Hilbert-Huang Transform based multifractal analysis of China stock market
Hilbert-Huang Transform based multifractal analysis of China stock market
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基于希尔伯特-黄变换的中国股市多重分形分析
DOI：
10.1016/j.physa.2014.03.047
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发表时间：
2014-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Huang Yongxiang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Muyi;Huang Yongxiang
本文以沪深300指数为样本，利用Hilbert-Huang变换研究了中国股市的多重分形特征。测得的希尔伯特矩L q（ω）在0.01< ω< 0.1 min− 1的范围内表现出幂律行为，相当于时间尺度范围10< τ< 100 min。测得的标度指数<$（q）与q是凸的，偏离了q/2的值，这意味着自相似性被打破。此外，可以用对数正态模型来描述η（q）和相应的奇异性谱D（h），其中Hurst数H= 0.50，奇异性参数μ= 0.12。我们的研究结果表明，中国股市波动可以很好地捕捉到一个多重分形随机游走模型与适当的不确定性参数。
In this paper, we employ the Hilbert–Huang Transform to investigate the multifractal character of Chinese stock market based on CSI 300 index. The measured Hilbert moment L q (ω) shows a power-law behavior on the range 0.01< ω< 0.1 min− 1, equivalent to a time scale range 10< τ< 100 min. The measured scaling exponents ζ (q) is convex with q and deviates from the value q/2, implying that the property of self-similarity is broken. Moreover, ζ (q) and the corresponding singularity spectrum D (h) can be described by a lognormal model with a Hurst number H= 0.50 and an intermittency parameter μ= 0.12. Our results suggest that the Chinese stock fluctuation might be captured well by a multifractal random walk model with a proper intermittency parameter.
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影响因子：
1.3
作者：
François G. Schmitt;Li Ma;Thierry Angounou
通讯作者：
François G. Schmitt;Li Ma;Thierry Angounou
DOI：
10.1016/j.physa.2007.09.015
发表时间：
2008-01
影响因子：
3.3
作者：
Ying Yuan;Xintian Zhuang
通讯作者：
Ying Yuan;Xintian Zhuang
影响因子：
8.6
作者：
P. Davidson;B. Pearson
通讯作者：
P. Davidson;B. Pearson
影响因子：
9
作者：
G. Oladosu
通讯作者：
G. Oladosu
中国股市的非对称多重分形标度行为：基于非对称MF-DFA
DOI：
10.1016/j.physa.2012.10.042
发表时间：
2013-02-15
影响因子：
3.3
作者：
Cao, Guangxi;Cao, Jie;Xu, Longbing
通讯作者：
Xu, Longbing