基于多重分形的中国外汇市场效率分析

探究外汇市场效率变动演化规律对于提高汇率市场的韧性具有指导意义。本文选择欧元、英镑、日元和美元兑人民币四种外汇货币汇率序列构建滑动窗口,利用多重分形去趋势波动分析法(MFDFA)和多重分形去趋势互相关分析法(MFDCCA)先后进行计算分析,发现中国外汇市场在疫情和俄乌冲突(以下简称阶段I、阶段II)突然发生时均存在显著的多重分形现象。欧元市场的多重分形程度在阶段I先增后减,但在阶段II整体降低;英镑市场的多重分形特征在两个阶段的表现相反,而日元在阶段II的多重分形水平整体较阶段I差别最大,美元市场在不同窗口下多重分形程度持续波动。两个阶段下四个市场间的幂律交叉关系一直保持多重分形的特征,阶段I汇率间存在不断增长的正向长期幂律关系,但在阶段II这种正向幂律关系不再那么稳定。最后本文为汇率市场出现多重分形的原因做出了解释,即序列波动的肥尾分布特性是主要影响源。总体研究结果为外汇市场调控提供理论指导以提高外汇市场效率。

基于fastText的可视化作者归属模型

基于滑动窗口的方法,结合机器学习分类技术,可以判定文本的作者归属。但是此类方法需要精心挑选对应的文本特征,不同的文本特征选取可能会影响判定结果。针对以上问题,提出了一种基于快速文本分类(fastText)的文本作者归属判定模型。该模型融合滑动窗口的思想,引入词(字)向量、数据增强技术,从而充分利用文本信息、自动提取文本特征,并且以可视化的方式将结果呈现出来。使用该模型来检测《红楼梦》、《Roman de la Rose》的作者归属,实验结果表明《红楼梦》的前八十回与后四十回为不同作者所著、《Roman de la Rose》开篇4 058行(约50 000字)与后面17 724行(约218 000字)为不同作者所著。证明了Rolling-fastText模型判定文本作者归属的有效性。