基于MF-DFA的国际原油价格多重分形特征研究

运用多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA)和多重分形谱分析方法,研究了1987～2008年美国西德克萨斯轻质原油(WTI)和欧洲北海布伦特原油(Brent)价格波动的多重分形特征.研究发现国际原油价格市场具有标度不变性特征,广义Hurst指数和广义R閚yi维数都随阶数的变化而变化,证明了国际原油价格市场存在显著的多重分形特征.研究还发现Brent原油比WTI原油具有更强的长程相关性和更宽的多重分形谱,两次海湾战争期间国际原油市场多重分形谱的变化明显.     

基于多重分形谱的局域网流量预测

基于非线性动力学理论,采用多重分形谱参数对局域网流量进行预测分析.首先,构造出实际局域网流量的多重分形谱并研究其谱参数的物理含义.然后,分析了多重分形谱参数与网络流量的关联关系.最后,采用多重分形谱对局域网流量进行了预测.研究结果显示,多重分形谱参数与网络流量的变化存在一定的关联性,采用多重分形谱可在一定程度上对网络流量的变化趋势进行预测,并且流量的波动量越大,预测的结果越准确,可预测的时间越长.     

强沙尘暴时序的标度不变性分析

强沙尘暴规模的时间序列具有复杂的波动性.运用多重分形消除趋势波动分析法分析我国北方近49年来的强沙尘暴序列.发现序列具有长程相关性;并确认强沙尘暴是多重分形过程,进而得出序列的多重分形谱.在此基础上,探讨了序列长程相关性和多重分形特征与强风、沙源和热力不稳定等我国北方强沙尘暴形成的主要因素之间的联系.     

基于小波和多重分形的金融时间序列聚类

为研究时间序列波动特征及其聚类,定义了反映序列波动特征的概率测度并考虑长期趋势项对时间序列多重分形分析的影响,采用小波分解与重构的方法去除低阶项,得到消除趋势项后的序列.比较消除趋势项前后序列的多重分形谱,结果显示多重分形谱的形状在消除趋势项后更加趋于钟形.由于多重分形谱可以定量表征序列的波动特征,将此方法应用于上海市场股票价格序列的波动特征分析,结果显示,消除趋势项后的上海市场股票价格序列的多重分形谱用于其波动特征的聚类具有更合理的物理意义.     

基于滑动窗口 MF-DFA 的股票风格资产收益多重分形分析

风格投资已逐渐成为基金构建投资组合的一种主流量化投资方法. 本研究在分析风格资产收益呈分形特征的基础上, 通过引入滑动窗口技术对传统的多重分形消除趋势波动分析法 (MF-DFA) 加以改进, 并对中信标普公司推出的 6 种股票纯风格资产指数日收益率序列的波动特征进行研究, 实证结果发现: 滑动窗口技术能有效减少因分割连接点处的不连续性而产生的伪波动误差; 风格资产指数日收益率序列均具有相关多重分形特征, 即原始序列具有持久性, 位置重构序列均具有反持久性, 且位置重构序列的多重分形特征显著弱于原始序列的多重分形特征, 表明风格资产指数收益序列的持久相关性是形成多重分形特征的主要原因; 价值、成长型比规模型风格资产具有更规律的多重分形特征, 表明价值、成长型比规模型风格资产的分形规律更明显. 本研究对基金公司、基金经理及时准确地把握股市风格动向以便构建适度风格漂移策略具有重要的理论价值与现实意义.     

上海证券市场的多重分形特性分析

作者将多重分形分析的三种方法(配分函数分析法、奇异谱分析法和多重分形趋势消除波动分析法)应用于我国上海证券市场在过去七年中的收盘指数序列,分析了不同时间标度对多重分形特性的影响.结果表明:上海证券市场具有弱多重分形特征,标度不变性达到六个数量级;多重分形的形状不随时间标度的改变而改变,但其强度随标度的减小而减弱;随着配分阶数的增大,多重分形随之增强,奇异谱曲线越来越粗糙,广义赫斯特指数逐渐减小.这些结果为进一步研究证券市场价格变化的动力学机理提供了坚实的实证基础.     

日中两国不同经济时期股市的多重分形分析

在不同的经济发展时期, 股票市场波动会呈现出不同的动力学特征. 鉴于分形理论在描述股票价格波动特性时具有许多优势, 应用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA) 对日本七个经济时期以及中国股市自建立以来三个经济阶段的股票市场指数进行实证研究. 结果显示: 不同经济发展时期日中两国的股票市场均具有明显的多重分形特性; 但各自不同的经济时期多重分形特性差异显著, 且与当时经济发展的状况存在着一定联系. 接着运用自组织特征映射(SOM)神经网络对日本七个经济时期股市的多重分形特性进行分类, 验证了多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)可以较准确地刻画出不同经济时期股票市场的动力学特征. 最后, 通过对比日中两国不同时期股票市场的多重分形性, 得出一些对中国经济发展有益的启示.     

多分形波动率测度的VaR计算模型

以上证综指长达6年时间的5分钟高频数据为实证样本,首先提出了一种基于多分形谱(Multifractalspectrum)分析的市场波动率测度方法(Volatility measurement),并进一步探讨了其在市场风险价值(VaR)计算中的模型设计和应用.实证结果表明: 我国新兴资本市场的价格波动确实具有显著的多分形特性,且与各类线性和非线性GARCH族模型相比, 在高风险水平上,基于多分形波动率测度的VaR模型具有更高的风险测度精度.     

基于小波分析的股市波动的多重分形辨识

以上证指数和深圳成分指数日收盘价的时间序列为样本,利用小波分析方法剔除序列的噪声干扰,对序列保留的波动趋势进行多重分形辨识.通过 WTMM (小波变换模极大)计算配分函数,尺度函数和多重分形谱等,全面细致的量化了序列的局部及不同层次的波动奇异性.计算结果表明:去除噪声干扰后, 中国现行证券市场的波动呈现显著的多重分形特征.     

我国螺纹钢线材市场的分形特征

运用重标极差分析方法(R/S分析法)、消除趋势波动分析(DFA方法)以及多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA方法),对我国螺纹钢线材市场收益率序列进行实证研究。结果表明:我国螺纹钢和高线两种钢材的日收益序列具有尖峰厚尾特征,并不服从正态分布,存在显著的正相关性和长记忆性;且螺纹钢和高线的日收益率序列具有明显的多重分形特征,因此仅用单一的标度指数对其进行描述是不合适的。     

基于WPTMM的PM2.5与气象条件关系的联合多重分形分析

PM2.5是影响空气质量的主要污染物,PM2.5污染浓度与气象条件关系密切,研究气象条件对PM2.5浓度的影响对改善城市空气质量有着重要意义.鉴于分形和小波在处理复杂非线性系统时的优势,本文提出了基于小波包变换模极大值(wavelet:packet transform modulus maxima,WPTMM)的联合多重分形,首先对变量序列进行小波包分解,使用模极大值进行去噪,然后构造联合配分函数,最后计算联合多重分形谱,分析两个变量之间的分形相关性.该方法将单个变量的多重分形扩展到两个变量的联合多重分形,并且利用WPTMM计算联合多重分形谱降低了计算复杂度,同时去除噪声的影响.用本文方法分析北京、香港PM2.5浓度与各气象要素之间的关系,实验结果表明,该方法能够有效地分析各种气象要素在不同季节中对PM2.5浓度的影响.     

SAR image denoising based on wavelet-fractal analysis

Wavelet-fractal based SAR （synthetic aperture radar） image processing is one of the advanced technologies in image processing. The main concept of analysis is that after wavelet transformation, multifractal spectrum of the signal is different from that of noise. This difference is used to alleviate the noise produced by SAR image.The method to denoise SAR image using the process based on wavelet-fractai analysis is discussed in detail. Essentially, the present method focuses on adjusting the Hoelder exponent α of multifractal spectrum. After simulation, α should be adjusted to 1.72-1.73. The more the value of α exceeds 1.73, the less distinctive the edges of SAR image become. According to the authors denoising is optimal at α=1.72-1.73. In other words, when α =1.72-1.73, a smooth and denoised SAR image is produced.     

基于方差波动多重分形特征的金融时间序列聚类

提出了一种新的概率函数计算方法，用于研究金融时间序列在方差波动方面的多重分形特征。在此基础上提出了一种基于多重分形的时间序列聚类算法，该算法能够根据不同的分析目的，灵活地使用不同的概率函数以及序列的多重分形特征参量进行聚类。对上海证券市场实际数据的实验结果表明，本文提出的聚类算法是灵活有效的。     

Variable bit rate video traffic modeling by multiplicative multifractal model

1.INTRODUCTIONAs network technology develops fast,video traffictakes a significant role in multi media services overnetworks.Variable bit rate(VBR)video could pro-vide constant visual quality.It is widely adopted innetwork environment.VBR video traffic exhibitsboth short-range dependent(SRD)and long-rangedependent(LRD)properties[1,2].It is very i mpor-tant to have a proper model to capture these proper-ties and to provide accurate information for trafficcontrolling.Multiplicative mul…     

Quantum financial economics — risk and returns

Financial volatility risk and its relation to a business cycle-related intrinsic time is addressed through a multiple round evolutionary quantum game equilibrium leading to turbulence and multifractal signatures in the financial returns and in the risk dynamics. The model is simulated and the results are compared with actual financial volatility data.