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[量化金融] 金融危机对欧洲人长期记忆的影响 [推广有奖]

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-25 07:44:28
股票收益率长期相关性的经验估计。Physica A:统计力学及其应用,287(34):396–404。[30]Grau Carles,P.(2005)。长内存测试:一种引导方法。计算经济学,25(1-2):103–113。[31]Greene,M.T.和Fielitz,B。D、 (1977年)。对commonstock的长期依赖会重新出现。《金融经济学杂志》,4(3):339–349。[32]Henry,lan,T.(20 02)。长期记忆股票回报:一些国际证据。应用金融经济学,12(10):725–729。[33]Hurst,H.E.(1951年)。储层的长期储存能力。《美国土木工程师学会学报》,116:770–808。[34]Kasman,S.、Turgutlu,E.和Ayhan,A.D.(2009)。股票回报的长期记忆:来自中欧主要新兴股票市场的证据。《应用经济学快报》,16(17):1763–17 68。【35】Kilic,R.(2004年)。新兴资本市场的长期记忆特性:来自伊斯坦布尔股票交易所的证据。应用金融经济学,14(13):915–922。[36]La Spada,G.、Farmer,J.和Lillo,F.(2008)。股票价格的非随机游走:符号和大小之间的长期相关性。《欧洲物理杂志-凝聚态物质和复杂系统》,64(3):607–614。【37】Lo,A.(1991年)。股票市场价格的长期记忆。《计量经济学》,59:1279–13。[38]Mandelbrot,B.B.(1972)。非周期周期s的统计方法:从协方差到rs分析。《经济和社会计量年鉴》第1卷第3号,NBER章节,第259-290页。国家经济研究局[39]Mandelbrot,B.B.和Wallis,J.R.(1968)。诺亚、约瑟夫和operatio nalhydrology。水资源研究,4(5):909–918。[40]Mandelbrot,B.B.和Wallis,J.R.(1969)。分数高斯噪声的计算机实验:第2部分,重标范围和光谱。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-25 07:44:30
水资源研究,5(1):242–259。[41]Martinez,L.B.、Terceno,A.和Teruel,M.(2013)。主权债券在拉丁美洲国家的传播决定因素:在21世纪金融危机之前和期间。《新兴市场评论》,17(0):60–75。[42]Mills,T.C.(1993)。英国股票回报是否有长期记忆?《应用金融经济学》,3:303–306。【43】Montanari,A.,Taqqu,M.S.,和Teverovsky,V.(1999年)。在存在周期性的情况下估计长期偏差:一项实证研究。数学和计算机建模,29(10-12):217–228。【44】Panas,E.(2001年)。在雅典证券交易所,使用稳定分布估计分形维数,并通过一个r fima模型探索长记忆。应用金融经济学,11(4):395–402。[45]Peng,C.-K.,Buldyrev,S.V.,Havlin,S.,Simons,M.,Stanley,H.E.,和Goldberger,A.L.(1994)。dna核苷酸的镶嵌结构。PhysicalReview E,49(2):168 5–1689。[46]Peng,C.-K.,Havlin,S.,Stanle y,H.E.,和Goldberger,A.L.(1995)。非平稳心跳时间序列中标度指数和交叉现象的量化。《混沌:非线性科学跨学科杂志》,5(1):82–87。【47】Poterba,J.M.和Summer s,L.H.(1988)。股票价格均值回归的证据与启示。《金融经济学杂志》,22(1):27–59。【48】Rosso,O.A.,Larrondo,H.A.,Martin,M.T.,Plastino,A.,和Fuentes,M.A.(2007)。区分噪音和混沌。物理。修订版。Lett。,99(15):154102。【49】Serinaldi,F.(2010年)。一些赫斯特参数估值器的使用和误用适用于平稳和非平稳金融时间序列。Physica A:统计力学及其应用,389(14):2770–2781。[50]Taqqu,M.S.,Teverovsky,V.,和Willinger,W.(1995)。长期依赖的估计:一项实证研究。分形,3:785–798。[51]Tolvi,J.(2003)。

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股票市场回报中的长记忆和异常值。《应用金融经济学》,13(7):495–502。【52】Ureche Rangau,L.和de Rorthays,Q.(2009年)。更多关于新兴市场波动性交易量关系的信息:中国股市。《应用统计学杂志》,36(7):779–799。【53】沃登斯卡·奇库舍夫(Vodenska Chitkushev,I.)、王福忠(Wang,F.Z.)、韦伯(Weber,P.)、山崎(Yamasaki,K.)、哈夫林(Havlin,S.)和斯坦利(Stanley),H.E.(2008)。标准普尔500指数与两种常见模型的波动收益区间比较。欧洲物理杂志B-凝聚态物质和复杂系统,61(2):217–2 23。[54]Wright,J.(2001)。新兴市场股票回报的长期记忆。新兴市场季度,5:50–55。[55]Zunino,L.、Bariviera,A.F.、Guercio,M.B.、Martinez,L.B.和Rosso,O.A.(2012)。主权债券市场的效率。Physica A:统计力学及其应用,391(18):4342–434 9。[56]Zunino,L.、Tabak,B.M.、P'erez,D.G.、Garavaglia,M.和Rosso,O.A.(2007)。拉丁美洲市场指数的效率。欧盟ropean PhysicalJournal B-凝聚态物质和复杂系统,60:111–121。[57]Zunino,L.、Tabak,B.M.、Serinaldi,F.、Zanin,M.、P'erez,D.G.和Rosso,O.A.(2011)。用排列信息理论方法进行商品可预测性分析。Physica A:统计力学及其应用,390(5):876–890。[58]Zunino,L.、Zanin,M.、Tabak,B.M.、P'erez,D.G.和Rosso,O.A.(2010)。复杂性熵因果平面:量化股票市场效率的有用方法。物理学A:统计力学及其应用,389(9):1891–1901。

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