高频时间序列局部Hurst指数的小波谱估计研究

发布时间：2018-03-21 19:25

  本文选题：局部Hurst指数　切入点：小波谱　出处：《统计与决策》2012年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：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。
[Abstract]:There are many estimation methods for Hurst exponent, but the traditional methods are mostly used to describe the global characteristics of long-term statistical behavior in time series. This paper introduces the concept of local Hurst exponent, and introduces a new method for estimating local Hurst exponent using partitioned window wavelet spectrum, which is suitable for high frequency data. The empirical results show that this method is robust and can well describe the time-varying fractal characteristics of China's Shanghai and Shenzhen stock markets.
【作者单位】： 上海财经大学统计与管理学院;
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1645210