基于标度理论的股指时间序列相似性分析

发布时间：2018-04-14 23:17

  本文选题：标度理论 + 股指序列　； 参考：《运筹与管理》2014年05期

【摘要】：股指时间序列的相似性分析是当前金融学研究的热点之一。为了提高股指时间序列相似性分析的准确度,从标度不变性、多重分形及波动聚集性三个层面定义了标度理论的度量指标,并基于此对股指序列进行表示。将分割后的每一序列子区间看作时间点,则分割、表示后的不同股指序列构成一个多指标的面板数据。基于面板数据特征及指标相对重要性,提出了一种新型的多指标面板数据相似性度量函数——复合距离函数,用以度量股指时间序列的相似性。聚类结果表明,相较于其他两种方法,基于标度理论和复合距离函数的相似性度量方法能够显著提高相似性度量的准确度,同时具有较强的稳健性。
[Abstract]:The similarity analysis of stock index time series is one of the hotspots in finance.In order to improve the accuracy of the similarity analysis of stock index time series, the measurement index of scale theory is defined from three aspects of scale invariance, multifractal and volatility aggregation, and the index series is represented based on this.The subinterval of each sequence after segmentation is regarded as a time point, then the different stock index sequences after segmentation constitute a multi-index panel data.Based on the feature of panel data and the relative importance of index, a new multi-index panel data similarity measure function, compound distance function, is proposed to measure the similarity of stock index time series.The clustering results show that compared with the other two methods, the similarity measurement method based on scaling theory and compound distance function can significantly improve the accuracy of similarity measurement and has strong robustness.
【作者单位】： 中南大学商学院;
【基金】：国家自然科学青年基金重点项目(71203241) 教育部人文社会科学基金项目(10YJC630254)
【分类号】：F224;F830.91

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1751462