检验和R/S方法揭示了2种人民币汇率和3种国际汇率日收益率序列是确定性分形序列.研究结果表明,上述汇率序列不服从正态分布和布朗运动,并且具有内在的非线性分形结构,人民币兑日元的汇率波动关联性比其它汇率的波动性高,反映出人民币兑日元汇率波动受历史信息的影响程度较高,其"长期记忆"特征也越明显,有助于进一步深入分析汇率的内在机理以及对汇率进行预测.     

中国股市行业指数及个股长程记忆研究

股票市场收益记忆特征对于非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要意义。该文选取沪深股市的三只行业指数和隆平高科及大江股份的日、周收益率时间序列,通过R/S分析方法分别计算出其相应Hurst指数。结果表明收益率时间序列具有长程记忆特征,且存在一个大周期和一个小周期,也验证了收益率时间序列不符合布朗运动。这对风险管理及投资时机的选择有一定的指导作用。     

沪深两市股票指数的长记忆性

针对中国股票市场的长记忆性问题,讨论了分整自回归移动平均(Auto-regressivefractionalintegratedmovingaverage,ARFIMA(p,d,q))模型中的参数估计问题,重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d,并分别用经典R/S方法、有偏修正R/S方法和无偏修正R/S方法进行估计,并结合上证指数和深证成指的收益率数据,给出了3种方法的估计结果。实证结果表明,中国股票市场已初步显示出了长记忆性。给出ARFIMA模型的最优阶数和全部参数估计值。得出了上证指数和深证成指收益率所适合的最优的ARFIMA模型。     

股市时间序列的非线性分析

利用自相关函数对恒生指数日收盘价时间序列中的自相似性进行了初步的实证和理论分析.在此基础上,运用Husrt指数,进行了R/S(Re-scale Range Analysis)分析,以侦测收盘价的长程相关性.最后,对恒生指数日收盘价时间序列进行相空间重构,对其关联维数以及Kolmogorov熵进行了计算.研究结果表明,恒生指数日收盘价变化具有混沌等非线性性质.这一结论对股票市场理论建模、短时预测和管控策略的制定具有重要的意义.     

带有结构变点的长记忆模型的实证研究

运用改进的Tapered对数周期图方法对带有结构变点的长记忆模型的参数和变点进行估计,对上证指数的波动性进行长记忆检验及变点讨论,研究结果表明,上证指数的波动率序列同时具有显著的长记忆特性以及结构变点。     

基于成交量的股价序列构造及分形分析

构造了一种基于日历交易时间和基于成交量推进的股价转换函数 ,这种方法体现了量价配合和熵的思想 ,并在此基础上 ,通过 R/S分析法对上海股市的部分个股进行研究 .结果表明上海股票市场表现为高度正相关分形时间序列 ,且在短期内无明显循环周期     

北江流域径流时间序列的分形特征解析

 径流时间序列具有非线性、复杂性和不确定性的特征,运用R/S分析法、多重分形方法对北江流域石角站1954-2006年的年平均径流量时间序列进行研究,解析其分形的特征。结果表明：北江流域石角站的Hurst指数远大于05,说明北江流域年平均径流时间序列具有明显的趋势性成分,即北江流域年平均径流量具有明显的持久性和长期记忆特性。结合V 统计说明,北江流域的年平均径流量的持久性经过15~20年之后会消失。根据多重分形方法,通过对幂谱和统计矩函数的分析,得出北江流域石角站年平均径流量时间序列的无标度性,借助分配函数、广义分形维数和多重分形谱对年平均径流量的研究,表明北江流域石角站多年平均径流量具有多重分形的特征,为北江流域径流的预测工作的做了重要的铺垫。