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股票价格持续大幅波动前后多重分形谱的异常及分析
被引量:
13
1
作者
周孝华
宋坤
杨秀苔
《管理工程学报》
CSSCI
2006年第2期92-96,共5页
利用多重分形谱可以深入地分析金融时间序列的微观结构及其特征。本文以民生银行、长江通信二上市公司的具体数据为例,以它们出现持续大幅震荡前后共35天的5min股价高频交易序列为原始数据,并将连续5天的高频数据分为一组,考察每支股票...
利用多重分形谱可以深入地分析金融时间序列的微观结构及其特征。本文以民生银行、长江通信二上市公司的具体数据为例,以它们出现持续大幅震荡前后共35天的5min股价高频交易序列为原始数据,并将连续5天的高频数据分为一组,考察每支股票在持续大涨及持续大跌前后各个阶段时多重分形谱的形态及其重要参数的变化。研究表明股价持续大幅波动前后,股票价格的高频时间序列的多重分形谱具有前兆性的共同特征。运用本文的研究方法可以对个股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
持续大涨大跌
多重分形谱
高频交易数据
预测
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题名
股票价格持续大幅波动前后多重分形谱的异常及分析
被引量:
13
1
作者
周孝华
宋坤
杨秀苔
机构
重庆大学经济与工商管理学院
出处
《管理工程学报》
CSSCI
2006年第2期92-96,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(70473107)
文摘
利用多重分形谱可以深入地分析金融时间序列的微观结构及其特征。本文以民生银行、长江通信二上市公司的具体数据为例,以它们出现持续大幅震荡前后共35天的5min股价高频交易序列为原始数据,并将连续5天的高频数据分为一组,考察每支股票在持续大涨及持续大跌前后各个阶段时多重分形谱的形态及其重要参数的变化。研究表明股价持续大幅波动前后,股票价格的高频时间序列的多重分形谱具有前兆性的共同特征。运用本文的研究方法可以对个股持续大幅波动的开始及结束做出一定预测。
关键词
持续大涨大跌
多重分形谱
高频交易数据
预测
Keywords
continuous
and
sharp
fluctuation
multifractal
spectrum
high-frequency
trading
data
forecast
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
股票价格持续大幅波动前后多重分形谱的异常及分析
周孝华
宋坤
杨秀苔
《管理工程学报》
CSSCI
2006
13
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