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基于分整视角的COT长记忆性识别

夏芳芳; 陈雪东 浙江师范大学数学与计算机科学学院; 浙江金华321000; 湖州师范学院理学院; 浙江湖州313000

关键词:分整 长记忆性 hurst指数 arfima 

摘要:在分形框架下讨论金融时间序列的长记忆性问题,采用经典R/S分析和修正R/S分析计算Hurst值,对美国商品期货交易委员会公布的COT报告中的白银持仓量进行深入研究,并分别建立ARFIMA模型刻画的长记忆过程.研究表明,白银的商业和非商业持仓净头寸百分比序列都具有较强的长记忆性.

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