江小勤，江 琳

(1. 武汉长江工商学院 公共基础课部，湖北 武汉 430065；2. 华中科技大学 经济学院，湖北 武汉 430074）

基于DFA方法的股市异常波动分析

江小勤1，江 琳2

(1. 武汉长江工商学院 公共基础课部，湖北 武汉 430065；2. 华中科技大学 经济学院，湖北 武汉 430074）

极端事件或极值事件脱离了自身的正常演化状态，是系统演化的极端状态或系统受到外界扰动而导致的异常状态. 去趋势波动分析（DFA）法得到的指数是衡量系统在某一时间尺度内演化的长程相关性的参数，系数的长程相关性不受极端事件的影响或影响很小. 基于这一思想，提出了利用去趋势波动分析确定极端事件的阈值方法，并验证了该方法的有效性. 文章将DFA方法及基于DFA方法确定极端事件的阈值引入对中国股市异常波动的分析.

异常波动；去趋势波动分析（DFA）；极端事件；阈值方法

对股市波动性分析及影响波动因素的研究，已不仅是一个学术问题，而且是预测股市发展方向及制定相关政策的重要依据. 当前，对中国股票市场的波动性研究集中在股票波动的特征、股票波动的规律研究领域，而对股票市场异常波动的研究却不多，且已研究的成果也比较分散、缺少系统性和机理性. 当股价时间序列的波动严重偏离其平均态时就认为是不易发生的事件，不易发生的事件在统计意义上就称为异常事件或者极端事件. 目前，国际上在极端变化研究中最多见的是采用某个百分位值作为极端事件的阈……