分形方法用于衡量时间序列之间的幂律相干性的交叉相关性
摘要：能量定律一致性作为一种替代方法，用于研究同时记录的时间序列之间的能量定律交叉相关性。为了能够研究实证数据，我们引入了三个能量定律一致性参数$H\_{ ho}$的估计方法，这些方法基于通常用于研究能量定律交叉相关性的常用技术--去趋势交叉相关分析（DCCA），去趋势移动平均交叉相关分析（DMCA）和高度交叉相关分析（HXA）。在有限样本属性研究中，我们关注估计器的偏差、方差和均方误差。我们发现，在这三种方法中，基于DMCA的方法是最安全的选择。对于至少具有$10^4$个观测值的长时间序列，HXA方法是合理的，这在某些学科中可以很容易地实现，但在其他学科中可能存在问题。基于DCCA的方法不提供有利的性质，而且性质随着时间序列长度的增加而恶化。该论文开辟了一种新的研究时间序列之间交叉相关性的途径。
作者：Ladislav Kristoufek
论文ID：1608.06781
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2018-10-30