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摘要
本文基于经验模态分解的高低频索引值重构序列，提出了一种新的EMD-MF-DCCA方法来度量上涨、振荡、下跌三种趋势下金融市场的非对称多重分形相关性。以沪深股市为研究对象，结果发现：在振荡和下跌时期，两市场间在大波动时呈现长呈相关性特征，在小波动时呈现反持续性特征，具有非对称多重分形关系；在上涨时期，两市场间存在时变波动的多重分形关系；与传统MF-ADCCA法相比，EMD-MF-DCCA法能更准确的刻画市场的多重分形强度。上述研究成果为深入研究市场间复杂的非对称依赖关系提供了合理的建议。
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单位西南交通大学; 数学学院
