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雷达卡
摘要翻译：
在此，我们提出了一种基于减除协方差的方法，我们称之为减除互相关分析(DXA)，来研究不同同时记录的时间序列之间存在非平稳性时的幂律互相关。我们从物理学、生理学和金融学中选取实例来说明该方法。
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英文标题：
《Detrended Cross-Correlation Analysis: A New Method for Analyzing Two
Non-stationary Time Series》
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作者：
Boris Podobnik, H. Eugene Stanley
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最新提交年份：
2007
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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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一级分类：Physics 物理学
二级分类：Statistical Mechanics 统计力学
分类描述：Phase transitions, thermodynamics, field theory, non-equilibrium phenomena, renormalization group and scaling, integrable models, turbulence
相变，热力学，场论，非平衡现象，重整化群和标度，可积模型，湍流
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英文摘要：
Here we propose a method, based on detrended covariance which we call detrended cross-correlation analysis (DXA), to investigate power-law cross-correlations between different simultaneously-recorded time series in the presence of non-stationarity. We illustrate the method by selected examples from physics, physiology, and finance.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0709.0281
京公网安备 11010802022788号
