全球股票市场间相互依赖、传染与长记忆的小波分析

本研究试图从时频视角调查全球股票市场的结构和特征。基于此框架的分析允许人们从不同维度捕获信息，这与传统的时域分析不同，在时频框架下金融市场的多尺度结构被清晰地提取出来。在金融时间序列中，由于多重时间尺度的存在，多尺度特征得以显现。多重时间尺度的存在要求对每个时间尺度进行单独的仔细调查，因为市场结构在不同时间尺度上不是同质的。具有不同复杂程度的多重时间尺度的存在，要求人们从异质市场视角调查金融时间序列，其中市场参与者被认为在不同的投资期限上运作。本文将基于时频的小波技术扩展应用于：i) 从异质投资者视角分析全球股票市场的相互依赖性，并特别关注印度股票市场；ii) 调查金融危机对印度股票市场的传染效应（如果存在）；iii) 研究全球股票市场的分形和标度特性，并使用基于小波的长记忆方法分析印度股票市场的有效性。