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金融时间序列长记忆性分析的非线性估计

2016-08-30分类号:F224;F832.51

【作者】王谦  刘春  管河山  罗智超  
【部门】南华大学经济管理学院  厦门大学王亚南经济研究院  
【摘要】学术界对股市长记忆性分析结论存在分歧现象,长记忆性分析方法的精准性是一个重要的影响因素。文章通过对R/S、MR/S和V/S分析方法的参数估计问题进行探究,剖析了线性近似求解方式的不足之处,并采用梯度下降法估计非线性回归方程的Hurst指数,同时借助ARFIMA模型对估计精度进行了对比验证。采集我国A股市场股票样本的收益率数据实证,结果表明,非线性估计能提高分析方法对Hurst指数的估计精确度。
【关键词】长记忆性  Hurst指数  非线性估计  股票
【基金】教育部人文社科青年项目(13YJCZH044);; 湖南省科研创新立项课题(CX2014B397)
【所属期刊栏目】统计与决策
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