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长记忆时光序列的记忆参数研究

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毕业论文范文题目：长记忆时光序列的记忆参数研究，论文范文关键词：长记忆时光序列的记忆参数研究
长记忆时光序列的记忆参数研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：时光序列的长记忆性最早是由水文学家赫斯特(Hurst)于1951年提出来的,之后由Mandelbrot在1968年引入了分数布朗活动及分形的概念,奠定了长记忆分析的严格数学基本.长记忆性在研究流体学、景象学以及地球物理学等天然科学范畴引起了广泛的关注.后来国内外很多学者用自相干联数法、KPASS测验、GKL测验、重标极差分析(R／S)以及修改的R/S(MRS)等方法来测验金融市场的收益率序列跟牢固率序列（本文此处忽略..）的长期记忆性.人们进行了大量的实证分析,比方对美国、印度、英国、中国等国度的股票市场进行研究,得出股票市场是存在长期记忆性的.从而对有效市场实际提出质疑.因此,以往描述短记忆的时光序列模型(ARMA、ARIMA、ARCH、GARCH模型等)将不再实用,必须对其进行改进,把长记忆因素参加其中.对安稳时光序列长期记忆性的描述重要是用其相干联数函数ρ(?)((?)为滞后系数)来表示：ρ(?)≈C(?)2d-（文章此处忽略..）1,当(?)→∞,d∈(0,1／2),其中C为非零常数从这里可能看出对d∈(0,1／2),它的自相干联数为正,按双曲率衰减并且存在趋于无穷的总跟(也可用谱密度函数来定义).而当d取其它的值时,时光序列就不存在长记忆性.因此要想研究时光序列的长记忆性,对分形差分参数(即记忆参数)d的估计就显得尤为重要.这里d表示了时光序列的长程依附程度,本文的重要工作就是对于记忆参数d的研究.本文的组织构造是：首先,介绍时光序（本文此处忽略..）列的长记忆性及记忆参数的概念,研究长记忆时光序列中常用的多少个参数与记忆参数之间的关联；其次,对时光序列服从正态分布的情况下的记忆参数的估计方法做一个汇总,重要有参数方法跟半参数方法两类,分析各种估计方法的优劣；再次,对时光序列不服从正态分布的情况,假设时光序列存在重尾分布的情势.而时光序列的重尾分布只是一类分布,不具体的分布函数的情势,故这里只研究时光序列服从一种较为特别的（略..）重尾分布的情况,即对称a牢固分布,此时时光序列称为对称α牢固随机过程.假设随机变量服从对称a牢固分布,那么它断定是尖峰重尾的.目前为止，已有很多研究者研究此情况下的记忆参数的估计,咱们先对之前提出的各种估计方法做一个简单的探讨，在此基本上,提出一种用小波分析方法估计记忆参数的新方法.

以上为本篇毕业论文范文长记忆时光序列的记忆参数研究的介绍部分。

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