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基于小波变换的多重分形谱研究及实证分析 被引量:1

Multifractal Spectrum Analysis and Application Based on Wavelet Transform
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摘要 为了探索期货市场中的非线性特征,选用大连和芝加哥期货市场中黄豆期货价格时间序列,借助配分函数分布图判定期货时间序列存在多重分形特征,并在此基础上利用多重分形谱对期货时序描述多重分形特征.结果表明,与芝加哥期货市场相比,大连期货市场的多重分形强度更大,风险更大.然后对时间序列进行小波变换,将处理后的时间序列的多重分形强度与原始序列进行比较,发现多重分形特征与时间序列中的噪声及长程相关性有关. In order to test the nonlinearity in futures market, the multifractal characteristics of two future prices were analyzed. Firstly, the distribution diagrams of partition function was applied to diagnose the existence of muhifractal characteristic. Then the characteristics were described by using muhifractal spectra. It points out that compared to the Chicago futures market, the Dalian futures market have stronger muhifractality and greater risk. The original time series and the transformed time series by wavelet transform were compared. It is found that the long-range correlations and the noise in the time series contribute to the muhifractal behavior of the time series.
出处 《合肥学院学报(自然科学版)》 2009年第3期40-43,72,共5页 Journal of Hefei University :Natural Sciences
基金 国家自然科学基金项目(60475017 60675031) 安徽省高校省级自然科学基金项目(2008B093) 中国博士后科学基金项目和安徽大学人才队伍建设经费资助
关键词 期货时间序列 多重分形谱 配分函数 小波变换 futures time series muhifractal spectrum partition function wavelet transform
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献53

共引文献102

同被引文献3

  • 1OSBORNE M.The Random Character of Stock Market Prices[M].P.Cootner ed.Cambridge MA.MIT Press,1964.10-12.
  • 2EDGAR P.Fractal Market Analysis:Applying Chaos Theory to Investment and Economics[M],New York:John Wiley & Sons,Inc.1994:6-7.
  • 3郑丰,张润彤,何凌云,田志勇.沪、深股市综合指数分形特征及长期记忆研究[J].北京交通大学学报(社会科学版),2008,7(1):70-74. 被引量:6

引证文献1

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