重标极差法及其应用

一、重标极差法(R/S)的基本原理 实际上早在20世纪初,水文学家赫斯特(H.E.Hurst 1900-1978)就研究了公元622-1469年埃及人保留的尼罗河泛滥的847年的记录,并提出重标极差法(R/S).这一方法定量分析时间序列的特征,用一个后人(Benoit B.Mandelbrot)称之为赫斯特指数H(Hurst exponent)的概念刻画给定时间序列.它是一个非常有力的工具,有着广泛的应用,能够将一个随机序列与一个非随机序列区分开来,即使非随机序列并非正态分布.赫斯特发现大多数不论什么形态的自然系统都不遵循随机走动.     

R/S和修正R/S方法的实证分析

R/S分析(Rescaled Range Analysis,重新标度极差分析)方法由水文专家Hurst提出,他发现大多数自然现象的统计确实能由有偏随机游走来刻划,Man-delbort称之为分形布朗运动,即分维时间序列.     

股指时间序列的分形插值模型与R/S分析

运用分形插值模型和R/S分析法研究股指时间序列的变化规律和结构特征,通过建立分形插值模型刻画上证综合指数在一定时间内的变化规律,并预测其在短期内的指数走势。使用R/S分析法和Hurst指数,分析了上证综指的结构特征,指出市场具有状态持续性和分形分布等统计特征。     

中国股票市场分形特征的实证研究

为了探求股票市场内在特征,研究人员将近年来研究自然科学发展起来的新方法(非线性分析、动力系统、混沌等)应用于证券市场,其中赫斯特(H.E.Hurst)创立的R/S分析(Rescaled Range Analysis,重新标度极差分析)就是这些新方法中较为成功的一个.本文将在参考国内外有关文献的基础上,运用R/S分析方法实证研究中国股票市场的分形特征问题,以进一步揭示中国股票市场的内在特性.     

股指时问序列的分形插值模型与R／S分析

运用分形插值模型和R／s分析法研究股指时间序列的变化规律和结构特征,通过建立分形插值模型刻画上证综合指数在一定时间内的变化规律,并预测其在短期内的指数走势。使用R／S分析法和Hurst指数,分析了上证综指的结构特征,指出市场具有状态持续性和分形分布等统计特征。     

基于分形理论下的欧元汇率波动分析

文章基于分形理论对我国2003～2008年欧元汇率市场的波动进行了实证分析,运用重标极差法(R/S)得出欧元汇率收益率的赫斯特指数(H)为0.59,说明中国欧元汇率市场具有明显的正持久和长记忆性,具有分形特征,而非随机游走.分析还得出其非周期循环为4个月,欧元汇率市场有具有较强的短期行为模式,风险较大的结论.     

高频时间序列局部Hurst指数的小波谱估计研究

Hurst指数有多种估计方法,但传统的方法多用于描述时间序列长期统计行为的全局特征,无法刻画时间序列随着时间推移而发生变化的局部分形特征。文章引入局部Hurst指数的概念,介绍了一种适用于高频数据的采用分割窗小波谱估计局部Hurst指数的新方法,并应用于2008年1月至2010年12月中证800指数日内1分钟高频收益率的研究。实证研究结果表明,该方法具有稳健性,能较好地刻画我国沪深股市的时变分形特征。     

欧元汇率波动的混沌行为分析

正确分析汇率波动的统计性质和动力学行为是研究外汇市场复杂系统自适应行为的基础,混沌动力学理论提供了分析外汇市场的汇率波动的一种全新分析方法。为了考察欧元汇率是否存在混沌行为,本文以1999年1月4日到2006年8月1日的人民币对欧元的现汇买入价为样本,分析了欧元汇率的非线形特征,通过重标定域(R/S)法计算出Hurst指数,从而确认了欧元对人民币时间序列的混沌行为;最后通过GARCH模型进行一步检验了欧元汇率的非线形特征。     

基于分形插值模型的股价时间序列分析及预测

文章运用分形插值的理论与方法建立了能够分析及预测股票价格波动的分形插值数学模型;以上市公司青岛海尔为例,使用该模型分析了股价的变化规律,预测了股价的未来走势,并使用时间序列曲线的分形维数与Hurst指数,描述了股价的波动性及长期相关性等特征.     

上海股票市场分形特征的动态研究——基于R／S分析

本文通过R/S分析方法计算出上海股票市场不同发展时期的Hurst指数,进而对市场的分形结构进行了实证研究。研究结果表明,上海股票市场在不同时期其分形结构存在一定程度的差异。     

我国银行间同业拆借利率的R/S分析

本文将H.E.Hurst提出的R/S分析法应用于我国银行间同业拆借利率分析,测定了我国银行间同业拆借利率收益率的Hurst指数,得到了不同拆借期限利率序列的Hurst指数,从而说明了我国银行间同业拆借利率序列是具有反持续性的序列.我国银行间同业拆借利率变化不是一个随机游走的过程,而是一个有偏的随机过程,利率之间不是相互独立的,而是具有状态反持续性.     

长三角区域经济探索性空间数据分析

1引言区域经济差异、趋同现象,区域经济均衡等问题一直是区域经济学的热点问题,近来相关的实证研究也较多,有运用多层次分解的Theil指数分析(杨明洪、孙继琼,2006),有运用分形理论中的R/S分析法(李秋斌,2006)等,但是都缺乏     

基于分形理论的LSTAR模型检验

针对非线性时间序列的单位根检验和非线性检验中存在的问题,引入分形理论中的Hurst指数进行研究,以LSTAR模型为代表,讨论了相关样本性质。通过蒙特卡洛模拟实验证实,只有当非平稳特征十分明显时,DF检验才能检测出单位根。Hurst指数改善了单位根检验功效,且作为一种非参数检验方法,具有较好的稳健性。     

金融时间序列长记忆性分析的非线性估计

学术界对股市长记忆性分析结论存在分歧现象,长记忆性分析方法的精准性是一个重要的影响因素.文章通过对R/S、MR/S和V/S分析方法的参数估计问题进行探究,剖析了线性近似求解方式的不足之处,并采用梯度下降法估计非线性回归方程的Hurst指数,同时借助ARFIMA模型对估计精度进行了对比验证.采集我国A股市场股票样本的收益率数据实证,结果表明,非线性估计能提高分析方法对Hurst指数的估计精确度.     

含控制因子的R/S分析的H参数估计及应用

R/S分析法是揭示金融时间序列长记忆性的主要方法之一。针对经典R/S与修正R/S分析法之不足,对R/S分析法进行改进,设计含控制因子的R/S统计量,并应用蒙特卡洛模拟说明改进的方法比经典R/S与修正R/S分析法在估计H指数上的有效性。运用新方法对上证综合指数和深圳成分指数收益率序列的长记忆性与两市的平均非周期循环长度进行实证分析,研究表明：沪、深股市的收益率序列都具有长记忆性,但是沪市的收益率序列不存在明显的平均非周期循环长度,而深市的收益率序列则存在一个大约308天的平均非周期循环长度。     

上海证券市场基于修正R/S分析的长记忆研究

文章以上证综合指数周收益率和日收益率为研究对象,用R/S分析法和修正R/S分析法来分析上海证券市场的长记忆性,并使用V统计量对其进行双侧检验,此外还分析了R/S分析法产生偏差的原因.得出结论:上证综合指数周收益率时间序列和日收益率时间序列并没有表现出显著的长记忆性.     

沪深股市收益的长记忆性检验及其影响分析

文章采用Lo(1991)提出的优于经典R/S分析的修正R/S分析,对沪深股市指数收益率的长记忆性重新进行了检验,结果表明股票市场指数收益率序列、绝对收益序列与平方收益序列存在长记忆性.最后,对股票收益率存在长记忆性的影响进行了简要分析.     

香港股市的非线性特征分析

1R/S分析法重标极差(R/S)分析法是H urst在大量实证研究的基础上提出的一种非参数分析法。该方法的主要内容是:设Xt为某一时间序列,M t为n个期间Xt的平均值,S为X t序列的标准差,rt,n为n个期间的积累离差,即rt,n=ni=1移(Xt-M t)令R=m ax(rt,n)-m in(rt,n)称R/S为重标极差,它随时     

基于经典R/S分析方法的H指数估计有效性评价

在设定不同H真实值的情况下,通过DHM算法模拟出一系列FGN序列,对经典R/S分析方法估计H指数的有效性进行研究,并对中国股市收益序列的H指数进行测定.研究结果表明:当H真实值介于0～0.6和0.8～1之间时,分别高估和低估H指数;仅当H真实值介于0.6～0.8之间时,经典R/S分析方法才能做出稍好的估计,其估计有效性尽管不受回归方式、局部趋势性剔除处理的影响,但是受到标度长度的选取、短期相关性处理、序列长度、序列包含的白噪声成分强弱等各种因素的显著影响,中国股市收益序列的H指数可能介于0.6～0.8之间,从而具有明显的长记忆性.     

基于分形R／S技术的中国股市非规则周期性研究

一、前言通常,确定性和随机性不能并存。标准的高斯统计,像大数法则,是假定所研究的系统是随机的且有正态的极限分布,介于随机结构与确定结构之间的分形结构,其系统为非线性系统,标准统计分析不再对其有效。像重标极差(RescaledRange,即R S)这种非参数统计方法就不必假定序列的分布特征,无论序列是否服从正态分布,分形的重标极差技术分析的结果稳健性均不会受影响。Peters(1994)利用R S技术对1888～1991年间的道·琼斯工业指数进行了研究,得出其平均长度为两个月和四年的双重非规则性周期;McKenzie(2001)也利用该方法对澳大利亚股市1980…