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基于分整視角的COT長記憶性識別

夏芳芳; 陳雪東 浙江師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院; 浙江金華321000; 湖州師范學(xué)院理學(xué)院; 浙江湖州313000

關(guān)鍵詞:分整 長記憶性 hurst指數(shù) arfima 

摘要:在分形框架下討論金融時間序列的長記憶性問題,采用經(jīng)典R/S分析和修正R/S分析計算Hurst值,對美國商品期貨交易委員會公布的COT報告中的白銀持倉量進(jìn)行深入研究,并分別建立ARFIMA模型刻畫的長記憶過程.研究表明,白銀的商業(yè)和非商業(yè)持倉凈頭寸百分比序列都具有較強(qiáng)的長記憶性.

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