Long-Term Memory in Stock Market Prices
股票市场价格的长期记忆AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究股票收益序列的长程与短程依赖，并推导检验的渐近抽样理论，分类依据是时间序列方法而非宏观应用。
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代码、数据与补充材料
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股票市场价格的长期记忆
- 研究问题
- 股票收益是否存在超出短程相关的长期记忆？作者关注如何区分两类依赖，避免把短程相关误判为持续的长程依赖。
- 方法与思路
- 作者修改重标极差（R/S）统计量，使检验对短程依赖稳健，并以函数型中心极限定理推导渐近抽样理论，辅以收益数据和模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所考察的日度与月度股票收益指数在控制短程依赖后未显示长程依赖；模拟中检验对至少两种长期记忆模型有检验力。
- 阅读关注点
- 应核对短程依赖修正与相关参数选择、渐近理论所需条件、样本时期，以及模拟采用的长期记忆模型和检验力比较范围。
- 阅读边界
- 摘要未给出样本细节、检验统计量或模拟数值；未发现长程依赖证据不等于证明其不存在，也不能外推至其他资产或时期。
原文摘要
A test for long-term memory that is robust to short-range dependence is developed. It is a modification of the R/S statistic, and the relevant asymptotic sampling theory is derived via functional central limit theory. Contrary to previous findings, when applied to daily and monthly stock returns indexes over several time periods this test yields no evidence of long-range dependence once short-range dependence is accounted for. Monte Carlo experiments show that the modified R/S test has power against at least two specific models of long-term memory, suggesting that models with short-range dependence may adequately capture the behavior of historical stock returns. Copyright 1991 by The Econometric Society.