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.     

基于小波方差的运动想象脑电信号特征提取

针对区分两种不同运动想象(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口任务,提出了以小波方差作为分类特征的方法.首先深入研究了小波变换以及小波方差的计算方法,结合验证脑电图(EEG)存在的ERD/ERS现象,然后利用小波分解系数方差对C3,C4导联脑电信号进行特征提取,最后采用最简线性分类器进行分类,采用分类正确率作为主要评价标准.结果表明,最大分类正确率为85%,最佳分类时间段为4~6.5 s.与BCI竞赛和其他方法相比,在保证分类正确率的前提下,所使用的特征提取和分类方法更加简单,具有较高的参考价值.     

基于极大重叠离散小波变换的金融高频数据波动率估计

利用极大重叠离散小波变换方法对资产收益的积分波动率进行估计.针对沪深300指数选取不同小波函数估计积分波动率,计算相对误差统计量.结果表明,不同小波函数对积分波动率估计不存在显著差异,但随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高.对尺度及其相应尺度下的波动率进行对数变换可见,二者之间存在显著的线性关系,随着尺度的增加,波动率逐渐变小.     

小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

基于小波分析的金融波动分析

提出了一种基于小波方差的金融波动的长记忆分析方法,以及基于小波协方差的不同市场金融波动相关性的分析方法,用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行了分析,结果表明该方法是有效和可行的.又对长记忆随机波动(LMSV)过程同一尺度下和不同尺度下的离散小波变换(DWT)系数的相关性进行了分析,结果表明同一尺度和不同尺度下的DWT系数都是近似不相关的.