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金融数据的分形实证分析

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【英文篇名】	金融数据的分形实证分析
【下载频次】	★★★★★
【作者】	邹志勇;
【作者单位】	中国建设银行长沙市芙蓉支行;
【文献出处】	电脑与信息技术 , Computer and Information Technology, 编辑部邮箱 2001年 06期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	分形; 无标度区间; 分形维数; 金融数据;
【英文关键词】	fractal; nonscale interval; fractal dimension; finance data;
【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。
【英文摘要】	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.
【分类号】	F830
【正文快照】	0　引言分形布朗运动以及更广义的分形几何是1 96 8年 Mandelbrot和 Ness提出的一种数学模型 ,它主要用于描述自然界的山脉、海岸线、地形地貌等不规则形状和模拟各种具有分形特征的噪声时间轨迹 ,目前已成为建立随机过程数学模型的一种新的途径。分形集是这样一类数学集合 ,它

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