基于R/S分析方法的伦敦黄金市场的分析

此前已有部分学者论证了黄金市场具有混沌特征,鉴于此,本人运用分析时间序列分形性质的重标极差(R/S)方法,对世界黄金市场的分形特征进行分析研究(包括其存在的噪声色彩特征),通过对伦敦黄金市场价格时间序列的分析,得出其 Hurst指数和其平均的循环长度,从而更加清楚的表现出黄金市场的趋势。

改进的R/S方法与中国火灾数据的分析预测

讨论工程和经济学领域中的R/S分析方法 (重标极差方法 )的若干改进及应用。对于全国火灾起数的分析 ,计算赫斯特指数H时应用 2种新的数据分组方法 ;引入赫斯特指数的差值ΔH以利于判断下一年的火灾起数是否会激增 ;对于已计算出的赫斯特指数H进行R/S分析 ,得到一组新的赫斯特指数H1,即赫斯特指数的赫斯特指数 ,以及相应的ΔH1,依此类推可以得到高阶赫斯特指数及其差值H2 ,ΔH2 ,H3 ,ΔH3 等 ;根据 195 0— 1999年全国火灾起数 ,用R/S方法预测 2 0 0

1951—2019年阜新市气温变化特征及R/S趋势分析

应用Morlet小波分析等气候诊断方法,对阜新地区近69年气温变化进行分析,结果表明:(1)从线性趋势分析得出,阜新市近69年各类气温(除气温年较差外)都呈现出上升趋势。(2)在周期分布上,平均最低气温和极端最低气温的第一主周期在69年以上,第二主周期呈现20~25 a的振荡周期。而其它气温的第一主周期为18~26 a。(3)从突变检验分析得出,20世纪50年代气温年较差和极端最低气温均出现了突变点;21世纪20年代气温又呈现出激烈的震荡,极端最高气温和极端最低气温在此期间均出现了不止一个突变点。(4)在未来趋势上,由Hurst指数分析得出,未来气温变化趋势并不明显。

用R/S分析(重标极差方法)预测世界航运市场数据

前言 众所周知,世界航运市场数据的分析与预测是船舶工业技术经济领域一项十分重要的工作。而R/S分析方法(重标极差方法)是正在经济学等领域中崭露头角的分析预测方法。在我国已经有越来越多的学者应用这一方法。本文讨论如何改进R/S分析方法,以及做好经济分析和预测的一些行之有效的措施和方法,最后讨论若干值得进一步加以认真研究和思考的问题。

中、欧股市非线性分形特征的比较研究

本文利用R/S重标极差法对中国股市(上证综指和深证成指)日收益的非线性分形特征进行实证分析,并与欧洲股市的五个重要股指进行比较,结果表明:中国股市收益波动比欧洲五大市场存在着更强的长程相关性和非周期性循环,沪、深两市的Hurst指数都明显大于0.6,具有一定的非线性分形特征。

不同的分组方法对赫斯特指数的影响

赫斯特指数的计算过程需要对研究的时间序列数据进行分组,而不同的分组情况对赫斯特指数会产生不同的影响。以深圳股票市场1997-2001年的日收盘成分指数为例,表明组内数据为15个左右时计算的赫斯特指数的可信度较高,但不同的分组方法却不会使结论发生质的变化,仅是量的改变。