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。     

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.     

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…     

分形插值预测模型的构建及应用

文章根据长江大通站月平均径流量数据资料,首先运用重标极差(R/S)分析方法揭示了径流复杂的非线性特性下隐藏的持续性特征,并计算出其分形维数,证明该径流量时间序列具有分形特性。据此,利用历史数据建立了具有外推功能的迭代函数系统(IFS),其中对垂直尺度因子的求取采用了能兼顾数据局部细节和待插值对象整体特征的方法。然后通过筛选不同的数据长度建立了新陈代谢分形插值预测模型对径流量进行预测。最后通过实例验证表明,该预测模型能够满足预测的精度要求。     

面板数据插值的线性组合模型及其实证

针对面板数据插值问题,分别从截面数据和时间序列数据的角度,建立截面数据插值的克立格(Kriging)模型和时间序列数据插值的遗传神经网络(GABP)模型.在此基础上建立面板数据插值的线性组合模型,提出空间漂移度法确定组合插值模型的加权系数.对2007年福建部分市县人均GDP的插值的实证研究结果表明:面板数据的线性组合模型插值效果优于单项模型插值的效果.     

单变量时间序列模型识别方法的实证研究

时间序列分析就是通过研究时间序列中数值上的统计关系,来揭示系统的动态结构特征及其发展变化规律,是一种重要的现代统计分析方法,广泛地应用于自然领域、社会领域的科学研究和思维。在时间序列变量建模的过程中,一般分为模型识别、模型估计和诊断以及模型预测三个步骤,其中模     

单变量时间序列模型的识别

时间序列分析就是通过研究时间序列中数值上的统计关系,来揭示系统的动态结构特征及其发展变化规律,是一种重要的现代统计分析方法,广泛地应用于自然领域、社会领域的科学研究和思维。在时间序列变量建模的过程中,一般分为模型识别、模型估计和诊断以及模型预测三个步骤,其中模     

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.     

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.     

修正DFA方法在中国股票市场的实证研究

作为对金融时间序列进行长期相关性检验的分形 分析方法,DFA以其良好的特性而得到广泛的应用。因 为,DFA方法与小波分析方法相比,它大大降低了计算 的复杂性;与R／S分析法相比,DFA对于检测非平稳时 间序列的长期相关性更为有效。由于具有这样的优点, DFA已经被成功应用到DNA序列、人类步法、天气记     

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。     

行业指数相关关系的多重分形时变性及实证分析

行业指数相关性对行业配置非常重要,是分散资产组合风险的核心,故以上证综合指数和三个行业指数为研究样本,运用多重分形去趋势相关分析法(MF-DXA)分析其指数日收益率序列的相关性特征。实证结果显示:各指数自身表现出多重分形特征,指数间相关性也呈现出多重分形时变性。此结论不仅从行业层面上验证了分形市场理论,而且也为构建有效的行业资产配置策略提供了理论指导。     

股票价格分形特征的实证研究:修正R/S分析

一、引言在现代金融理论中 ,线性范式一直占据主导地位 ,满足高斯假定的正态分布一直是金融理论与金融研究的基础。像马柯维茨的资产组合理论、CAPM、市场有效性假说、Black Scholes期权定价模型等 ,这些所谓构成现代金融理论的基石无不都是以正态分布假定为前提的。经验的研究总是试图去证明这一高斯假定。然而 ,实际的金融资产价格并非像人们所认为地那样服从完美的正态分布 ,多数实证研究文献结果表明 ,像股票、债券、汇率、期货和期权等金融产品及金融衍生产品的价格波动并不完全遵从随机游走 ,而是一个有偏分布 ,呈现出尖峰、肥尾、…     

基于g-h分布的极值风险度量研究

依据ARMA-GJR模型构造标准残差序列,利用EVT模型拟合标准残差序列的尾部特征,进而确定样本阀值,最后结合g-h分布建立一种新的金融风险度量模型———基于ARMA-GJR-EVT-g-h的动态VaR模型。用该模型对上证综指进行实证分析,结果表明,该模型能够更合理有效地管理上证综指收益的风险,并且在高的置信水平上表现更好。     

中国股指收益率的非对称拉普拉斯分布实证检验

应用非对称拉普拉斯分布拟合沪深两市股指日、周收益率数据。研究结果表明:非对称拉普拉斯分布能够比正态分布更好地反映两市股指的日、周收益率数据的尖峰、厚尾、偏态特征。由于非对称拉普拉斯分布有显性的表达式,便于开展参数估计和数字特征的计算,因此对于股指期货投资者而言,在计算股指收益率的VaR、CVaR进行风险测量时,采用非对称拉普拉斯分布将是较好的选择。     

基于ANN-GARCH模型的中国股市收益非对称波动拟合能力研究

在传统的非对称GARCH模型上加入ANN逻辑项,从而提高了模型的非对称性描述能力。不同于"黑箱"式的神经网络计算,这种方法的ANN逻辑项是可见、可分析的。通过对上证综指、深证综指和恒生指数的实证研究,发现三个市场都存在"杠杆效应"。研究表明:ANN-GARCH模型总体上比传统模型的拟合效果更好,预测能力更强。     

Power-law scaling behavior analysis of financial time series model by voter interacting dynamic system

We investigate the power-law scaling behaviors of returns for a financial price process which is developed by the voter interacting dynamic system in comparison with the real financial market index (Shanghai Composite Index). The voter system is a continuous time Markov process, which originally represents a voter's attitude on a particular topic, that is, voters reconsider their opinions at times distributed according to independent exponential random variables. In this paper, the detrended fluctuation analysis method is employed to explore the long range power-law correlations of return time series for different values of parameters in the financial model. The findings show no indication or very weak long-range power-law correlations for the simulated returns but strong long-range dependence for the absolute returns. The multiplier distribution is studied to demonstrate directly the existence of scale invariance in the actual data of the Shanghai Stock Exchange and the simulation data of the model by comparison. Moreover, the Zipf analysis is applied to investigate the statistical behaviors of frequency functions and the distributions of the returns. By a comparative study, the simulation data for our constructed price model exhibits very similar behaviors to the real stock index, this indicates somewhat rationality of our model to the market application.     

基于RS分析的中国债券市场分形特征研究

文章详细讨论了RS分析方法、概率空间分形维的测度,通过对上证国债指数和上证企债指数的RS分析,得到了两序列赫斯特指数和非周期循环长度,进一步得出中国债券市场为分形市场的结论.     

基于SV-Copula模型的相关性分析

内容提要: 本文结合SV模型和Copula技术,建立两变量金融时间序列的Copula-SV模型,并以上海综合指数和深圳成分指数为例利用建立的模型进行分析,根据采用不同的Archimedean Copula函数,通过使用K-S检验说明用Clayton Copula研究上证综指和深圳成指的下尾相关性,用Gumbel Copula研究上证综指和深圳成指的上尾相关性是合适的,从而风险管理者就可以根据尾部相关性,定量的研究两个市场的相关性及预测市场的变化。