基于小波分析的股市波动的多重分形辨识

发布时间：2019-04-13 20:00

【摘要】：以上证指数和深圳成分指数日收盘价的时间序列为样本,利用小波分析方法剔除序列的噪声干扰,对序列保留的波动趋势进行多重分形辨识.通过WTMM(小波变换模极大)计算配分函数,尺度函数和多重分形谱等,全面细致的量化了序列的局部及不同层次的波动奇异性.计算结果表明:去除噪声干扰后,中国现行证券市场的波动呈现显著的多重分形特征.
[Abstract]:Taking the daily closing price time series of Shanghai index and Shenzhen component index as samples, the wavelet analysis method is used to eliminate the noise interference of the sequence, and the multifractal identification of the fluctuation trend of the sequence is carried out. By calculating partition function, scaling function and multi-fractal spectrum by WTMM (Modulus maximum of Wavelet transform), the local and different levels of wave singularity of the sequence are comprehensively and meticulously quantified. The calculation results show that the volatility of the current stock market in China shows significant multifractal characteristics after removing the noise interference.
【作者单位】：江西财经大学信息管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(60964005,70901036,61263014) 江西省自然科学基金(20122BABZ01023)
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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