中国股市收益率和波动率的长记忆性检验

运用修正R/S和V/S两种分析方法,选取两大盘指数(上证综指和深证成指)以及20只个股为样本,对其收益率和收益波动率序列的长记忆性进行大范围的比较研究.结果表明:对于收益率序列两大盘指数存在长记忆性,且深市强于沪市,而个股普遍不具有长记忆性;对于收益波动率序列,无论是大盘指数还是个股均存在显著的长记忆性,并且,三个收益波动率序列的长记忆性由强到弱依次为修正对数平方收益率、绝对收益率和平方收益率.     

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.     

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.     

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.     

中国股市收益率与波动性长期记忆效应的检验

本文用基于方差的方法、Ro的修正R/S检验、标准GPH法以及tapered GPH法对沪深股市指数收益率及其波动性进行了长记忆性检验.结果表明沪市收益率序列不存在长记忆性,深市收益率序列存在一定的长记忆性;沪深股市的波动性均表现出显著的长记忆性,并且我国股市不存在趋势或结构突变.     

中国入境旅游人数发展趋势的分形分析

一、分形理论与模型1.分形理论的R/S分析及赫斯特指数R/S分析(Resealed Range Analysis)即标度(尺度)重整分析,是一种用于自然及社会经济现象时间序列研究的非线性的科学数量分析预测方法。R/S分析方法是由英国物理学家赫斯特(Hurst)最先提出,他发现尼罗河流域的干旱情况并非传统水文统计所设想的那样是一种随机现象,而是干旱越持久,就越可能持续干旱,该现象被Mandelbrot等(1968,1969a,1969b)从时间序列具有自相似性出发在理论上进行了证明,并加以补充和完善,将之称为赫斯特现象,认为H指数(Hurst现象的标度参数)大于1/2,而Mandelbrot…     

基于神经网络模型的沪深300指数预测

文章对选取沪深300指数收盘价序列进行了正态性检验和Hurst指数的计算,得出价格序列的非正态和长记忆性特征.随后选择了适当的结构建立Elman神经网络模型,结合技术分析中的K线图理论,对沪深300指数隔夜开盘价进行了预测.经过求解和趋势检验,以及与相同输入输出结构线性模型的比较,发现该模型取得了良好的预测效果.     

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。     

中国股市存在“约瑟夫”效应吗？——对我国股票市场的实证分析

"约瑟效应"即长记忆性,是指股票价格存在长期持续与非周期的循环现象。为了对我国证券市场的长记忆性作比较全面的分析,文章选取上证综合指数和深圳成分指数,分阶段利用R/S方法、ARFIMA过程来识别收益率的记忆特征,并用FIGARCH模型来刻画波动的记忆特征。分析发现,hurst指数以及ARFIMA模型表明收益率序列存在比较微弱的长记忆特征,而利用FIGARCH模型则发现序列的波动存在较为强烈的长记忆性。     

基于EMD的VaR估计方法及实证研究

文章提出了一种基于经验模式分解(EMD)的市场风险价值(VaR)估计方法。通过EMD将市场价格序列分解成不同波动特征的本征模态函数(IMF),以Hurst指数为判据将其重新组合为具有长期记忆性的主体部分和高斯噪声部分。利用神经网络预测主体部分的未来走势并对噪声部分进行方差分析,以此估计出市场的风险价值(VaR)。     

基于R／S分析的股指期货套利策略

文章应用K／S分析模型研究了高频基差数据（股指期货和标的指数之差）的记忆性特征,实证发现每个当月合约的基差序列的Hurst指数都大于0．9,具有明显的记忆性。然后根据统计量VN的变化,得出基差序列的记忆时间长度大约为2至3个交易日。最后,根据实证结果提出了相应的套利策略：设定合理目标利润,当套利持仓周期和基差记性周期长度基本吻合时,套利收益明显超过传统的建仓并持有策略。     

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.     

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.     

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.     

基于灰色经济计量模型的我国股市波动率实证研究

针对我国股市收益率具有长期记忆性的特点,综合灰色预测理论和经济计量模型,建立了基于灰色模型的分整广义自回归条件异方差模型(GM-FIGARCH).选取上证A股、深证A股的日收益率进行分析,采用修正R/S分析检验其长记忆性,利用GM-FIGARCH模型对其进行实证研究.结果表明我国A股市场波动率普遍存在长记忆特征,投资者可以利用历史数据来预测未来股市的波动并据此获取投机利润.利用GM-FIGAKCH模型可获得较好的预测效果.     

基于LSTM网络的非线性误差修正学习模型的构建

针对部分时间序列具有非线性特征、误差修正模型仍然采用线性回归的局限,文章提出一种融合长短期记忆递归神经网络的误差修正学习模型,该模型利用神经网络的非线性特征和长记忆性,提升了对时间序列的非线性表达能力,同时也改善了神经网络中变量的可解释性。运用该非线性误差修正学习模型对2017—2021年美元指数与黄金价格的非线性联动性进行分析,发现其拟合优度比传统的误差修正模型有显著提高。     

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。     

基于改进R/S法的中国股票指数长记忆性分析

针对中国股市的长记忆性问题,本文在比较各种长记忆检验方法的基础上,采用改进的分析方法来检验我国股市的日收益率的长记忆性。结果表明,我国沪深两市的日收益率序列均有长记忆性,并且深市的长记忆程度比上证长记忆程度强。     

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。