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金融数据的分形实证分析
【摘要】 文章利用分数 (形 )布朗运动 ( Fractal Brownian Motion:FBM)模型来描述金融数据的变动。确定了无标度区间的方法。该方法精度较高 ,实用性好。利用 FBM模型估计了大量股票价格数据的分形维数 ,估计结果表明 :股票价格数据在一个较大的尺度范围内呈现自相似性 ,我国股票价格的分形维数大约为 1 .5～ 1 .7。
【Abstract】 Fractal Brownian Motion model is used to represent the finance data.A method for nonscaling interval is presented.It is used estimate fractal dimensions for many stocks,It is showed that stocks price presents strong similarity in a large scale,and all fractal dimensions are about 1.5～1.7.
【关键词】 分形；
无标度区间；
分形维数；
金融数据；
【Key words】 fractal； nonscale interval； fractal dimension； finance data；
【Key words】 fractal； nonscale interval； fractal dimension； finance data；
- 【文献出处】 电脑与信息技术 ,Computer and Information Technology , 编辑部邮箱 ,2001年06期
- 【分类号】F830
- 【被引频次】6
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