Resumen

La memoria en finanzas es la base de un modelo de pronóstico bien establecido, y nuevas investigaciones en teoría financiera muestran que el modelo estocástico de memoria depende de diferentes ventanas de tiempo. Para identificar con precisión el modelo de memoria a largo plazo multivariado en el mercado financiero, este documento propone el concepto de una estadística móvil basada en un método modificado para determinar si la serie temporal tiene una dependencia a largo plazo y posteriormente aplicar un análisis multirresolución basado en wavelets para estudiar la multifractalidad de la serie temporal financiera y determinar las ventanas de datos iniciales. Finalmente, verificamos la estimación de la estadística móvil en el análisis de wavelets en la misma condición; el documento selecciona las volatilidades de los tipos de cambio extranjeros del oro para evaluar la estadística móvil. Según los resultados, el método de prueba de memoria establecido en este documento puede identificar eficazmente el punto de quiebre de las memorias. Además, este método puede brindar apoyo para pronost

• Materias:Comportamiento asintótico Entropía del gráfico Seguridad dinámica Polinomios diferenciales Gráfico monocíclico
• Subjects:Asymptotic behavior Entropy of the graph Dynamic safety Differential polynomials Monocyclic graph
• Palabras claves:Memoria; Mercado financiero; Modelo de pronóstico; Modelo de memoria estocástica; Modelo de memoria de largo alcance multivariado; Análisis de ondas
• Keywords:Memory; Financial market; Forecasting model; Stochastic memory model; Multivariate long memory model; Wavelet analysis