使用R/S方法计算赫斯特指数时为什么要先消除原始数据的自相关？

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我看到一些书上使用AR（q）的残差计算赫斯特指数，为了消除原始数据的自相关。可是R/S分析不就是为了验证序列之间的自相似性吗？

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关键词：原始数据 自相关 赫斯特 相似性 数据 指数 原始 自相关 赫斯特

是防止出现出现自相关，保持数据的稳定性！

同问……

lwfaaa3 发表于 2011-5-22 17:24
是防止出现出现自相关，保持数据的稳定性！

请教一下，赫斯特指数如果用whittle方法估算，用什么软件实现呢？时间序列数据，公式已经编写好了

用Hurst检验长期记忆性就要把短期的记忆给消除！！！！！！！！！！！所以得建立AR(1)（一般是AR(1)模型）

用Hurst检验长期记忆性就要把短期的记忆给消除！！！！！！！！！！！所以得建立AR(1)（一般是AR(1)模型）
然后用残差数据建立经典的方程Log(H)和Log(RS)的关系，并且我建议楼主不要仅仅用OLS的传统方法，我建议最好利用OLS、LAD、M估计、T估计等多种方法去得到Hurst指数，得到长期记忆的稳健结果。
以上为RS法。

当然我们也可以用GPH检验，或者直接建立ARFIMA模型检验显著性

赫斯特指数是测长记忆性的，但RS方法测出来的值，受短记忆性影响。举例来说，某个序列，不含有任何长记忆性，H理论值应该是0.5，但有很强的短记忆性，如果不去除，RS测出来的H值会显著偏离0.5，会得出有长记忆性的错误结论。
所以，你要是想测长记忆性，最好先把短记忆性去除。AR模型可以做这个事情。

Zazu 发表于 2016-11-29 02:41
赫斯特指数是测长记忆性的，但RS方法测出来的值，受短记忆性影响。举例来说，某个序列，不含有任何长记忆性 ...

R/S用什么软件做啊？

ylsmn2009 发表于 2017-3-4 02:48
R/S用什么软件做啊？

一般都是自己编程吧，c、matlab，会啥就用啥。