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沪深两市股票指数的长记忆性 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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