何谦;黄，晶晶 多小波尺度多维递归定量分析。 （英语） Zbl 1459.42055号 混乱 30，第12期，123109，9页（2020年）. 摘要：本文提出了多维递归量化分析与小波包分解相结合的多小波尺度多维递归定量分析（MWMRQA）方法。它允许我们量化不同小波尺度下单个多维时间序列的递归特性。我们将MWMRQA方法分别应用于Lorenz系统和中国股市，并证明了该方法的可行性以及Lorenz体系和中国股市在不同小波尺度下的动态变化。这为将来需要研究不同尺度的递归特性的其他学科提供了另一个视角。 MSC公司： 42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析 65T50型 离散和快速傅里叶变换的数值方法 37纳米40 最优化和经济学中的动力系统 关键词：小波包分解;中国股市 软件：K2（K2） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.He}和textit{J.Huang}，混沌30，第12期，123109，9页（2020；Zbl 1459.42055） 全文： 内政部 参考文献： [1] 北卡罗来纳州马尔旺。；罗马诺，M.C。；蒂尔，M。；Kurths，J.，《复杂系统分析的递归图》，Phys。众议员，438，5-6，237-329（2007）·doi:10.1016/j.physrep.2006.11.001 [2] Marwan，N.，《复发曲线的历史回顾》，《欧洲物理学》。J.规格顶部。，164, 1, 3-12 (2008) ·doi:10.1140/epjst/e2008-00829-1 [3] 埃克曼，J.P。；Oliffson Kamphorst，S。；Ruelle，D.，动力系统的递归图，Europhys Lett，4，9，973-977（1987）·doi:10.1209/0295-5075/4/9/004 [4] 兹比鲁特，J.P。；Webber，C.L.，根据重复曲线量化得出的嵌入和延迟，Phys。莱特。A、 171、3-4、199-203（1992）·doi:10.1016/0375-9601（92）90426-M [5] Marwan，N.（1999） [6] 兹比鲁特，J.P。；朱利安尼，A。；Webber，C.L.，使用交叉递归量化在异常噪声环境中检测确定性信号，Phys。莱特。A、 246、1-2、122-128（1998）·doi:10.1016/S0375-9601（98）00457-5 [7] Wallot，S。；罗普斯托夫，A。；Mönster，D.，《多维时间序列分析的多维递归量化分析（MDRQA）：Matlab中的软件实现及其在联合行动中对群体级数据的应用》，Front。心理医生。，7, 1835 (2016) ·doi:10.3389/fpsyg.2016.01835 [8] 黄，J。；Shang，P.，金融时间序列的多尺度多重分形扩散熵分析，Physica A，420，221-228（2015）·Zbl 1402.91587号 ·doi:10.1016/j.physa.2014.11.009 [9] 张，N。；Lin，A。；Shang，P.，基于EEMD的金融时间序列预测多维k近邻模型，Physica A，477161-173（2017）·doi:10.1016/j.physa.2017.02.72 [10] 李，S。；刘，X。；Lin，A.，基于EEMD的金融时间序列预测分数频率混合模型，Commun。非线性科学。数字。模拟。，89, 105281 (2020) ·Zbl 1451.62101号 ·doi:10.1016/j.cnsns.2020.105281 [11] Lin，A。；刘凯。；Bartsch，R.P。；Ivanov，P.Ch.，《延迟相关景观》揭示了大脑节律和心脏相互作用的特征时间延迟，Philos。事务处理。R.Soc.A，374、2067、2015、0182（2016）·doi:10.1098/rsta.2015.0182 [12] Lin，A。；Liu，K.K.L。；Bartsch，R.P。；Ivanov，P.Ch.，不同脑节律之间的动态网络相互作用是生理状态和功能的标志，Commun。生物，3197（2020）·数字对象标识代码：10.1038/s42003-020-0878-4 [13] 黄静，交通指数序列的多尺度扩散熵分析，应用。机械。材料。，556-562, 3553-3557 (2014) ·doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.556-562.3553 [14] 黄，J。；尚，P。；赵，X.，交通诱导与控制协调的新双目标优化模型，J.Compute。信息系统。，7, 5, 1744-1752 (2011) [15] Mallat，S.，《多分辨率信号分解理论：小波表示》，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。，11, 7, 674-693 (1989) ·Zbl 0709.94650号 ·数字对象标识代码：10.1109/34.192463 [16] 陈，Y。；Yang，H.，长期非线性非平稳时间序列的多尺度递推分析，混沌孤子。分数。，45, 7, 978-987 (2012) ·doi:10.1016/j.chaos.2012.03.013 [17] 江，F。；He，J。；Zeng，Z.，Pigeon基于小波包分析的优化和极限学习机器，用于预测大宗商品期货价格，科学。中国Ser。F信息科学。，62, 7, 070204 (2019) [18] 顾，D。；黄，J.，基于集合经验模式分解的高频股票序列多重分形去趋势互相关分析，分形，282050035（2020）·doi:10.1142/S0218348X20500358 [19] X.赵。；尚，P。；Shi，W.，中国股市多重分形互相关谱分析，Physica A，402，84-92（2014）·doi:10.1016/j.physa-2014年1月06日 [20] Crowley，P.M.，《使用交叉重现图分析欧元区商业和增长周期的收敛性和同步性》，《欧洲物理》。J.规格顶部。，164, 1, 67-84 (2008) ·doi:10.1140/epjst/e2008-00835-3 [21] 顾，D。；黄，J.，中国股市高频深交所的多重分形去趋势波动分析，Physica A，52122-235（2019）·doi:10.1016/j.physa.2019.01.040 [22] Gopikrishnan，P。；Plerou，V。；洛杉矶阿马拉。；梅耶，M。；Eugene Stanley，H.，金融市场指数波动分布的标度，Phys。E版，60、5、5305（1999）·doi:10.1103/PhysRevE.60.5305 [23] 黄，J。；尚，P。；赵欣，金融市场股票波动的多重分形扩散熵分析，Physica A，391，22，5739-5745（2012）·doi:10.1016/j.physa.2012.06.039 [24] 黄，J。；Shang，P.，最小化多重分形扩散熵分析中周期趋势影响的傅里叶滤波，波动噪声Lett。，13, 2, 1450010 (2014) ·doi:10.1142/S0219477514500102 [25] 江，Z。；Yoon，S.M.，《石油进口国和石油出口国石油和股票市场之间的动态联动：两种小波分析》，《能源经济》。，90, 104835 (2020) ·doi:10.1016/j.eneco.2020.104835 [26] Dghais，A.A。；Ismail，M.T.，《英国和中东和北非国家股市之间的建模关系：小波变换和马尔可夫转换向量误差修正模型方法》（2017），施普林格出版社 [27] Dghais，A.A.A。；Ismail，M.T.，《离散小波变换和最大重叠离散小波变换用于平稳性测试的比较研究》，国际学术与科学研究与创新，7，12，1677-1681（2013） [28] 瓦洛，S。；Monster，D.，估计多维时间序列嵌入参数的平均互信息（AMI）和伪最近邻（FNN）的计算，Front，Matlab。心理医生。，9, 1679 (2018) ·doi:10.3389/fpsyg.2018.01679 [29] Wallot，S.，多维交叉递归量化分析（MDCRQA）-一种量化多元时间序列之间相关性的方法，多元行为。研究，54，2，173-191（2019）·doi:10.1080/00273171.2018.1512846 [30] Lorenz，E.N.，《确定性非周期流》，J.Atmosp。科学。，20, 2, 130-141 (1963) ·Zbl 1417.37129号 ·doi:10.1175/1520-0469（1963）020<0130:DNF>2.0.CO；2 [31] Zbilut，J.P.，“在经济时间序列中使用递归量化分析”，摘自《经济学：复杂窗口》（Springer，2005），第91-104页。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。