MFCCA算法及其在金融市场中的应用:DCCA多重分形拓展的新视角（英文）

发布时间：2017-08-25 09:05

  本文关键词：MFCCA算法及其在金融市场中的应用:DCCA多重分形拓展的新视角（英文）

  更多相关文章： 多重分形 相关性分析法 降趋分析法 一般两成分ARFIMA过程 量价关系 CSI 指数

【摘要】：基于降趋交叉分析法(DCCA)的多重分形情形拓展存在麻烦点,即负的交叉协方差的任意矩可能会导致复值的出现.通常采取模的处理方法 MFDXA会在实际没有分形特征情形下检测出明显的多重分形信号.Os′wiecimka提出的多重分形降趋交互相关性分析法(MFCCA)保留了每个子区间降趋协方差符号这一重要信息,解决了上述麻烦点,同时能够准确识别多重分形交互关系信号,是降趋交互相关性分析法的自然拓展.这里从一般形式两成分ARFIMA模型的角度出发,证明了MFCCA算法相比MFDXA算法更加有效.MFCCA能够正确地识别分形特征,同时对权重参数W表现出一定的敏感性.此外,将MFCCA算法应用于中国股票市场上,证实了CSI 300指数量价间只有大的波动才具有分形特征.
【作者单位】： 中国科学技术大学管理学院统计与金融系;中国科学技术大学材料科学与工程系;
【关键词】： 多重分形 相关性分析法 降趋分析法 一般两成分ARFIMA过程 量价关系 CSI　指数
【基金】：Supported by the National Natural Science Foundation of China(11471304,11401556) the Fundamental Research Funds for the Central Universities(WK2040000012)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： introduced by Podobnik et al.[8]and based on0 IntroductionDFA.Subsequently,the multifractal extension ofCorrelation is an eternal topic in the academia(MF-DCCA)of DCCA method was proposed byand industry.For stationary series{xi}of i=1,Zhou[9].…,N,correl

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本文编号：736213