本文選題：互相關(guān)性 + 多重分形時(shí)間加權(quán)去趨勢互相關(guān)分析(MF-TWXDFA)��； 參考：《湘潭大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：基于多重分形時(shí)間加權(quán)去趨勢波動(dòng)分析(MF-TWDFA)以及多重分形互相關(guān)分析(MFCCA),我們提出一種新的算法-多重分形時(shí)間加權(quán)去趨勢互相關(guān)分析(MF-TWXDFA).該算法的創(chuàng)新在于估計(jì)局部趨勢時(shí)采用地理加權(quán)回歸模型的思想,計(jì)算去趨勢協(xié)方差函數(shù)時(shí)考慮到波動(dòng)函數(shù)的符號信息·我們將該算法與多重分形互相關(guān)分析(MFCCA)算法應(yīng)用到仿真序列,以此來檢驗(yàn)該算法的性能。數(shù)值模擬證明新算法可以準(zhǔn)確地檢測兩個(gè)同時(shí)記錄系列的長程互相關(guān)性。為了進(jìn)一步展示多重分形時(shí)間加權(quán)去趨勢互相關(guān)分析(MF-TWXDFA)算法的效用,我們將MF-TWXDFA應(yīng)用于股票市場的時(shí)間序列,發(fā)現(xiàn)股票收益之間的冪律互相關(guān)具有明顯的多重分形。同時(shí),還定義了一個(gè)新的互相關(guān)系數(shù)-MF-TWXDFA互相關(guān)系數(shù)用于量化兩個(gè)時(shí)間序列之間的互相關(guān)的水平。
[Abstract]:Based on multifractal time weighted detrend wave analysis (MF-TWDFA) and multifractal cross correlation analysis (MFCCA), a new algorithm - multifractal time weighted detrend cross correlation analysis (MF-TWXDFA) is proposed. The innovation of this algorithm lies in the thought of using the geographically weighted regression model to estimate the local trend and the calculation of the detrend Association. The difference function takes into account the symbolic information of the wave function. We apply the algorithm and the multifractal cross correlation analysis (MFCCA) algorithm to the simulation sequence to test the performance of the algorithm. The numerical simulation proves that the new algorithm can accurately detect the long range cross correlation of the two simultaneous recording series. In order to further display the multifractal, The utility of the weighted detrending cross correlation analysis (MF-TWXDFA) algorithm is applied to the time series of the stock market. We find that the power law cross correlation between stock returns has a distinct multifractal. At the same time, a new cross correlation coefficient -MF-TWXDFA correlation coefficient is also defined to be used to quantify the interaction between two time series. The related level.
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F831.51;O189

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1909668