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      重標(biāo)極差分析法的研究

      2019-04-15 12:50于海燕
      關(guān)鍵詞:最小二乘法分析法

      于海燕

      【摘要】? R S 分析法即重標(biāo)極差分析法,是H.E.Hurst在1951年通過大量實證實驗的基礎(chǔ)上提出的一種通過時間序列來呈現(xiàn)出的統(tǒng)計檢驗方法.為了使這個度量能夠在時間上標(biāo)準(zhǔn)化,Hurst通過用觀測值的極差除以標(biāo)準(zhǔn)差來建立一個無量綱的比率,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)自然系統(tǒng)都不遵循隨機(jī)游走,而是遵循著一種“有偏的隨機(jī)游走”,其發(fā)生機(jī)會在一個方向或者某些方向上有偏的,而且整個過程近似一個循環(huán).在 R S 分析法中應(yīng)用到了最小二乘法,最小二乘法線性擬合出的回歸直線方程中的斜率就是H,即Hurst指數(shù),最后得出相關(guān)結(jié)論,通過應(yīng)用 R S 分析法的實證分析過程,可進(jìn)一步為其他理論提供理論基礎(chǔ).

      【關(guān)鍵詞】? R S 分析法;最小二乘法;Hurst指數(shù)

      一、運(yùn)用 R S 分析法的具體步驟

      第一步:對長度為M的時間序列,將此時間序列劃分為m個不重疊的,長度為n的子區(qū)間,記為A1,A2,A3,…,Am,并記區(qū)間Ai(i=1,2,…m)中第k個元素為ak,i,k=1,2,…n,即Ai={a1,i,a2,i,…,an,i}共n個元素.

      第二步:對長度為n的子區(qū)間Ai,記其樣本均值為ai = 1 n ∑ n k=1 ak,i.

      第三步:對長度為n的子區(qū)間Ai,記其標(biāo)準(zhǔn)差為SAi=? 1 n ∑ n k=1 (ak,i-ai )2 .

      第四步:對長度為n的子區(qū)間Ai,記其累積離差為Xj,i=∑ j k=1 (ak,i-ai )(j=1,2,…,n).

      第五步:對長度為n的子區(qū)間Ai,記其極差為RAi=max(Xj,i)-min(Xj,i).

      第六步:對長度為n的子區(qū)間Ai,記其重標(biāo)度極差為 RAi SAi .

      第七步:m個區(qū)間的平均重標(biāo)度極差為? R S? n= 1 m ∑ m k=1?? RAi SAi? .

      第八步:改變n的取值,重復(fù)一到六步的操作,得到多個? R S? n的數(shù)值,當(dāng)n無限大時,有? R S? n=cnH,對? R S? n=cnH兩端取對數(shù)得ln? R S? n=lnc+Hlnn.

      第九步:畫出ln? R S? n關(guān)于lnn的圖像,擬合直線的斜率估計值即為Hurst指數(shù).

      二、最小二乘法

      設(shè)實驗中的數(shù)據(jù)是x=x1,x2,…,xn,y=y1,y2,…,yn.在研究x與y的關(guān)系時,在直角坐標(biāo)系中描出所有點(xi,yi),設(shè)這些點的回歸直線方程為yi=kxi+b,令這些點與回歸直線的接近程度最小,即η=∑ n i=1 (yi-kxi-b)2取最小值.令該式對k和b求導(dǎo),并令該偏導(dǎo)數(shù)等于0,可得如下等式:

      可解得其中k和b的值為:

      k= n∑ n i=1 xiyi-∑ n i=1 xi∑ n i=1 yi 2 ,

      b= ∑ n i=1 yi-k∑ n i=1 xi n ,

      進(jìn)而求出其回歸直線的方程.

      三、Hurst指數(shù)、分形維數(shù)D、相關(guān)性度量指標(biāo)C的特征

      在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中相關(guān)性度量指標(biāo)C、Hurst指數(shù)、分形維數(shù)D之間有如下關(guān)系:C=22H-1-1;D=2-H;H為Hurst指數(shù).

      由以上關(guān)系可知:

      H=0.5,則C=0,即該時間序列是相互獨(dú)立隨機(jī)游走的,增量之間是不相關(guān)的.也就是說此時發(fā)生的事件對未來沒有絲毫影響.

      0

      0.50,即該時間序列是非隨機(jī)游走的,并且是非獨(dú)立的,現(xiàn)在發(fā)生的事件對未來有影響.若某一時間段內(nèi)增量增加,那么未來的增量是增加的;反之,若某一時間段內(nèi)增量下降,那么未來的增量是下降的.即該時間序列具有持久性,并且C值越趨近于1,該時間序列持久性越強(qiáng);C值越趨近于0,該時間序列趨勢越不穩(wěn)定,噪聲也就隨之變大.

      【參考文獻(xiàn)】

      [1]肯尼思.法爾科內(nèi).分形幾何-數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及其應(yīng)用[M].長春:東北師范大學(xué)出版社,2001.

      [2]Perters E E.Chaos and order in the capital market.Second Edition[M].New Jersey:John Wiley&Sons,1996.

      [3]Hurst H E.Long term storage capacity of reservoirs[J].Transactions of the American society of civil engineers,1951(116):770-808.

      [4]Mandelbrot B B.Statistical methodology for non-periodic cycles:from the covariance to R/S analysis[J].Annals of economic and social measurement,1972(12):257-288.

      [5]王明濤.基于R/S法分析中國股票市場的非線性特征[J].預(yù)測,2002(3):42-45.

      [6]陸磊,劉恩峰.基于改進(jìn)R/S法的中國股票指數(shù)長記憶性分析[J].統(tǒng)計與決策,2007(23):46-48.

      [7]張曉晶,孫濤.中國房地產(chǎn)周期與金融穩(wěn)定[J].經(jīng)濟(jì)研究,2006(1):23-33.

      [8]劉莉亞,蘇毅.上海房地產(chǎn)價格的合理性研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2005(3):753-768.

      [9]劉倩,梁久禎.基于R/S方法的股票平均循環(huán)周期研究[J].計算工程與設(shè)計,2009(21):4942-4944.

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