【摘要】：以上證指數和深圳成分指數日收盤價的時間序列為樣本,利用小波分析方法剔除序列的噪聲干擾,對序列保留的波動趨勢進行多重分形辨識.通過WTMM(小波變換模極大)計算配分函數,尺度函數和多重分形譜等,全面細致的量化了序列的局部及不同層次的波動奇異性.計算結果表明:去除噪聲干擾后,中國現行證券市場的波動呈現顯著的多重分形特征.
[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.
【作者單位】： 江西財經大學信息管理學院;
【基金】：國家自然科學基金(60964005,70901036,61263014) 江西省自然科學基金(20122BABZ01023)
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2457898