《表1 Hurst值与时间序列特征对应表》

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《基于LOWESS的函数系数自回归模型(FAR)优化及应用》

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Hurst指数判别方法是英国科学家赫斯特在20世纪60年代研究具有非线性特点的尼罗河水文状况数据时[10]提出的一种分析方法，通过采用重标极差分析法（R/S分析法）计算Hurst指数。20世纪90年代被西方学者沿用到金融领域，用来分析金融市场的复杂非线性系统。Hurst指数大小可揭示时间序列记忆性和非线性特征，H在0～1时间序列被视为非线性的，H等于0或者大于等于1时，时间序列被认为是确定的序列。当H=0.5时，时间序列具有很强的随机干扰项，序列会表现出纯随机性；当0