基于分整視角的COT長記憶性識別

夏芳芳; 陳雪東 浙江師范大學數學與計算機科學學院; 浙江金華321000; 湖州師范學院理學院; 浙江湖州313000

關鍵詞:分整 長記憶性 hurst指數 arfima 

摘要:在分形框架下討論金融時間序列的長記憶性問題,采用經典R/S分析和修正R/S分析計算Hurst值,對美國商品期貨交易委員會公布的COT報告中的白銀持倉量進行深入研究,并分別建立ARFIMA模型刻畫的長記憶過程.研究表明,白銀的商業和非商業持倉凈頭寸百分比序列都具有較強的長記憶性.

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