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基于分形分析的国际金价波动长记忆性识别与预测研究

2013-09-22分类号:F224;F831.54

【作者】杨楠  柳预才  
【部门】上海财经大学统计与管理学院  
【摘要】本文对国际金价波动的长记忆性进行研究,通过R/S,MRS,V/S等方法计算Hurst指数,证实了金价波动存在着显著的长记忆性。以此为基础借助分数差分,构建ARFIMA、FIGARCH、ARFIMA-GARCH等基于分形分析的长记忆性预测模型,实证结果表明该类模型很好地刻画了国际金价的内在波动规律,具有较强的预测功能。
【关键词】长记忆性  Hurst指数  ARFIMA-GARCH模型
【基金】2010年度全国统计科学研究计划项目(编号2010LB31);; 2010年教育部人文社会科学研究青年基金项目(批准号10YJC910009);; 上海财经大学“211工程”三期重点学科建设项目;; 上海市重点学科建设项目(B803)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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