厄尔尼诺现象的R/S分析

根据厄尔尼诺现象的基本资料,利用Ｒ／Ｓ分析的原理和方法,计算了Ｈ指数,建立了Ｒ（ｉ）／Ｓ（ｉ）与ｉ的关系式,对厄尔尼诺年份进行了预测分析。     

基于R/S分析研究交通流的长程相关性

人们观察结果表明，城市交通流的变化具有周期性，但是如何从理论方法分析得出其具有周期性的结论，如何确定其周期，是需要解决的问题，论文提出用R／S(rescaled range)分析交通流的长程相关性来研究这一问题，介绍了该方法的原理，给出了一组实际交通流时间序列的实证分析结果，从计算出的Hurst指数求出了该交通流时间序列的变化周期，讨论了有益的结论。     

R/S系列分析的非线性估计及应用

针对 R/S 系列分析方法在估计 H 参数时存在一定偏差,从而导致分析结论产生分歧的问题,提出用非线性估计方法提高 R/S 系列分析估计 H 参数的精确度,同时结合 ARFIMA 模型对估计精度进行了验证.最后应用非线性 R/S 方法揭示中国股市主要指数和个股收益序列中的长期记忆效应.     

基于R/S分析的原油价格系统的分形特征研究

根据Brent 和WTI原油价格的真实时间序列数据,应用R/S分析方法,分析了国际原油价格系统中存在的分形特征,得到了不同时间标度下Brent 和WTI原油价格的Hurst指数,从而发现了系统对信息的长期记忆性;跟踪了不同时延下Hurst指数的演化轨迹,并根据系统不同的动力学行为将其划分为3个阶段;引入V统计量分析了系统的长程记忆机制,并得到了长程记忆的非周期循环长度.     

基于R/S分析的水资源预测

根据水资源丰枯变化的历史和实测资料 ,利用 R/ S分析的原理和方法 ,计算了 H指数 ,建立了 R( i) / S( i)与 i的关系式 ,对水资源的丰枯变化趋势进行了预测分析 ,结果较好 ,因而是水资源预测的一条比较有效的途径     

中国水稻主要病害发生率非线性特征的R/S分析

概述了中国水稻主要病害（稻瘟病、纹枯病、白叶纹枯病）1950-2007年的发生状况。应用重标极差分析（R/S）方法,算出了3种病害发生率时间序列的Hurst指数、分形维和关联尺度,并根据V统计量估计了3种病害流行的非周期循环长度。     

基于模糊神经网络和R/S分析的股票市场多步预测

将输入空间划分为若干个相互重叠的模糊子空间 ,并在子空间内 ,利用线性模型对非线性系统进行局部建模 ,最后内插局部模型的输出 ,得到非线性系统的全局模糊建模 .基于 Sugeno模糊推理模型的模糊神经网络 (自适应网络模糊推理系统 ANFIS)正是上述模糊建模思想的神经网络实现的一种形式 .R/ S分析表明 ,上海股票市场的价格波动具有长期记忆性 ,因而可以预测 .基于此 ,利用 ANFIS对上证综合指数进行多步预测 ,得到比较好的预测结果.     

R/S分析在大气降水丰枯变化趋势预测中的应用

根据大气降水丰枯变化的实测资料,利用R/S分析的原理和方法计算了H指数,建立了R(i)/S(i)与i的关系式,对大气降水的丰枯变化趋势进行了预测分析。结果表明,大气降水丰枯变化趋势预测是一条较为有效的途径。     

经济系统分形机制与股票市场R/S分析

应用非平衡态统计物理学及分形的有关理论分析了分数布朗运动 ,给出了经济系统产生分形的物理机制是 ,系统涨落力的关联函数是时间 t的幂函数 ,并在此基础上进一步讨论了分形经济时间序列耗散性的表现 .从分析 EMH及其为基础的现代投资理论的缺陷出发 ,通过 R/S分析对深圳股票市场作了研究 .研究表明深圳股票市场存在一个短周期和一个长周期 ,大致分别为 8个月和 4 .5年 .同时解释了不同 GZ序列的不同 H值产生的机理和原因 .     

中国农产品期货市场价格波动的长程相关性研究

利用修正的R／S分析方法．采集了近六年的市场交易数据．对我国农产品期货市场的分彤特性和长程相关性进行了实证研究，结果表明．大连黄豆期货市场存在状态持续性和波动积聚性，价格收益率时间序列呈现非线性特性；小麦期货则存在40天和170天的两个子周期，在周期内存在状态的持续性，但当n〉170后，Hurst指数转化为0．258，为逆向持续性，市场易变性较强。我国期货市场高Hurst值也表明我国的农产品期货市场还未达到弱式有效。     

上海股票市场流动性的度量与影响因素实证分析

首先分析了市场流动性的定义,给出了流动性指标的一种新的度量方法,然后,首次描绘了上海市场弹性和影响力的日走势图和分时特征图.最后,研究了交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小与各项流动性指标的影响,通过对上海证券交易所的交易数据进行实证,表明上海证券市场,交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小对流动性各项指标都有显著的解释能力;上海交易所存在“股本小的股票价格较高”的现象.     

两因子常见利率模型在上交所债券市场的实证分析

以上交所债券价格隐含的利率期限结构从1996-03～2003-02的周样本数据作为分析对象,实证研究了常见的利率模型:Vasicek模型、CIR模型、仿射模型、广义高斯仿射模型,利用卡尔曼滤波法,估计了连续时间两因子利率模型。从模型给出的利率与实际观测到的利率的平均绝对误差来看,这些模型可以较好地描写利率期限结构的横截面特征,广义高斯仿射模型最好,仿射模型次之,CIR模型与Vasicek模型难分高下。但模型对各年期利率的预测误差表现出一定的序列相关性,说明这些模型不能够很好地描述利率期限结构的时间序列特征。     

Empirical Study of the Risks in Shenzhen Stock Market

1　 IntroductionDuring studying the risks in securities investment,we usually adopt the CAPM[1 ] modeland divide the risks into system risks and non-system risks according to the nature of therisks and the measurements taken to deal with the risks.System risks are connected withthe whole market.Itis called the big marketrisksor macro-risks,which influences all thestocks on marketand can notbe resolved.Non-system risks are risks unique to a companyor an industry,i.e.risks of the individual st…     

上证股市收益的长期记忆:基于V/S 的经验分析

运用V/S分析考察我国股市收益的长期记忆效应,分别诊断上证A、B股市日收益总体样本的长期记忆效应,在运用ICSS方法探测方差漂移突变划分股票市场阶段性的基础上诊断股市收益不同阶段的长期记忆效应,并考察随机抽取的部分个股.研究表明:上证A、B股市收益总体样本都不存在显著的长期记忆,B股市场的长期记忆效应相对更显著;A、B股市场收益分别发生了两次和四次显著的方差漂移突变;A股收益在每一阶段都不存在显著的长期记忆,B股收益在某些阶段却存在显著的长期记忆.对随机抽取的10只个股的考察,发现只有1只股票的收益序列存在显著的长期记忆,B股收益的长期记忆效应相对比A股显著.     

股本规模、波动性和小盘股效应--来自沪深股市的实证研究

以往的实证研究已经证明“小盘股效应”的存在，但中小上市公司收益率波动性研究却较少。本文采用GRACH类模型，利用三个针对不同股本规模的指数对我国股市中小上市公司收益率波动进行了实证研究，研究显示中小上市公司收益率具有较高的波动性，文章对此进行了分析并提出一种对“小盘股效应”的新解释和相关政策建议。     

对深沪A股各行业财务指标的统计分析

以资本结构理论为指导,对我国上市公司财务数据进行了统计、分析． 首先从整体上介绍了我国上市公司的概况,接着研究了我国上市公司４５ 个行业的平均财务杠杆与资本结构的关系;然后统计了上市公司４５ 个行业平均的财务杠杆、固定资产比重、流动资产比重,分析了它们之间的内在关系     

基于R/S分析的中国股票市场分形特征研究

讨论分析时间序列分形性质的重标极差(R／S)方法，对中国股票市场的分形特征进行研究。通过分析深圳和上海两个股票市场在不同时间标度下的收益率序列的Hurst指数和平均循环长度，得到两个市场是分形市场、更大的时间标度能更清晰地表现出市场的趋势的结论。     

封闭式集合竞价交易策略模型及对沪市的实证检验

从订单分布假设出发,构建了一个庄家和散户这两类交易者在封闭式集合竞价中的交易意愿和订单策略模型.该模型表明,散户不愿意参加封闭式集合竞价交易,或者需要较高的风险补偿;由于散户的不愿意交易或有较高风险补偿要求,庄家难以在集合竞价时实现自己正常的获益策略,因此,趋向于采取集合竞价价格操纵策略.文章应用上海证券交易所的分笔订单和交易数据实证检验了理论分析的结果,并提出了改进我国沪深市场开盘集合竞价的政策建议.     

深沪A股上市公司投资价值的多层次综合评估

分析并建立了上市公司投资价值的综合评估指标体系 ,在此基础上建立了相应的多层次综合评估模型 ,并对沪、深股市各行业的投资价值作了综合评估 ,得到了投资价值序列.     

深圳证券交易所买卖价差的构成分析

基于MRR(Madhavan,Richardson,Roomans)模型,把买卖价差分解为非对称信息成本和指令处理成本,并采用深圳证券交易所股票的实时交易历史数据对其进行实证分析。结果表明:深圳证券交易所股票的非对称信息成本、指令处理成本呈"L形"曲线,非对称信息成本和指令处理成本随着股票价格的降低而降低,随着换手率的降低而增加。