股票时间序列长期相关性的修正DFA识别  

作　　者：赵巍[1] 

机构地区：[1]淮海工学院商学院,江苏连云港222001

出　　处：《统计与决策》2009年第10期36-38,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70671025)

摘　　要：趋势消解波动分析(DFA)是检验非平稳时间序列长期相关性的有效方法,但选取多项式作为局部趋势的替代形式会带来偏差。文章采用移动平均算子修正了传统的DFA方法,得到了后退移动平均DFA(BMA-DFA)和中心移动平均DFA(CMA-DFA)两种方法。基于股市数据,比较了标准DFA、BMA-DFA和CMA-DFA的估计效果,发现CMA-DFA具有显著的优越性,是唯一能够精确计算全局和局部标度指数的方法。

关 键 词：波动分析 DFA 标度指数 移动平均 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学]