全部版块 我的主页
论坛 经济学人 二区 外文文献专区
1005 15
2022-05-06
英文标题:
《Spectrum-based estimators of the bivariate Hurst exponent》
---
作者:
Ladislav Kristoufek
---
最新提交年份:
2014
---
英文摘要:
  We introduce two new estimators of the bivariate Hurst exponent in the power-law cross-correlations setting -- the cross-periodogram and local $X$-Whittle estimators -- as generalizations of their univariate counterparts. As the spectrum-based estimators are dependent on a part of the spectrum taken into consideration during estimation, a simulation study showing performance of the estimators under varying bandwidth parameter as well as correlation between processes and their specification is provided as well. The newly introduced estimators are less biased than the already existent averaged periodogram estimator which, however, has slightly lower variance. The spectrum-based estimators can serve as a good complement to the popular time domain estimators.
---
中文摘要:
我们引入了幂律互相关背景下二元Hurst指数的两个新估计——交叉周期图估计和局部$X$Whittle估计——作为它们的一元对应估计的推广。由于基于谱的估计器依赖于估计过程中考虑的部分谱,因此还提供了一个仿真研究,显示了估计器在不同带宽参数下的性能以及过程与其规格之间的相关性。新引入的估计量比已经存在的平均周期图估计量有更少的偏差,然而,平均周期图估计量的方差稍低。基于谱的估计器可以作为流行的时域估计器的一个很好的补充。
---
分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
--
一级分类:Physics        物理学
二级分类:Data Analysis, Statistics and Probability        数据分析、统计与概率
分类描述:Methods, software and hardware for physics data analysis: data processing and storage; measurement methodology; statistical and mathematical aspects such as parametrization and uncertainties.
物理数据分析的方法、软硬件:数据处理与存储;测量方法;统计和数学方面,如参数化和不确定性。
--

---
PDF下载:
-->
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2022-5-6 21:05:51
二元Hurst指数的基于谱的估计Ladislav Kristoufekab我们在幂律互相关设置中引入了二元Hurst指数的两个新估计量——交叉周期图和局部X-Whittle估计量——作为其单变量对应量的推广。由于基于频谱的估计器依赖于估计过程中考虑的部分频谱,因此还提供了一项模拟研究,显示了估计器在不同带宽参数下的性能,以及过程与其规格之间的相关性。新引入的估计量比已经存在的平均周期图估计量有更少的偏差,但其方差稍低。基于谱的估计器可以作为流行的时域估计器的一个很好的补充。PACS编号:05.10-a、 05:45-a、 89.65。GH关键词:幂律互相关、长期记忆、基于频谱的估计器捷克共和国科学院信息理论与自动化研究所,CZ-182 08,电子邮件:kristouf@utia.cas.czbInstitute捷克共和国布拉格查尔斯大学社会科学学院经济研究所,CZ-110 00I。导言去趋势互相关分析(DCCA)[1-4]的引入开启了研究两个系列之间的互相关的一个新分支,该分支已在多个学科中找到了自己的归宿——水文学和(水文)气象学[5-7]、地震学和地球物理学[8,9]、生物学和生物测定学[10,11]、DNA序列[12]、神经科学[13]、音乐[14]、电学[15],财务[16-18]、商品[19,20]、交易[21-23]等。从那时起,高度互相关分析(HXA)[24]和趋势移动平均互相关分析(DMCA)[20,25]作为DCCA的补充被引入。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-5-6 21:05:55
这些估计器基于自相关函数ρ(k)在单变量情况下的幂律衰减,其中ρ(k)∝ k2H-2对于滞后k→ +∞. 赫斯特指数H是长程相关性的度量,它认为0≤ 对于静止系列,H<1。当H>0.5时,该过程正长程相关,并提醒人们注意一个趋势过程,然而,该过程返回到其平均值并保持平稳。由于这一特点,这种过程通常也被称为持久性过程。从另一方面来看,H<0.5意味着反持久性,其特征是符号频繁反转,总体上呈负相关。H=0.5时不存在长程依赖性。通过简单地将特性转换为二维(两个分析过程的互相关函数的幂律衰减),长程相关性被推广到双变量环境中。具体来说,我们有一个特定形式的滞后k的互相关函数ρxy(k),即ρxy(k)∝ k2Hxy-2对于滞后k→ +∞. 如果二元Hurst指数Hxy>0.5,我们有幂律互相关过程,或者交叉持续或长程互相关过程。这样的过程在它们的共同运动中是持久的,也就是说,如果这对序列在过去一起移动,它们在未来也更有可能一起移动[24]。这种定义是在时域中进行的。然而,我们也可以在频域中接近幂律互相关。幂律互相关过程的另一种定义是基于单变量定义的推广。交叉持续过程的特征是形式|fxy(λ)|的交叉功率谱∝ λ1-频率λ的2hxy→ 0+ [26].
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-5-6 21:05:58
因此,互相关函数的幂律渐近衰减简单地转化为靠近原点的互功率谱的幂律发散。这种关于幂律互相关的替代方法在跨学科物理学文献中仅被少量使用。在这里,我们介绍了两种基于幂律互相关谱定义的二元Hurst指数的新估计。具体地说,我们将交叉周期图估计量和局部X-Whittle估计量建立为它们的单变量估计量的推广,我们讨论了这些估计量的性质,并与唯一存在的基于谱的估计量——平均周期图估计量进行了比较[26]。在下一节中,详细描述了估计量。下一节讨论了带宽参数变化时估计器的精度。最后一节结束。二、基于频谱的估计器频域估计器基于这样一个定义,即在接近原点的频率处,交叉功率谱的幅度遵循幂律并发散到单位。交叉功率谱的估计至关重要。最常用的工具是交叉周期图Ixy(λ)定义的asIxy(λj)=2π+∞Xk=-∞bγxy(k)exp(-iλjk=2πTTXt=1xtexp(-iλjt)TXt=1ytexp(iλjt)=Ix(λj)Iy(λj),(1)其中T是时间序列长度,bγxy(k)是滞后k处的估计互协方差,λjis a频率定义为λj=2πj/T,其中j=1,2,bT/2c和bc是最接近的下整数运算符,因此交叉周期图仅定义在0和π之间。Ix(λj)是{xt}系列的周期图,Iy(λj)是{yt}系列的周期图的复共轭。如果交叉周期图以原始形式使用,那么显然,我们会自动获得Hxy=Hx+Hy。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-5-6 21:06:03
此外,原始交叉周期图(以及原始单变量周期图)是真实交叉功率谱的不一致估计值[27]。为了克服不一致性问题,需要平滑原始(交叉)周期图。Bloom Field[28]提出了一种基于Daniell[29]的简单平滑算子,实际上是一种简单的移动平均,在边界值上有一半权重。一些作者[26,30,31]还建议首先对该系列进行稀释,以处理低频泄漏。在以下文本中,我们仅应用周期图的平滑,而不使用渐缩,因为它没有显示我们使用的估计器的任何有限样本效率或偏差增益。在本节中,我们将介绍二元Hurst指数Hxy的三个估计量,其中两个是新引入的。A.平均周期图估计器Sela和Hurvich[26]提出了平均周期图估计器(APE),事实上,他们是第一个提出Hxy估计量的人(或者更准确地说,在他们的情况下,d=Hxy)- 0.5(如在单变量情况下),在频域中。估计量是Robinson[32]方法的二元推广。取累积交叉周期图fxy(λ)=2πmPbmλ/2πcj=1Ixy(λj),其中m≤ T/2是一个带宽参数,可执行∈ (0,1),估计量由dhxy=1给出-logdFxy(qλm)dFxy(λm)2 logq.(2)在Sela&Hurvich[26]给出的12个假设下,估计量是一致的。此外,建议使用q=0.5。作者还提供了蒙特卡罗模拟研究,以显示估计器的有限样本特性。偏差和效率通过几种情况下的方框图显示,对于10000个观测值以下的样本,估计值具有高方差的强偏差。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-5-6 21:06:06
对于高m值和高观测次数,估计量的方差显著减小,而估计量仍然存在偏差。B.交叉周期图估计器在交叉持续过程的定义中给出,交叉功率谱在原点发散为指数为1的幂律- 2Hxy。使用交叉周期图作为交叉功率谱的估计器,我们期望长程交叉相关序列遵循| Ixy(λj)|∝ λ1-2Hxyj。(3) 二元Hurst指数hxy的交叉周期图估计(XPE)可以通过回归nlog | Ixy(λj)|得到∝ -(2Hxy)- 1) 对数λj.(4),因为幂律标度仅适用于λ→ 0+,则不会在所有频率上执行回归。通过选择λj=2πj/T表示j=1,2,我在哪里≤ T/2,我们仅使用基于带宽参数m选择的选定频率的信息来估计二元Hurst指数。对于单变量情况,Beran[33]和Robinson[34]表明,周期图估值器与√m(伯克希尔哈撒韦)- H)→dN(0,π/24)(5)式中,他是真正的赫斯特指数。极限分布也与所有其他参数无关(Beran[33]的定理4.6给出了假设)。估计量的方差随着m的平方根减小,但我们需要记住,m参数越高,估计量的偏差越大,因为幂律标度仅适用于原始邻域。因此,m的选择取决于偏见和效率之间的偏好。然而,对于双变量情况,我们在模型的规格中有更多的参数——主要是独立过程的单变量赫斯特指数和最简单情况下误差项之间的相关系数——没有理由相信XPE估计量的性质与这些无关。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群