姜仁娜
【姓名】 姜仁娜
【职称】
【研究领域】 数学;宏观经济管理与可持续发展;
【研究方向】
【发表文献关键词】 长记忆性,ARFIMA,R/S方法,ARFIMA模型,概率论,统计方法,深证成指,收益率,股票指数,上证指数,股票,统计量,整参数,Hurst指数,深成,ARMA模型,收盘价,长记忆,分整,自回归,
【工作单位】 清华大学
【曾工作单位】 清华大学;
【所在地域】 北京
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[1]姜仁娜,叶俊.沪深两市股票指数的长记忆性[J]清华大学学报(自然科学版).2004,(12)
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