本文選題：風(fēng)格資產(chǎn) + 價(jià)格波動(dòng)��； 參考：《廣東金融學(xué)院學(xué)報(bào)》2011年01期

【摘要】：通過(guò)引入滑動(dòng)窗口技術(shù)對(duì)Kantelhardt(2002)提出的多重分形消除趨勢(shì)波動(dòng)分析法(MF-DFA)加以改進(jìn),對(duì)中信標(biāo)普公司推出的6種純風(fēng)格資產(chǎn)指數(shù)日收盤(pán)價(jià)格波動(dòng)序列的分形特征進(jìn)行了研究。實(shí)證結(jié)果表明,滑動(dòng)窗口技術(shù)能有效減少因分割連接點(diǎn)處的不連續(xù)性而產(chǎn)生的偽波動(dòng)誤差,具有更高的精度;風(fēng)格資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)原始序列具有持久性,相位重構(gòu)序列具有反持久性,且相位重構(gòu)序列的多重分形特征顯著弱于原始序列的多重分形特征,說(shuō)明風(fēng)格資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)序列的持久相關(guān)性是形成多重分形特征的主要原因,表現(xiàn)出相關(guān)多重分形特征;價(jià)值、成長(zhǎng)型比規(guī)模型風(fēng)格資產(chǎn)具有更強(qiáng)的多重分形特征。
[Abstract]:By introducing the sliding window technique to improve the multifractal elimination trend fluctuation analysis method proposed by Kantelhardt 2002, the fractal characteristics of six kinds of pure style asset index daily closing price volatility series produced by CITIC S & P are studied. The empirical results show that the sliding window technique can effectively reduce the pseudo-volatility error caused by the discontinuity at the segmentation point, and has higher accuracy, and the original series of style asset price volatility is persistent. The phase reconstruction sequence has anti-persistence, and the multifractal feature of the phase reconstruction sequence is significantly weaker than that of the original sequence, which indicates that the lasting correlation of style asset price volatility series is the main reason for the multifractal feature. The value of the growth type is stronger than that of the scale style asset.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：教育部人文社科基金2010年度規(guī)劃項(xiàng)目(10YJA630131)
【分類(lèi)號(hào)】：F830.91;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1802100