赫斯特指数(Hurst exponent)是一种用于描述时间序列数据长期行为特征的统计指标,它可以帮助区分数据是否具有长期记忆或反持续性。该指数由英国水文学家哈罗德·赫斯特提出,最初用于分析水库与河流之间的进出流量,后来广泛应用于金融市场、气候学、物理学等多个领域。 赫斯特指数的估计通常涉及将一个长序列分成多个短序列,然...
赫斯特指数由英国水文学家H.E.HURST提出，用于量化时间序列数据中的长时间相关效应。它揭示了时间序列曲线中的关联性，特别是在洪水过程、网络流量等自然现象和人工系统中的应用。特性描述：在洪水过程中，赫斯特指数能够量化干旱或大洪水年份过后仍可能持续出现类似现象的特性。对于网络流量，赫斯特指数作为关键...
赫斯特指数的计算步骤如下：分割时间序列：首先，将时间序列分割成若干个长度相等的片段。计算片段均值：对每个片段，计算其时间序列数据的均值。计算离差序列及最大差距：针对每个片段，计算其离差序列，并找出该离差序列的最大差距。计算标准差和R/S值：对每个片段，计算其标准差以及重标极差，然后计算R/...
2. 如果赫斯特指数与预期值的两个或多个标准偏差的绝对差值在 0 和 0.5 之间, 这意味着我们正在处理 反持久性 时间序列。
赫斯特指数(Hurst exponent),即H指数,也叫霍斯特指数,是用来衡量一个时间序列的短期相关和长期相关的概念,对于分析时间序列的性质有重要的作用。它表示了一段时间序列是“长相”还是“短相”,预测它的未来发展是“爆发”还是“持续”的可能性。数值的大小可以描述一个系统演变所处的临界状态。 H值为0.5时,表示序列...
赫斯特指数的应用非常广泛,特别是在反垄断政策和市场监管中扮演着重要的角色。通过计算赫斯特指数可以判断市场是否存在垄断行为,进而采取相应的监管措施。 赫斯特指数的数值解释如下: - 当赫斯特指数为0时,表示市场完全竞争,不存在市场集中度。 - 当赫斯特指数接近1时,表示市场高度集中,存在垄断或寡头垄断的情况。 - 当...
赫斯特指数摘要：起源与背景：赫斯特指数的研究始于20世纪中叶，由英国水文专家H.E.Hurst在进行尼罗河水库水流量和贮存能力关系的研究时提出。Hurst注意到用有偏的随机游走能够更准确地描述水库的长期存贮能力。核心定义：赫斯特指数是判断时间序列数据是否遵循随机游走或是有偏随机游走过程的重要指标。它利用重...
赫斯特指数有三种主要形式，具体如下：H=0.5：含义：表明时间序列可以用随机游走来描述。特点：在这种情况下，时间序列的行为类似于一个纯粹的随机过程，没有表现出长期的相关性或记忆性。0.5 < H < 1：含义：表明时间序列存在长期记忆性。特点：在这种情况下，时间序列中的当前值会受到过去值的影响...
策略原理:分形市场假认为,收益率服从尖峰厚尾的有偏随机行走分布。计算局部Hurst指数,进而判断价格是否具有明显的趋势及趋势的反转。 应用到的数学方法: Hurst指数:((R/S)n=C∗nH (R/S)n:长度为n的时间序列的重标极差; C: 常数; H:Hurst指数;
赫斯特指数赫斯特指数 题主既然问广义Hurst exponent的含义,那么我就默认你知道 multifractal detrended fluctuation analysis方法啦。 在经典的detrended fluctuation analysis(DFA)方法中,Hurst指数可以用来衡量稳定或者非稳定时间序列的persistence 或者 anti-persistence 特性。 但是在现实的世界中很多时间序列并不能用一个...