来自同步与幅度调制的经济时间序列粉红噪声

粉红噪声以幂率密度 $S(\omega)\propto\omega^{\beta}$ 且 $\beta\simeq -1$ 特征出现在经济指数以及许多自然系统中。我们概述了统一的中尺度解释，粉红光谱源于反复的同步、幅度调制和解调。经济时间序列中，我们识别出两种粉红噪声行为：一种出现在原始数据中 (属性 A)，另一种仅在去趋势和解调后出现 (属性 B)。一种随机 Kuramoto 模型提供了反复同步和去同步 among 众多经济循环的最小动力学模型。它在广泛的耦合-系统大小域内产生近似 $1/f$ 光谱，并给出方差-均值比例，泰勒定律。相同的幅度调制/解调机制也为粉红光谱在音乐、地震、变星、太阳闪现以及黑洞吸积系统中的解释提供了紧凑的解释。因此，粉红噪声被解释为复杂流系统中慢速调制的集体相干性的诊断工具，而不仅仅是一种统计规律。