【摘要】：以上證指數(shù)和深圳成分指數(shù)日收盤價(jià)的時(shí)間序列為樣本,利用小波分析方法剔除序列的噪聲干擾,對(duì)序列保留的波動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行多重分形辨識(shí).通過WTMM(小波變換模極大)計(jì)算配分函數(shù),尺度函數(shù)和多重分形譜等,全面細(xì)致的量化了序列的局部及不同層次的波動(dòng)奇異性.計(jì)算結(jié)果表明:去除噪聲干擾后,中國(guó)現(xiàn)行證券市場(chǎng)的波動(dòng)呈現(xiàn)顯著的多重分形特征.
[Abstract]:Taking the daily closing price time series of Shanghai index and Shenzhen component index as samples, the wavelet analysis method is used to eliminate the noise interference of the sequence, and the multifractal identification of the fluctuation trend of the sequence is carried out. By calculating partition function, scaling function and multi-fractal spectrum by WTMM (Modulus maximum of Wavelet transform), the local and different levels of wave singularity of the sequence are comprehensively and meticulously quantified. The calculation results show that the volatility of the current stock market in China shows significant multifractal characteristics after removing the noise interference.
【作者單位】： 江西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(60964005,70901036,61263014) 江西省自然科學(xué)基金(20122BABZ01023)
【分類號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2457898