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.     

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.     

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.     

基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验

分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验.根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA(2,d,1)模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1.3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性.     

沪深两市股票指数的长记忆性

针对中国股票市场的长记忆性问题,讨论了分整自回归移动平均(Auto-regressivefractionalintegratedmovingaverage,ARFIMA(p,d,q))模型中的参数估计问题,重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d,并分别用经典R/S方法、有偏修正R/S方法和无偏修正R/S方法进行估计,并结合上证指数和深证成指的收益率数据,给出了3种方法的估计结果。实证结果表明,中国股票市场已初步显示出了长记忆性。给出ARFIMA模型的最优阶数和全部参数估计值。得出了上证指数和深证成指收益率所适合的最优的ARFIMA模型。     

汇率收益率短记忆性与长记忆性特征的研究

采用Q检验,经典R/S分析法以及ARFIMA模型对人民币和欧元汇率收益率序列的记忆程度进行研究,结果表明人民币汇率收益率虽然不存在显著的短记忆性,但长记忆特征比较显著,而欧元汇率收益率虽然存在短记忆特征,但不存在显著地长记忆性,说明了欧元外汇市场的成熟和人民币外汇市场的低效,因此,对两种汇率收益率序列的拟合预测需建立不同的数学模型.     

基于收益率分解模型的行业板块指数长记忆性研究

采用资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)将国内A股市场11个行业板块指数的收益率分解为市场超额收益率和行业本身超额收益率,使用重标极差法(Rescaled Range Analysis,R/S)和局部Whittle(Local Whittle,LW)方法,分别检验行业本身超额收益率和市场超额收益率及其波动率的长记忆性。实证结果显示,行业本身超额收益率的长记忆性要弱于市场超额收益率的长记忆性,同时行业本身超额收益率波动性的长记忆性更加受到行业本身的影响。     

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.     

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.     

股市收益率与交易量长记忆性实证研究

从计量经济学及统计学的角度,运用重标极差分析、修正重标极差分析、KPSS检验及Granger因果检验等方法,对我国沪深股市收益率与交易量的长记忆性特征进行了实证分析,并进一步研究了股市收益率与交易量之间的相互关系.重标极差分析及修正重标极差分析的实证研究结果表明,收益率及交易量序列的Hurst指数均大于0.5,且成交量序列的Hurst指数明显高于收益率序列;此外收益率及交易量的KPSS统计结果对于所有滞后阶数均显著.上述结果说明中国股市收益率和成交量均具有长记忆性特征,且成交量的长记忆性强于收益率的长记忆性;Granger因果检验结果表明收益率和成交量之间存在着相互引导关系.     

中国股市行业指数及个股长程记忆研究

股票市场收益记忆特征对于非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要意义。该文选取沪深股市的三只行业指数和隆平高科及大江股份的日、周收益率时间序列,通过R/S分析方法分别计算出其相应Hurst指数。结果表明收益率时间序列具有长程记忆特征,且存在一个大周期和一个小周期,也验证了收益率时间序列不符合布朗运动。这对风险管理及投资时机的选择有一定的指导作用。     

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.     

R/S和小波分析法检测DDoS攻击的研究与比较

为了准确及时检测DDoS(D istributed Den ial of Service)攻击,在网络流量自相似研究基础之上,对检测DDoS攻击的两种方法进行了研究和比较。一种是经典的R/S(rescaled range analysis)方法,另一种是热点方法———小波分析法。给出了两种方法检测DDoS攻击的思想和算法。实验表明,对于强DDoS攻击,两种方法都具有较好的效果,对于弱攻击,R/S法难以检测到,而小波分析方法有效。     

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。     

沪深300股指期货跨期套利价差的R／S分析

基于R/S分析应用Hurst指数和V统计量对于沪深300股指期货合约跨期套利价差的1分钟数据进行实证研究,得出其Hurst值在(0.4,0.5),平均循环周期在(8,20)分钟。这显示跨期价差具有较低程度反持续性的分形市场特征,由于套利行为的影响,过去趋势对于未来有相反作用,与股票现货市场的长期记忆性不同。     

红柳地区垦东6井声波测井资料识别层序地层单元界面的数学方法

在对济阳坳陷红柳地区垦东6井进行层序地层学研究中,利用层序地层单元界面上、下在声波时差对数与其深度之间具有不同的线性响应的特点,发现采用线性回归、活度函数、小波分析和R/S分析等数学处理方法都能有效地增强识别的效果.以该井的声波测井资料为例,利用线性回归和R/S分析识别的层序界面位于曲线拐点附近,而活度函数和小波分析则将层序界面显示为某些极大的脉冲值.线性回归和R/S分析方法比较适合做整体研究,受异常值的干扰小;活度函数和小波分析方法表现为局部分析的特点,更适合高频层序的识别.