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hurst指数的Matlab代码。

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简介：
英国水文专家H．E．Hurst（1900—1978）对基于重标极差(R/S)分析方法的赫斯特指数(H)进行了深入研究，最初这项研究始于他考察尼罗河水库的水流量及其贮存能力之间的关联。他发现，利用有偏的随机游走（类似于分形布朗运动）能够更准确地捕捉到水库的长期贮存能力特征。在此基础上，Hurst进一步提出了一种方法，即利用重标极差(R/S)分析来构建赫斯特指数(H)，该指标被广泛应用于评估时间序列数据是否遵循随机游走或有偏的随机游走的过程。

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  • MATLAB中的Hurst指数代码
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    本段代码用于计算时间序列数据的Hurst指数，适用于金融、工程等领域分析长期记忆性质。基于MATLAB环境实现高效的数据处理与分析功能。 赫斯特指数(H)的研究源于英国水文专家H．E．Hurst（1900—1978）在研究尼罗河水库的流量与贮存能力之间的关系时，发现使用有偏随机游走（分形布朗运动）能够更准确地描述水库长期存储的能力。基于这一观察，他提出了重标极差(R/S)分析方法来计算赫斯特指数(H)，作为一种判断时间序列数据是否遵循随机游走或有偏的随机游走过程的指标。
     
  • Hurst指数计算的Matlab源代码
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    这段简介可以描述为：“Hurst指数计算的Matlab源代码”旨在提供一个高效、准确的方法来计算时间序列数据的hurst指数。此代码适用于金融分析和工程领域，帮助用户理解数据的趋势性和持续性特征。 极差分析R/S 用于分析股票时间序列数据中的变异点与持续性。赫斯特指数（Hurst）通常应用于时间序列的分析。有三个函数可用于计算该指数：hurst、lors 和 RSana。这些函数分别执行以下操作： - hurst 函数使用 R/S 分析方法来计算赫斯特指数。 - lors 函数用于计算 Los (1991) 修改后的重标极差统计量。 - RSana 函数对时间序列进行R/S分析。
     
  • MATLAB中计算Hurst指数的RS代码
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    本篇文章提供了一种基于RS算法在MATLAB环境中计算金融时间序列数据Hurst指数的方法，并附有详细代码示例。 求rs计算hurst指数的MATLAB代码。
     
  • 赫斯特指数(Hurst)的MATLAB代码.7z
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    该文件包含用于计算赫斯特指数（Hurst）的MATLAB代码，适用于数据分析与时间序列研究。解压后可直接运行以评估数据集的长期记忆特性。 赫斯特指数（Hurst）的MATLAB代码在一个名为Hurst指数(Hurst)指数MATLAB.7z的压缩文件中提供。
     
  • Hurst参数的MATLAB计算代码
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    本资源提供了一套用于在MATLAB环境中计算金融时间序列分析中的关键指标——Hurst指数的代码。该工具箱采用不同的方法来估计给定数据集的长期记忆性质，包括R/S分析、排程(variation)和复排程(variation ratio)技术等。通过这些算法的应用，用户能够深入理解数据的时间依赖性特征，并据此做出更准确的趋势预测与风险评估。 检验自相似分布需要用到Hurst参数。输入要检验的数据后即可得出结果。
     
  • 广义Hurst指数的运行代码
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    本项目提供了一套用于计算金融时间序列数据中广义Hurst指数的Python代码库。通过hurst_exponent.py等文件实现高效的数据分析与预测功能。 在MATLAB中计算广义Hurst指数。
     
  • MATLAB中Hurst指数的实现
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    本文介绍了在MATLAB环境中计算金融时间序列数据的Hurst指数的方法和步骤，帮助读者理解并应用该技术分析数据趋势。 Hurst指数的MATLAB实现.doc 有关The Hurst Exponent的内容
     
  • Hurst指数估算：利用R/S分析通过Matlab代码计算VaR调整所需Hurst指数。
    优质
    本项目介绍如何使用R/S分析方法并通过Matlab编写代码来估算Hurst指数，以调整VaR（风险价值）模型，适用于金融风险管理研究。 该代码使用 R/S 分析来导出用于 VaR 调整的 Hurst 指数。
     
  • hurst指数与hurst栅格_matalab中的hurst指数分析_基于栅格数据
    优质
    本文章介绍了hurst指数及其在MATLAB中基于栅格数据的应用分析方法，并探讨了hurst栅格的概念和计算。 这段文字包含可运行的栅格数据和m文件，只需加载m文件即可运行。
     
  • MATLAB中的DEA与Hurst指数程序
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    本简介介绍了一套基于MATLAB开发的数据包，该数据包集成了数据 envelopment analysis (DEA) 和 Hurst 指数计算功能。此工具箱为复杂数据分析和建模提供了强大的支持。 DEA（数据包络分析）和Hurst指数的MATLAB程序可以用来评估效率并分析时间序列的趋势持续性。这类程序通常包括用于计算DEA得分的数据处理代码以及实现Hurst指数估计的方法，如R/S分析或波动方差法等。这些工具对于金融数据分析、项目管理效能评价等领域非常有用。