【摘要】：為了更精確地估計(jì)時(shí)間序列的Hurst指數(shù)值,本文通過引入Whittle算法,結(jié)合蒙特卡羅仿真實(shí)驗(yàn),說明了Whittle算法克服了常用的R/S算法、修正R/S算法、V/S算法以及DFA等算法在精度和穩(wěn)定性方面的缺陷。首先通過數(shù)值模擬,比較不同方法所得Hurst指數(shù)估計(jì)誤差,驗(yàn)證了Whittle算法具有更高的精度和更好的穩(wěn)定性。然后選用最好的估計(jì)算法并結(jié)合移動(dòng)窗口技術(shù)對(duì)滬深市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)進(jìn)行了實(shí)證應(yīng)用,分析表明滬深市場(chǎng)近20年來的市場(chǎng)有效性更趨變強(qiáng),收益率和波動(dòng)率長(zhǎng)記憶效應(yīng)更趨變?nèi)醯慕Y(jié)論。
[Abstract]:In order to estimate the Hurst exponent of time series more accurately, this paper introduces the Whittle algorithm and the Monte Carlo simulation experiment to show that the Whittle algorithm overcomes the commonly used R / S algorithm and modifies the R / S algorithm. The shortcomings of V / S algorithm and DFA algorithm in accuracy and stability. Firstly, the Hurst exponent estimation error obtained by different methods is compared by numerical simulation, which verifies that the Whittle algorithm has higher accuracy and better stability. Then the best estimation algorithm and mobile window technology are applied to the development of the Shanghai and Shenzhen market. The analysis shows that the effectiveness of the Shanghai and Shenzhen market has become stronger in the past 20 years. The conclusion that the long memory effect of rate of return and volatility is weaker.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目(07JA630048) 國(guó)家杰出青年基金資助項(xiàng)目(70825005)
【分類號(hào)】：F224;F830

【參考文獻(xiàn)】

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8 湯R，

本文編號(hào)：2423540