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我国通货膨胀是长期记忆性过程吗?
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上海经济研究 2007年 第5期19卷 3-9页
作者： 张晓蓉 李治国 徐剑刚 复旦大学管理学院 200433
通货膨胀过程平稳与否对央行制定货币政策会产生重要影响。本文以1986年1月至2005年12月我国月度CPI通货膨胀率为研究对象,利用arfima-FIGARCH模型,发现我国通货膨胀及其波动都是长期记忆性过程,表明通胀及波动冲击的影响均具有长期记... 详细信息
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中国股市日内成交量序列建模及预测研究
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北京师范大学学报（自然科学版） 2013年 第1期49卷 85-89页
作者： 阎睿 李汉东 北京师范大学管理学院 北京100875
首先研究上证指数日内高频成交量时间序列的统计特征,包括平稳性、自相关和长记忆性,然后我们通过对剔除日内周期趋势的成交量序列建立ARMA模型,并分别结合ARCH类模型和arfima模型消除模型的异方差和长记忆性.我们的实证分析结果表明在... 详细信息
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中国股票市场长期记忆特征的实证研究
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系统工程学报 2007年 第2期22卷 190-194页
作者： 张晓莉 严广乐 上海对外贸易学院国际经贸学院 上海201620 上海理工大学管理学院 上海200093
股票市场收益的长期记忆特征对于系统非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要的意义.针对上海和深圳的周和日收益序列,采用非线性估计方法提高R/S系列分析估计H参数的精确度.并用arfima模型对沪深股市的收益率的长期记忆性进行... 详细信息
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基于高频数据的股指风险价值预测
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统计与决策 2007年 第18期 89-91页
作者： 房振明 王春峰 付臣余 天津大学 管理学院天津300072
以高频数据为基础,本文比较研究了股指风险价值的预测问题.通过构造日'已实现'波动,并建立对数'已实现'标准差的arfima模型,进而构造高频风险价值预测模型.同时,该模型与能够考察非对称性和长记忆性的APARCH模型进行比... 详细信息
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中国股市长期记忆特征的时序分析
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统计与决策 2005年 第5X期21卷 70-71页
作者： 赵春艳 西安交通大学经济与金融学院 西安710002
本文运用R/S分析和arfima模型对中国股市价格总指数的长期记忆特征进行了实证分析,结论认为深、沪两市总体上不存在长期相关性,这样,从长期记忆性的角度,我们不能否认中国股市的效率。
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中国消费者价格指数应用研究——基于调和分整自回归移动平均模型
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湖北工业大学学报 2020年 第1期35卷 106-109页
作者： 王锦 商豪 湖北工业大学理学院 湖北武汉430068
针对中国居民消费者价格指数时间序列数据呈现出的记忆特征,采用描述性统计分析和经典时间序列分析相结合的方法,建立两种不同的长记忆模型,分析比较两种模型的谱密度函数拟合图和三期预测值误差,结果显示arfima模型的平均预测绝对误差... 详细信息
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中国股票市场长期记忆特性研究
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当代财经 2003年 第6期 49-51页
作者： 陈炜 吴世农 厦门大学管理学院 福建厦门361005
为了检验中国股票市场长期记忆特性,本文采用了周期图和R/S统计量两种方法进行研究,证实了中国深圳股票市场存在长期记忆性,属于有偏的随机游走。中国股票市场长期记忆特性说明随机游走假说和线性模型不能完全解释股价运行,这要求金融... 详细信息
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涨跌幅限制对中国股市结构及有效性的经验分析
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财经问题研究 2006年 第12期 54-58页
作者： 杜修立 东北财经大学数量经济系 辽宁大连116025
本文结合稳定分布理论和长记忆模型arfima,研究股价行为的长记忆特性和分布特征,从股票市场结构及有效性的角度,通过涨跌幅限制实施前后的对比,分析涨跌幅限制对我国沪深证券市场股价行为的影响。结果表明:在涨跌幅限制前后,沪深两市都... 详细信息
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引入持仓量的沪铜指数长记忆波动性研究
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统计与信息论坛 2010年 第8期25卷 88-94页
作者： 杨桂元 刘坤 安徽财经大学数量经济研究所 安徽蚌埠233030
通过协整关系检验、误差修正模型、向量自回归模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数证明了在建立模型时引入持仓量序列的必要性。运用修正R/S分析,建立了沪铜指数收益率波动的arfima、FI-GARCH、arfima-FIGARCH模型,并运用此种模型... 详细信息
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中国股票市场的分形结构——股票收益长期记忆特征的实证研究
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数学的实践与认识 2006年 第9期36卷 28-38页
作者： 史永东 赵永刚 东北财经大学应用金融研究中心和金融工程研究中心 辽宁大连116025
股票市场收益的长期记忆特征对于系统非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要的意义.针对上海和深圳A股算术加权和流通市值加权市场指数的周收益序列以及上证180指数和深圳成份指数中选取的12只代表性股票的周收益序列,采用重标... 详细信息
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