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高频金融时间序列的异象特征分析及应用——基于多重分形谱及其参数的研究
被引量：
11
1
作者
周孝华
宋坤
《财经研究》
CSSCI
北大核心
2005年第7期123-132,共10页
文章首先从理论上推导出金融资产价格的高频时间序列出现大幅震荡前后多重分形谱所具有的异象特征,然后随机选取两只股票(民生银行、哈飞股份)各35天的5min高频交易数据对上述特征进行实证分析。结果表明,两只股票在持续大幅波动开始与...
文章首先从理论上推导出金融资产价格的高频时间序列出现大幅震荡前后多重分形谱所具有的异象特征,然后随机选取两只股票(民生银行、哈飞股份)各35天的5min高频交易数据对上述特征进行实证分析。结果表明,两只股票在持续大幅波动开始与结束时,其多重分形谱形态及参数的变化与理论上的异象特征相吻合。运用该研究方法可以对金融资产持续大幅波动的开始及结束做出一定预测。
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关键词
多重分形谱
高频金融时间序列
大幅
震荡
预测
下载PDF
职称材料
题名
高频金融时间序列的异象特征分析及应用——基于多重分形谱及其参数的研究
被引量：
11
1
作者
周孝华
宋坤
机构
重庆大学经济与工商管理学院
出处
《财经研究》
CSSCI
北大核心
2005年第7期123-132,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(70473107)
文摘
文章首先从理论上推导出金融资产价格的高频时间序列出现大幅震荡前后多重分形谱所具有的异象特征,然后随机选取两只股票(民生银行、哈飞股份)各35天的5min高频交易数据对上述特征进行实证分析。结果表明,两只股票在持续大幅波动开始与结束时,其多重分形谱形态及参数的变化与理论上的异象特征相吻合。运用该研究方法可以对金融资产持续大幅波动的开始及结束做出一定预测。
关键词
多重分形谱
高频金融时间序列
大幅
震荡
预测
Keywords
multifractal spectrum
high frequency financial time series
sharp fluctuation
forecast
分类号
F830.59 [经济管理—金融学]
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作者
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1
高频金融时间序列的异象特征分析及应用——基于多重分形谱及其参数的研究
周孝华
宋坤
《财经研究》
CSSCI
北大核心
2005
11
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