中国股票市场波动率的多重分形分析与实证

我国股票市场波动表现出随时间变化的动态特征。文章采用多重消除趋势波动分析法(MFDFA),对沪深股市四个主要指数的日波动率时间序列进行了分析。结果表明,沪深股市四个主要指数的日波动率时间序列均表现出多重分形特征,且上证指数和中证500指数日波动率序列相对于其他两个指数日波动率序列表现出更强的多重分形特征。各指数日波动率时间序列的多重分形特征均是自身的长程相关性和波动的厚尾分布共同作用的结果,且波动的厚尾分布对原始序列的多重分形特征的影响比长程相关性大。     

上海证券市场多重分形特征及成因研究

利用MF-DFA方法对上海证券市场日收益率波动进行研究,结果表明上海证券市场具有明显的多重分形特征。但实行涨跌停板制度前后,上海证券市场多重分形的成因不同。实行涨跌停板制度前,上海证券市场多重分形特征仅受长程相关性和胖尾分布这两个因素的影响。而实行涨跌停板制度后。多重分形特征除受长程相关性和胖尾分布这两个因素的影响外,还受其他因素的影响。     

多重分形理论的大盘股和中小盘股差异性分析

采用2007年1月15日～2011年7月29日间的中证100指数和中证500指数分别代表我国大盘股和中小盘股的走势,采集2种指数1分钟的高频数据生成指数收益率序列,利用统计方法和多重分形-降趋脉动分析(MF-DFA)方法,比较研究2种指数整体的统计特性和多重分形特性;并基于每个交易日数据的多重分形分析,构造新的风险度量指标MFV,用以比较大盘股和中小盘股的风险。结果表明:①2种指数整体分布呈现尖峰胖尾分布,中间部分均服从双指数分布,尾部极端收益率服从幂率分布;②中证500指数整体的谱宽度较大;③中证500指数的日MFV有70%左右大于中证100。由这些不同均可得到大盘股的风险小于中小盘股这一结论,也弥补了传统风险测度指标在金融市场复杂系统中的不足。     

基于MF-DFA的中国股票市场多标度特性及成因分析

运用MF-DFA方法,对中国沪深两市股指收益时间序列的研究发现,股票市场存在明显的多标度特征。进一步对其多标度成因进行分析,通过对不同收益时间序列的多标度强度进行比较,发现股票市场的多标度特征是由两个因素共同作用的,其中收益序列的波动相关性起主导作用,是形成多标度特征的主要原因。     

中国农产品期货市场的多重分形特征及其成因分析——基于MF--DFA分析法

运用多重分形消除趋势波动分析方法（MF—DFA）和多重分形谱分析法,对中国豆一、玉米、硬麦、强麦4种主要农产品期货价格波动的多重分形特征进行了实证分析和比较。研究发现：中国农产品期货市场存在显著的多重分形特征,硬麦、强麦、玉米和豆一期货的多重分形性依次减弱。通过对原始数据的重排和相位随机化处理,可以看出中国农产品期货市场的多重分形特征是由长程相关性和收益序列的厚尾概率分布两个因素共同导致,其中非正态分布起主导作用。     

纽约原油期货市场多重分形特征研究

利用多重分彤消除趋势分析法（MF-DFA）对纽约原油期货日收益率时间序列进行分析。发现纽约原油期货市场具有明正的多重分形特征。进一步的分析表明，纽约原油期货市场的多重分形特征不仅与长程相关性和胖尾分布有关，还受其他因素的影响。