太阳黑子数时间序列的R/S分析

对估算HURST指数的R/S(重标极差)分析法做适当的改进,突破时间序列的长度是合数的限制,使得改进的R/S分析法更具有普遍适用性.比较两种方法计算月均太阳黑子数的HURST指数,发现用改进的R/S分析法比R/S分析法得到的HURST指数稍小点,两种方法均表明太阳黑子数时间序列具有长期记忆性.     

R/S分析法与中国CPI时间序列

根据改革开放以来中国CPI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,对通货膨胀（CPI〉3%）年份进行了预测分析。     

应用R/S分析方法研究金融时间序列

应用赫斯特提出的重标极差分析法（Rescaled Range Analysis）即R/S分析法，研究金融时间序列，通过对上海股票市场综合指数日收益数据的实证分析，认为上海股票市场具有分形结构，收益率时间序列是有偏的随机游走．     

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。     

基于R/S分析对青岛市二手房成交量的研究

在实际中二手房成交量的时间序列具有非线性和自仿性特征,并且存在着某种程度的趋势和循环性,本文运用R/S分析法对青岛市二手房成交量进行研究,计算求出Hurst指数,并通过Hurst指数对青岛市二手房市场未来几年发展进行预测,证明了青岛市二手房成交指数存在显著的长期记忆特性,未来二手房成交量受到现在房价、政府宏观调控等综合因素的影响,所以二手房成交量的可预测性很强,对于帮助工程投资风险的预测也有实际的意义。     

R/S分析

在本文中,作者首先介绍了R/S分析的基本原理,并介绍了求R/S分析应注意的几个问题。R/S分析方法是获得随机分维的一个最基本方法。     

R/S分析法在地下水动态分析中的应用

对R／S分析法中的Hurst经验公式进行了修正,并采用修正后的Hurst经验公式分析了地下水动态过程,实例表明,采用R／S分析法对地下水动态过程进行分析是合理的,修正后的Hurst经验公式可以更加广泛地应用于时间序列的分析。同时采用R／S分析法定量描述了地下水动态过程的分形特征,得到了其分维数。     

矿井瓦斯涌出量时间序列的分形特性分析

应用分形论中的R/S分析法对矿井瓦斯涌出时间序列进行分析。计算了时间序列的赫斯特指数、概率分布分形维数和轨迹分维数。讨论了它们在矿井瓦斯涌出预测中的指导意义。计算结果表明正常情况下矿井瓦斯涌出量的变化趋势具有很好的持久相关性,可以用分形论对其作出趋势预测;而发生火灾时,持久相关性不明显。但两种状态下的概率密度分布都满足分形分布;时间序列轨迹都具有明显的分形特性。     

上证指数和沪深300指数序列的R/S实证分析

运用重标极差分析法（R/S分析法）,分别研究上证综合指数和沪深300指数的日、月收益率数据序列以及开盘价、收盘价、最高价和最低价的股价时间序列的分形结构特征.给出了这些时间序列的Hurst指数、平均循环长度、相关指标和分形维数等分形特征量.实证分析结果表明,两个证券市场具有明显的分形结构,市场存在状态持续性,价格呈现周期性,4种形式的股价时间序列的分形维数具有近似同一性等特征.     

深成指数的R／S分析

应用R／S分析法(rescaled range analysis)，即重标极差分析法，分别对深成指数日收盘价的对数日收益率和对数日收益率AR(1)残差进行分析，得到两个不同的Hurst指数和两个相同的非周期循环。取由对数日收益率AR(1)残差进行分析得到的Hurst指数为深成指数Hurst指数的估计值，因其Hurst指数大于0．5，深成指数的日收益率不遵循相互独立的随机游走假设，而是一个具有持久性的时间序列，并有大约120个交易日非周期循环。