本文關鍵詞：MFCCA算法及其在金融市場中的應用:DCCA多重分形拓展的新視角（英文）

  更多相關文章： 多重分形 相關性分析法 降趨分析法 一般兩成分ARFIMA過程 量價關系 CSI 指數

【摘要】：基于降趨交叉分析法(DCCA)的多重分形情形拓展存在麻煩點,即負的交叉協(xié)方差的任意矩可能會導致復值的出現.通常采取模的處理方法 MFDXA會在實際沒有分形特征情形下檢測出明顯的多重分形信號.Os′wiecimka提出的多重分形降趨交互相關性分析法(MFCCA)保留了每個子區(qū)間降趨協(xié)方差符號這一重要信息,解決了上述麻煩點,同時能夠準確識別多重分形交互關系信號,是降趨交互相關性分析法的自然拓展.這里從一般形式兩成分ARFIMA模型的角度出發(fā),證明了MFCCA算法相比MFDXA算法更加有效.MFCCA能夠正確地識別分形特征,同時對權重參數W表現出一定的敏感性.此外,將MFCCA算法應用于中國股票市場上,證實了CSI 300指數量價間只有大的波動才具有分形特征.
【作者單位】： 中國科學技術大學管理學院統(tǒng)計與金融系;中國科學技術大學材料科學與工程系;
【關鍵詞】： 多重分形 相關性分析法 降趨分析法 一般兩成分ARFIMA過程 量價關系 CSI　指數
【基金】：Supported by the National Natural Science Foundation of China(11471304,11401556) the Fundamental Research Funds for the Central Universities(WK2040000012)
【分類號】：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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