节点文献

金融市场的长期记忆性

Long Memory in Financial Markets

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 杨凌邱剑

【Author】 Yang Lin Qin Jian(Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan, 430060)

【机构】 中南财经政法大学信息学院统计系北京科技大学冶金学院

【摘要】 讨论了金融市场实证研究领域的一个热门话题:长记忆性。其特征是自相关函数具有高阶的滞后,并且以缓慢的双曲率衰减,而不是以标准的ARMA过程的指数率衰减。因此,今天发生的事件对序列中今后所发生事件的影响会持续数月,甚至数年。而这正是金融市场的特征之一。

【Abstract】 This paper examines one of the current "hot topics" in financial market empirical research: lon memory. Its autocorrelations at very high lags, decay at a slower, hyperbolic rate, rather than at the exponential rate in a standard ARMA process. Hence events which occur in the process today may continue to influence it for months or even years afterwards. And this is one of the characters in financial markets. So we bring in three long memory models here.

【关键词】 R/S分析MR/S分析ARFIMA模型长期记忆性
【Key words】 R/SMR/SARFIMAlong memory
  • 【文献出处】 广东经济管理学院学报 ,Journal of Guangdong Economic Management College , 编辑部邮箱 ,2003年03期
  • 【分类号】F830.9
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】156
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络