沪深股票市场长程记忆相关性研究

针对上海和深圳的日收益序列,采用重标级差(R/S分析)对其进行了实证研究.从统计结果来看,样本序列呈现出尖峰、胖尾等有偏特征,明显不满足正态分布的假设,表明收益序列可能具有长程相关或记忆性.采用ARFIMA模型对沪深股市收益率的长期记忆性进行了检验,根据分段检验的结果,得出了一些我国证券市场有效性的结论.     

基于分形理论的复旦人民币汇率指数的预测分析

运用R/S分析法和Hurst指数对复旦人民币实际有效汇率指数的结构特征进行分析,发现市场具有状态持续性和分形分布的特征;同时建立分形插值模型描绘其在一段时间内的变化规律,并预测短期内的指数走势,发现与原数据走势基本一致,且其平均标准误差仅为2.618%.结果表明,运用Hurst指数来估计垂直比例因子和利用分形插值模型预测复旦人民币汇率指数均是可行的.     

上海股市价格行为的噪声色彩

运用R／S分析方法，通过分析分形布朗运动的分形噪声及其与Hurst指数H值之间的对应关系，实证检验了上海股市价格行为中存在的噪声色彩。结果表明，上海股市的价格变化和易变性变化分别呈现出明显的黑噪声和粉红噪声特征，这为理解我国股市的价格行为提供了一种可能。     

Hurst指数及股市的分形结构

基于R/S分析的Hurst指数揭示了自然界系统可观测量的幂函数关系,并在证券市场波动的复杂性研究中得到应用,但存在计算效率问题·作者利用标准差时间序列改进Hurst指数计算方法,并应用于国内沪深股市研究·结果表明,改进后的Hurst指数在计算效率上得到较大提高,沪深股市收益率均不服从正态分布,Hurst指数大于0 5,在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性,市场具有分形结构特征·     

基于豪斯多夫维数的烟叶质量分形特征研究——以贵州、云南烤烟烟叶含梗率为例

烟草质量的变化是烟草质量管理的重点,长期以来研究人员都在探索烟草质量变化的理论模型。本文将烟叶含梗率的变化理解为非周期性循环,运用基于Hurst指数的R/S分形理论对贵州省和云南省烟叶含梗率的变化序列进行分析检测,估算出平均循环周期和分形维,评估两省烟叶含梗率的稳定性和含梗率形成系统的复杂性。     

基于替代数据的Hurst指数计算

提出了一种利用替代数据方法计算Hurst指数的新方法。分析表明由约束实现方法生成的替代数据不但保留了原始时间序列中的长程依赖性,而且有效的消除了序列中的非线性相关性,可得到更为准确的Hurst指数值。     

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.     

沪铜期货市场长记忆特征的R/S分析

利用重标极差(R/S)方法,对沪铜期货不同时间标度收益率序列的长记忆特征进行分析.分析结果表明,沪铜期货表现出持续性的状态,价格具有长记忆性.同时,沪铜期货市场日收益率、周收益率存在长度不同的平均循环周期;但月收益率没有检测到类似的循环周期.这表明沪铜期货的周期特性与时间标度的选取方式存在一定的联系,进一步证明了沪铜期货价格的长记忆性.     

分形理论在吉林西部干旱指数预测中的应用

干旱指数反映了气候的干旱程度,干旱指数的年际变化能够体现一个地区气候的演变.吉林西部降水不足,蒸发量大,干旱程度逐渐加剧.应用分形理论,首先进行了吉林西部1951-2003年共53 a干旱指数的R/ S分析,计算出Hurst系数,结果表明吉林西部的干旱指数在时间序列上具有显著的自相似性.在此基础上,应用连续变维分形模型预测了2004-2023年的干旱指数,结果表明该区气候将继续向干旱的趋势发展.     

武江流域洪水时间序列的R/S分析

该文证明了武江流域洪峰流量具有偏随机游动和分形特征,流域洪水时间序列具有明显的持久性和长期记忆特性.结合V统计,表明武江流域的年洪峰流量的持久性经过6年之后会消失;分析了武江流域53场洪水的持久性明显增加趋势的原因.     

电话发展的R／S分析

作者在本文利用分形理论中的Ｒ／Ｓ分析方法，根据某地区过去电话发展状况，求得相Ｈｕｒｓｔ指数，由此可预测该地区电话的未来发展趋势。     

上海股票市场的标度特征

在分形理论的基础上,以上海股票市场为例,对1990年~2003年间上证综合指数的标度特征进行了实证研究.首先通过重标极差分析方法及V统计分析方法对上证综指的标度不变性进行了确认.其次,通过多重分形标度分析的方法进一步研究了上证综指时间序列的多重分形标度特征.实证结果表明,上海股票市场显示出不同时间标度上股票收益时间序列的持久性,而且表现出超过一年半时间的平均非周期性循环;另外,多重分形标度分析的方法不但能够确认标度不变性,而且能够说明金融时间序列中概率分布的标度变化,这对描述时间序列的变化规律具有现实意义.     

洞悉中国股市的波动特征及其时间敏感性--R/S分析方法的理论及其应用

运用R／S分析方法对中国股市进行研究，摒弃了以前多数学者对中国股市的单个指标的片面研究．而是从纵横两个方面研究中国股市．横向表现在选择了中国股市最具有代表性的两个指数——上证综指和深成指数；纵向表现在分别探索了两个指数在5个长短不同的时间增量上的收益率的分形特征及其时间敏感性．最后通过纵横两个方面的比较揭示了中国股市的波动特征。     

中国与海外股指的混沌特征的比较实证

通过深沪综合指数的5天收益率分布规律以及用R／S方法研究收益率序列得出这样的结论,即深沪综合指数的收益率不服从正态分布,并且收益率是负斜,呈现出胖尾和峰态;中国股票市场不是一个有效的市场,其收益率序列均为服从分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为;深综指的赫斯特指数H为0．87,非周期循环为16周(4个月),而沪综指的赫斯特指数H为0．85,非周期循环为25周(6个月)。也就是中国股市呈现出长期记忆等非线性的混沌特征。     

基于分形V/S技术的沪深股市长记忆性研究

将Cajueiro和Tabak提出估计Hurst指数的新方法即V/S分析引入我国沪深股票市场非线性特征的研究.比较研究表明V/S分析不易受短期相关性的影响,较R/S分析更为稳健和有效.通过对沪深两市综合指数的日收益率和周收益率序列的V/S分析,得到沪深两市的Hurst指数均小于0.5,这表明我国股票市场呈现出反持久性特征而不是长记忆性.     

R／S Analysis of China Securities Markets

This paper presents the law of changes of indices and stocks in the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges by using rescaled range analysis in nonlinear time series analysis. The Hurst exponents of the stock indices and of all stocks listed in the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges are estimated. The results show that the changes of indices and stocks in the last period have positive impact in the next period in the short run,but this impact disappears for long time.     

R/S分析模型与中国证券市场有效性检验

在介绍市场有效性及其一般检验模型的基础上,引进Hurst指数和R/S分析模型并对中国证券市场的有效性进行实证研究。     

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。