- 沪深两市股票指数的长记忆性被引量：7
- 2004年
- 针对中国股票市场的长记忆性问题,讨论了分整自回归移动平均(Auto-regressivefractionalintegratedmovingaverage,ARFIMA(p,d,q))模型中的参数估计问题,重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d,并分别用经典R/S方法、有偏修正R/S方法和无偏修正R/S方法进行估计,并结合上证指数和深证成指的收益率数据,给出了3种方法的估计结果。实证结果表明,中国股票市场已初步显示出了长记忆性。给出ARFIMA模型的最优阶数和全部参数估计值。得出了上证指数和深证成指收益率所适合的最优的ARFIMA模型。
- 姜仁娜叶俊
- 关键词：股票概率论长记忆性
- 一类双截尾模型的MCMC算法及证券的长记忆性分析
- Chib和Greenberg(1994)首次对非截尾的ARMA模型的参数估计提出了MCMC算法。在此之前,时间序列模型的参数估计方法主要集中在经典算法的使用,例如MLE方法,但对于复杂的时序模型,经典算法具有很大的局限性...
- 姜仁娜
- 关键词：ARFIMA模型
- 文献传递
