基于分形分析的国际金价波动长记忆性识别与预测研究

被引：3

作者：

杨楠

柳预才

机构：

[1] 上海财经大学统计与管理学院

来源：

数理统计与管理 | 2013年 / 32卷 / 05期

关键词：

长记忆性; Hurst指数; ARFIMA-GARCH模型;

D O I：

10.13860/j.cnki.sltj.2013.05.013

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F831.54 [];

学科分类号：

0701 ; 070104 ; 020202 ;

摘要：

本文对国际金价波动的长记忆性进行研究,通过R/S,MRS,V/S等方法计算Hurst指数,证实了金价波动存在着显著的长记忆性。以此为基础借助分数差分,构建ARFIMA、FIGARCH、ARFIMA-GARCH等基于分形分析的长记忆性预测模型,实证结果表明该类模型很好地刻画了国际金价的内在波动规律,具有较强的预测功能。

引用

页码：931 / 940

页数：10

共 13 条

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