本文選題：風格資產 + 價格波動��； 參考：《廣東金融學院學報》2011年01期

【摘要】：通過引入滑動窗口技術對Kantelhardt(2002)提出的多重分形消除趨勢波動分析法(MF-DFA)加以改進,對中信標普公司推出的6種純風格資產指數(shù)日收盤價格波動序列的分形特征進行了研究。實證結果表明,滑動窗口技術能有效減少因分割連接點處的不連續(xù)性而產生的偽波動誤差,具有更高的精度;風格資產價格波動原始序列具有持久性,相位重構序列具有反持久性,且相位重構序列的多重分形特征顯著弱于原始序列的多重分形特征,說明風格資產價格波動序列的持久相關性是形成多重分形特征的主要原因,表現(xiàn)出相關多重分形特征;價值、成長型比規(guī)模型風格資產具有更強的多重分形特征。
[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】： 華南理工大學工商管理學院;
【基金】：教育部人文社科基金2010年度規(guī)劃項目(10YJA630131)
【分類號】：F830.91;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1802100