期刊文献+

小波分析在股票有偏随机游动中的应用

Estimation of the time-varying Hurst index by wavelet transformation for the stock biased stochastic motion
下载PDF
导出
摘要 在有偏随机过程中引入时变指数概念和具有局部自相似性的数学模型。借助小波基固有的尺度特性很适合于分析局部自然相似性这一特点,给出Hurst指数的小波估算公式及算法,并用仿真结果加以验证。 The concept of timevarying Hurst index and GFBM model are introduced in stock biased stochastic process.The inherent scaling property of wavelet is well suited for analyzing locally selfsimilar process.The estimation formula and algorithm of Hurst index are proposed based on wavelet analysis of samples data and simulation result indicates effectiveness of estimation method.
出处 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期601-603,共3页 Journal of Northwest University(Natural Science Edition)
基金 陕西省自然科学基金资助项目(2000SL02)
关键词 小波分析 有偏随机游动 时变Hurst指数 小波变换 股票市场 局部自相似过程 biased stochastic process time-varying Hurst index wavelet transformation
  • 相关文献

参考文献4

  • 1MANDEBROT B B,van NESS J W. Fractional Brownian motions, fractional noises and applications[J]. SIAM Review, 1968,10(4): 422-437.
  • 2BROCKWELL P J. Time Series:Theory and Methods[M]. New York:Springer-Verlag,1991.
  • 3EVERTSZ C J,BERKNER K. Large deviation and self-similarity of curves: DAX stock prices [J]. Chaos,Solitions & Fractals, 1995, (6): 121-130.
  • 4DAUBECHIES I. The wavelet transform:Time-frequency localization and signal analysis[J]. IEEE Trans On Information Theory, 1990,36 (5): 611-622.

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部