沪深两市股票指数的长记忆性

作者：姜仁娜; 叶俊股票概率论d长记忆性

摘要：针对中国股票市场的长记忆性问题，讨论了分整自回归移动平均(Auto—regressive fractional integrated moving average，ARFIMA(p，d，q))模型中的参数估计问题，重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d，并分别用经典R／S方法、有偏修正R／S方法和无偏修正R／S方法进行估计，并结合上证指数和深证成指的收益率数据，给出了3种方法的估计结果。实证结果表明，中国股票市场已初步显示出了长记忆性。给出ARFIMA模型的最优阶数和全部参数估计值。得出了上证指数和深证成指收益率所适合的最优的ARFIMA模型。

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