【摘 要】
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基于多重分形时间加权去趋势波动分析(MF-TWDFA)以及多重分形互相关分析(MFCCA),我们提出一种新的算法-多重分形时间加权去趋势互相关分析(MF-TWXDFA).该算法的创新在于估计
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基于多重分形时间加权去趋势波动分析(MF-TWDFA)以及多重分形互相关分析(MFCCA),我们提出一种新的算法-多重分形时间加权去趋势互相关分析(MF-TWXDFA).该算法的创新在于估计局部趋势时采用地理加权回归模型的思想,计算去趋势协方差函数时考虑到波动函数的符号信息·我们将该算法与多重分形互相关分析(MFCCA)算法应用到仿真序列,以此来检验该算法的性能。数值模拟证明新算法可以准确地检测两个同时记录系列的长程互相关性。为了进一步展示多重分形时间加权去趋势互相关分析(MF-TWXDFA)算法的效用,我们将MF-TWXDFA应用于股票市场的时间序列,发现股票收益之间的幂律互相关具有明显的多重分形。同时,还定义了一个新的互相关系数-MF-TWXDFA互相关系数用于量化两个时间序列之间的互相关的水平。
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