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Hurst参数的MATLAB计算代码

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简介：
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。

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  • Hurst参数的MATLAB计算代码
    优质
    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。
     
  • Hurst指数计算的Matlab源代码
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的Hurst指数代码
    优质
    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。
     
  • 赫斯特指数(Hurst)的MATLAB代码.7z
    优质
    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指数的计算方法
    优质
    Hurst指数用于衡量时间序列数据的趋势性和持续性。本文将详细介绍该指数的计算原理与步骤，帮助读者掌握其应用方法。 可以使用Hurst指数来计算气候变化，并预测未来的气候趋势。
     
  • 基于RS法计算Hurst指数的代码包RAR文件
    优质
    这是一个包含用于计算时间序列数据赫斯特指数(Hurst Index)的代码库RAR压缩文件，采用R/S（Rescaled Range）分析方法。此工具适用于金融、气候研究等领域的数据分析工作。 数据导入简便直接可用，代码清晰易懂。
     
  • MATLAB中的大气参数计算代码
    优质
    这段代码用于在MATLAB环境中进行大气参数的相关计算，适用于气象学和环境科学领域中对气温、气压等数据的研究与分析。 编写一个MATLAB程序来计算大气参数。只需输入高度作为参数，该程序就能输出对应高度下的各种大气数据。
     
  • 使用MF_DFA计算hurst指数
    优质
    本研究探讨了利用MF-DFA（多分形去趋势波动分析）方法来计算时间序列数据中的Hurst指数。通过这种方法，可以有效评估数据的长期记忆特性及潜在的趋势持续性或反转倾向。 MF_DFA（多重分形去趋势法）是一种用于计算hurst指数的方法。这种方法通过分析时间序列数据来评估其长期记忆特性或持续性。Hurts指数的值可以帮助我们了解数据的时间依赖性和波动特征，对于金融市场的分析、气候研究等领域具有重要意义。