| 金融时间序列的混沌识别 |
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| 引用本文： | 韩文蕾,李军.金融时间序列的混沌识别[J].科技通报,2006,22(2):275-278,282. |
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| 作者姓名： | 韩文蕾 李军 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学,经济研究中心,陕西,西安,710072
2. 西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072 |
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| 摘 要： | 将非线性和混沌的理论和方法应用在金融时间序列的研究中，识别金融时间序列是否为混沌时间序列是研究者面临的一个首要的问题，各个学科领域根据所研究的具体对象发展出了不同的算法，这些算法对金融hen序列的研究有借鉴作用。然而，金融时间序列的小数据量与混合噪声的特征使得混沌识别更加困难．目前广为应用的金融时间序列的混沌识别方法是Gencay-Dechert法，替代数据法等，这些算法仍然处于发展完善中。
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| 关 键 词： | 金融 时间序列 混沌识别 |
| 文章编号： | 1001-7119（2006）02-0275-04 |
| 收稿时间： | 2004-11-28 |
| 修稿时间： | 2004-11-28 |
Test of Financial Time Series |
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| HAN Wen-lei,LI Jun.Test of Financial Time Series[J].Bulletin of Science and Technology,2006,22(2):275-278,282. |
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| Authors: | HAN Wen-lei LI Jun |
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| Abstract: | The test of chaos is the first problem when one research economics, using theory of chaos and nonlinear dynamics.There are many methods from various fields, the detection of chaos in financial time series made use of these method, however, it is difficult to detect chaos in financial time series for its short and noise. Nowaday, Gencay-Dechert algorithm and the suuogate data test are applied widely and being developed. |
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| Keywords: | financial time series test of chaos |
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