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2022-06-10
英文标题:
《Multifractal analysis of financial markets》
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作者:
Zhi-Qiang Jiang (ECUST), Wen-Jie Xie (ECUST), Wei-Xing Zhou (ECUST),
  Didier Sornette (ETH Zurich)
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  Multifractality is ubiquitously observed in complex natural and socioeconomic systems. Multifractal analysis provides powerful tools to understand the complex nonlinear nature of time series in diverse fields. Inspired by its striking analogy with hydrodynamic turbulence, from which the idea of multifractality originated, multifractal analysis of financial markets has bloomed, forming one of the main directions of econophysics. We review the multifractal analysis methods and multifractal models adopted in or invented for financial time series and their subtle properties, which are applicable to time series in other disciplines. We survey the cumulating evidence for the presence of multifractality in financial time series in different markets and at different time periods and discuss the sources of multifractality. The usefulness of multifractal analysis in quantifying market inefficiency, in supporting risk management and in developing other applications is presented. We finally discuss open problems and further directions of multifractal analysis.
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中文摘要:
多重分形在复杂的自然和社会经济系统中普遍存在。多重分形分析为理解时间序列在不同领域的复杂非线性性质提供了强有力的工具。受其与流体动力湍流的惊人类比的启发,金融市场的多重分形分析蓬勃发展,形成了经济物理学的主要方向之一。我们回顾了金融时间序列中采用或发明的多重分形分析方法和多重分形模型及其微妙的性质,这些方法和模型适用于其他学科的时间序列。我们调查了在不同市场和不同时间段的金融时间序列中存在多重分形的累积证据,并讨论了多重分形的来源。本文介绍了多重分形分析在量化市场效率、支持风险管理和开发其他应用方面的有用性。最后,我们讨论了多重分形分析的开放性问题和进一步的方向。
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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
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2022-6-10 02:44:50
金融市场多重分形分析志强Jianga,b,1,Wen Jie Xiea,b,1,Wei Xing Zhoua,b,c,*, Didier Sornetted,华东理工大学经济物理研究中心,上海200237,华东理工大学商学院金融系,上海200237,华东理工大学理学院数学系,上海200237,中国管理系,苏黎世技术与经济学院,苏黎世苏黎世,瑞士金融学院,转交日内瓦大学,40 blvd。Du Pont d\'Arve,CH 1211日内瓦4,瑞士多重分形在复杂的自然和社会经济系统中普遍存在。多重分形分析为理解不同领域时间序列的复杂非线性性质提供了强有力的工具。受其与流体动力湍流的惊人类比的启发,多重分形的思想由此产生,金融市场的多重分形分析蓬勃发展,形成了经济物理学的主要方向之一。我们回顾了金融时间序列中采用或发明的多重分形分析方法和多重分形模型及其细微特性,这些方法和模型适用于其他学科的时间序列。我们调查了不同市场和不同时间段的金融时间序列中存在多重分形的累积证据,并讨论了多重分形的来源。多重分形分析在量化市场失灵、支持风险管理和开发其他应用程序方面的有用性已被证明。
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2022-6-10 02:44:53
最后,我们讨论了多重分形分析的开放性问题和进一步的方向。关键词:经济物理学,多重分形分析,金融市场,复杂系统。关键词:89.65。Gh,89.75。Da,02.50-r、 89.90+n、 05.65+B内容1简介1.1经济物理学的简史。51.2程式化事实。61.3基准计量经济模型。71.4多重分形简介。92多重分形分析102.1配分函数法(MF-PF)。102.1.1广义尺寸和质量指数。102.1.2配分函数的标度行为。112.1.3多重分形谱的直接测定。122.1.4逆配分函数和逆公式。132.1.5整体平均。162.2结构-功能法。162.2.1直接结构功能(MF-SF)。162.2.2多重分形流动分析(MF-FA)。182.2.3逆统计和逆结构函数。
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2022-6-10 02:44:57
18*通讯作者。电子邮件地址:wxzhou@ecust.edu.cn(周伟兴),dsornette@ethz.ch(迪迪埃·索内特)这些作者的贡献是平等的。提交给《物理报告》的预印本2018年5月15日82.2.4扩展自相似性。202.3小波变换方法e s。212.3.1基于小波变换(MF-WT)的多重分形分析。212.3.2小波变换模极大值(WTMM)。222.3.3小波前导(MF-WL)。232.4去趋势弯曲方法。242.4.1总体框架。242.4.2多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)。2 62.4.3多重分形去趋势移动平均分析(MF-DMA)。272.4.4其他去趋势算法。282.5其他方法。302.5.1乘数法。302.5.2多重分形希尔伯特谱分析。312.5.3基于EMD的多重分形方法。322.5.4多尺度多重分形分析。332.5.5时变多重分形分析。
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2022-6-10 02:45:00
332.5.6相空间重构。332.5.7不对称多重分形分析。342.5.8多重分形扩散熵分析。352.5.9符号表示和R’enyi尺寸。363联合多重分形分析363.1基于配分函数的联合多重分形分析(MF-X-PF)。363.1.1任意(p,q)对的一般形式。373.1.2二项测量的分析结果。383.1.3情况p=q。393.2接头结构功能分析(MF-X-SF)。403.2.1任意(p,q)对的一般形式。403.2.2情况p=q。413.3多重分形小波相干分析(MF-WCA)。423.3.1交叉小波变换和小波相干分析。423.3.2 MF-X-WT。423.3.3 MF-X-WTMM。433.3.4 MF-X-WL。443.4多重分形去趋势互相关分析(MF-DCCA)。
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2022-6-10 02:45:03
443.5多重分形互相关分析(MF-CCA)。463.6多重分形去趋势部分交叉相关分析(MF-DPXA)。474多重分形模型484.1乘法级联模型。484.1.1确定性多项式模型。4 84.1.2 p型。494.1.3随机多项式模型:离散乘数分布。504.1.4随机多项式模型:连续乘数分布。524.2资产收益的多重分形模型。534.2.1基本MMAR模型。534.2.2泊松MMAR模型。544.3马尔可夫切换多重分形(MSM)模型。554.3.1 MSM模型的框架。554.3.2二项式MSM模型。564.3.3对数正态MSM型号。564.3.4其他扩展。574.4多重分形随机游走(MRW)。574.4.1原始模型。574.4.2分数MRW。
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