螺纹钢线材市场的多重分形特征——基于上期所的实证研究

运用时间序列分析、多重分形谱以及重标极差分析方法(R/S分析法)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收益率序列具有尖峰厚尾特征,并不服从正态分布,价格之间存在长记忆性,市场未达到弱势有效,从而质疑有效市场假说的合理性.且二者均存在明显的多重分形特征,价格仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的,多重分形分析方法为更好地描述钢材价格的变化规律提供了有力的工具.     

酒鬼酒股票收益率序列的多重分形特征

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究湘西酒鬼酒上市公司股票收益率的多重分形特征可知,股票收益率序列在不同尺度上均具有多重分形特征,验证了分形市场的假说.进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对不同时间尺度上多重分形特征的动力原因进行分析可知,在小时间尺度上长期持续性占主导作用,而大时间尺度上尖峰胖尾与长期持续性共同作用导致多重分形特征的产生.     

Ising动力系统模拟收益率的多重分形分析

应用Ising模型和平均场理论构造符合股市收益率的动力系统,借助于计算机软件Mat-lab,利用蒙特卡洛模拟方法,通过调整参数模拟得出动力系统的收益率序列.分析发现:Ising动力系统构造的收益率同证券市场股票指数波动率一样具有厚尾等统计特征.对模拟收益率原序列和混洗后的序列进行多重分形分析,得出了模拟收益率序列存在分布多重分形和相关性多重分形的结论.     

股票市场分形特征研究

文章以上证综指日与周收盘价指数的对数收益率序列为研究对象,借助经典与修正R/S分析方法计算Hurst指数,得出上证综指日与周收益率序列具有长记忆性与自相似性的分形特征.同时运用配分函数法得出收益率序列具有多重分形特征.     

股票收益率序列的多重分形特征分析

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究中石油和中石化两个上市公司股票收益率的多重分形特征,并结合多重分形谱方法,比较两股票收益率序列的多重分形性的强弱及风险大小.结果表明,两个公司的股票收益率序列均具有明显的多重分形特征,且中石化收益率序列的多重分形性更强,波动复杂程度更高.总体相比,买入中石化股票获利的空间更大,但风险也较买入中石油的更高.     

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。     

中国和国际汇率市场的多重分形比较

使用MF-DFA方法对中国汇率市场和国际汇率市场主要汇率的收益和波动的多重分形性质进行了实证分析,发现中国汇率市场和国际汇率市场的收益以及波动都存在明显的多重分形特征,且中国汇率市场的收益和波动的多重分形性质更为强烈.进一步验证了汇率收益以及波动序列的胖尾分布和长记忆性是多重分形产生的原因.     

基于DFA的我国股票市场标度特性研究

将消除趋势波动分析法(DFA)应用于我国沪深两市不同时间标度收盘指数的对数收益率序列,全面分析了我国股市的标度特性.发现标度指数随着考察时间的长短,即数据个数的不同而不同,但从长期来看,两市波动都存在持久性特征,而且收益率的绝对值序列和平方值序列的持久性更明显;在相同时间范围内,不同时间标度序列的标度指数相差不大,存在标度不变性;小标度时间序列存在多重分形特征.这些结果说明我国股票市场存在复杂的非线性动力学特性.     

农产品期货市场的分形统计分析——基于芝加哥期货交易所的证据

以芝加哥期货交易所的玉米、小麦、大豆和黄豆油4种农产品期货价格的收益率序列为研究对象,运用交互相关统计量、MF-DCCA和连通性频率分析等方法,实证研究美国农产品期货市场价格波动的交互相关关系以及市场风险大小。结果表明:美国农产品期货市场的价格收益序列具有交互相关性,且这种交互相关性存在不同多重分形特征,造成多重分形性的原因是长程相关性和胖尾分布;不同期货品种的投资组合隐含的风险不同,其中玉米/大豆的风险最大,而小麦/黄豆油的风险最小;农产品期货市场连通性较弱,大豆对系统的贡献程度最大,玉米其次。     

农产品期货市场的分形统计分析

以芝加哥期货交易所的玉米、小麦、大豆和黄豆油4种农产品期货价格的收益率序列为研究对象，运用交互相关统计量、MF-DCCA和连通性频率分析等方法，实证研究美国农产品期货市场价格波动的交互相关关系以及市场风险大小。结果表明：美国农产品期货市场的价格收益序列具有交互相关性，且这种交互相关性存在不同多重分形特征，造成多重分形性的原因是长程相关性和胖尾分布;不同期货品种的投资组合隐含的风险不同，其中玉米/大豆的风险最大，而小麦/黄豆油的风险最小;农产品期货市场连通性较弱，大豆对系统的贡献程度最大，玉米其次。     

期货价格收益序列的多重分形统计描述及成因分析

运用多重分形消除趋势波动分析方法,对之前较少被研究的中国铜和大豆两个期货品种的价格收益序列进行实证研究.结果表明,两种期货价格收益序列具有尖峰态特征,不服从正态分布,且二者均存在明显的多重分形特征,仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的.进一步对其多重分形成因进行分析,发现期货价格收益序列的多重分形特征主要是由收益序列的波动相关性引起的,该相关性导致了价格的有偏随机游走,市场未达到弱式有效.     

基于多重分形谱的道路交通事故分析

简述了多重分形理论和多重分形谱的算法;基于多重分形理论,用配分函数法对山东省2008-2009年每月的交通事故时间序列进行了多重分形谱研究,得到该时间序列的多重分形谱.结果表明,该时间序列具有多重分形分布特征,该方法为交通事故研究提供了一种新的理论方法.     

金融市场分形特征的统计分析

本文阐述了分形分布的定义,给出了分形分布的性质,并对中国股票市场收益率分布进行了分布拟合与检验,结果表明沪深两市的收益分布均不是正态分布,而是具有典型的尖峰厚尾特性.同传统的正态分布相比,分形分布能够较好地刻画金融市场的实际特征.     

国际干散货运输市场分形特征

为探析干散货运输市场的分形特征,研究其波动的长记忆性,提出基于分形市场假说的分析方法.采用线性和非线性相关性检验、ARCH效应检验等定量方法研究BDI、BCI和BPI收益率的分形特征.结果表明,国际干散货运输市场具有显著的分形特征,运价指数收益率呈现较强的尖峰厚尾特征,具有明显的线性和非线性相关性及条件异方差性.     

气温变化时间序列的复杂性分析

给出了离散时间序列多重分形除趋势涨落分析方法和霍尔德指数的计算方法,并用它们研究了气温时间序列.通过分析气温时间序列,发现气温时间序列具有多重分形性的复杂特征.最后,说明气温时间序列的变化对其霍尔德指数的影响及其重要意义.     

股票收益率的多重分形降趋交叉相关性分析

应用MF-X-DFA方法对上证综合指数(SSCI)和香港恒生指数(HSI)的收益率进行多重分形分析,结果表明上证综合指数和香港恒生指数均具有多重分形特征,两市场之间存在交叉相关性.当证券市场出现较大波动时,两个证券市场之间的交叉相关性要大于其自相关性.     

基于分形插值的多重分形降趋波动分析法及其有效性检验

利用分形插值拟合替代多重分形降趋波动分析法(MFDFA)中的多项式拟合,给出基于分形插值的多重分形降趋波动分析法(FI-MFDFA),并以经典的二项式多重分形序列(BMS)为例,检验该方法的有效性.结果表明,FI-MFDFA方法能有效识别序列多重分布奇异性的程度,随着BMS模型参数的减小,序列多重分形特征越明显;通过与...     

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.     

金融时间序列的多重分形分类

金融时间序列中的多重分形性质经常与标度不规则性和自相似性相联系,经常用多重分形谱方法对金融时间序列进行分类.提出了谱的宽度和峰值的概念,用来区分不同样本的分布特征,用描述统计的方法来得到内在多重分形性的统计描述特征.研究中所用68个证券市场的日交易数据来自纽约股票交易所20 a的交易数据.结果表明,多重分形特征适用于对金融时间序列进行分类.     

基于EMD的中国股票市场分形特征研究

为揭示我国股票市场的分形特征, 利用经验模态分解及重标极差分析法(R/ S: Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征, 利用经验模态分解方法对沪深300 指数的收盘价格对数收益率进行分析, 并采用分形理论中的R/ S 分析法对固有模态函数进行实证研究, 以揭示我国股票市场的分形特征。实验结果表明,我国股票市场具有显著的自相似性, 分解后的收益率序列是有偏的随机游走过程。