基于EMD 的中国股票市场分形特征研究

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2016, Vol. 34 ›› Issue (3): 449-454.

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基于EMD 的中国股票市场分形特征研究

秦喜文¹, 周明眉¹, 董小刚^1,2, 宋国锋², 高中华¹

1. 长春工业大学基础科学学院, 长春130012; 2. 吉林大学数学学院, 长春130012

收稿日期:2015-10-15 出版日期:2016-05-25 发布日期:2016-12-21
作者简介:秦喜文(1979—), 男, 吉林梅河口人, 长春工业大学副教授, 博士, 硕士生导师, 主要从事数据分析与统计建模研究, (Tel)86-431-85716300(E-mail)qinxiwen@ mail. ccut. edu. cn; 通讯作者: 董小刚(1961—), 男, 长春人, 长春工业大学教授, 博士, 博士生导师, 主要从事高频时间序列数据的研究, (Tel)86-431-85717263(E-mail)dongxiaogang@ mail. ccut. edu. cn。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(11301036; 11226335; 11071026)

Fractal Charateristics of China's Stock Market Based on EMD Method

QIN Xiwen¹, ZHOU Mingmei¹, DONG Xiaogang^1,2, SONG Guofeng², GAO Zhonghua¹

1. School of Basic Science, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China;2. School of Mathematics, Jilin University, Changchun 130012, China

Received:2015-10-15 Online:2016-05-25 Published:2016-12-21

摘要/Abstract

摘要：

为揭示我国股票市场的分形特征, 利用经验模态分解及重标极差分析法(R/ S: Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征, 利用经验模态分解方法对沪深300 指数的收盘价格对数收益率进行分析, 并采用分形理论中的R/ S 分析法对固有模态函数进行实证研究, 以揭示我国股票市场的分形特征。实验结果表明,我国股票市场具有显著的自相似性, 分解后的收益率序列是有偏的随机游走过程。

关键词: 高频数据, 经验模态分解, Hurst 移动平均指数, 分形特征

Abstract:

Fractal structure features of China's stock market by EMD (Empirical Mode Decomposition) and (R/ S: Rescaled Range Analysis) analysis method is explored. It is analyzed that the CSI 300 index closing price logarithmic return rate by using empirical mode decomposition method, using R/ S analysis of fractal theory to research empirical mode function to reveal the fractal characters of Chinese stock market. the final result shows that Chinese stock market has obvious self-similarity, the yield of the decomposed sequences is biased random walk process.

Key words: high frequency, empirical mode decomposition, Hurst moving average index, fractal characteristics

中图分类号:

TP202

秦喜文, 周明眉, 董小刚, 宋国锋, 高中华. 基于EMD 的中国股票市场分形特征研究[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2016, 34(3): 449-454.

QIN Xiwen, ZHOU Mingmei, DONG Xiaogang, SONG Guofeng, GAO Zhonghua. Fractal Charateristics of China's Stock Market Based on EMD Method[J]. Journal of Jilin University(Information Science Ed, 2016, 34(3): 449-454.

[1]	王德军, 张贤达, 鲍亚新. 基于EEMD 的发动机失火故障检测[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2016, 34(4): 461-467.
[2]	徐世艳. 经验模态分解的时频分析方法及其应用[J]. J4, 2009, 27(05): 487-.
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基于EMD 的中国股票市场分形特征研究

Fractal Charateristics of China's Stock Market Based on EMD Method

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