赫斯特指数

资 源 简 介

赫斯特指数

详 情 说 明

赫斯特指数（Hurst Exponent）是一种用于衡量时间序列长期记忆性的重要统计工具，最初由英国水文学家H.E. Hurst在研究尼罗河水库水流量时提出。该方法突破了传统随机游走模型的局限，揭示了自然界中广泛存在的“持续性”现象。

赫斯特指数的核心思想源于R/S分析（重标极差分析）方法。该方法通过计算时间序列的累积离差与标准差之比，来评估序列的长期依赖性特征。当Hurst指数H=0.5时，表明序列是标准的随机游走；0.5

这一发现对金融时间序列分析具有革命性意义，它不仅能够有效识别市场波动的长期记忆特征，还为分形市场假说提供了量化工具。值得注意的是，赫斯特指数在水利工程、气候研究、金融波动分析等领域都有广泛应用，特别是在处理具有长程相关性的复杂系统时展现出独特优势。

实际应用中，计算赫斯特指数需要考虑时间窗口的选择、序列平稳性处理等细节问题。现代改进算法如去趋势波动分析（DFA）等方法进一步提高了Hurst指数估计的准确性。