股票白噪声【股票市场噪音什么意思】
高斯随机过程的主要特点
1、高斯随机过程的特点包括：任意n维分布符合正态分布；如果一个高斯过程在不同时刻不相关，那么该高斯过程是统计独立的；高斯过程经过线性变换后仍热为高斯过程。
2、广义平稳的高斯过程是严平稳的。（3）如果高斯过程在不同时刻的取值是不相关的，那么它们也是同级独立的。（4）高斯过程经过线性变换后生成的过程仍是高低过程。
3、这种随机过程具有平稳性，即统计特性在时间上不会发生变化。而移动平均模型是一种时间序列模型，其中每个观测值是前一时间步的噪声（随机误差）和前一时间步的预测值的线性组合。移动平均模型的阶数指的是随机误差的滞后期数，表示模型中需要多少个随机误差来预测当前观测值。
4、平稳随机过程的重要特性：平隐随机过程在满足一定条件下有一个非常重要的特性，称为各态历经性。这种平稳随机过程，它的数字特征完全可由随机过程中的任一实现的数字特征，即数学期望、方差和自相关函数（均为统计平均值）来决定，这样就可以用时间平均来代替统计平均。
5、高斯——马尔可夫也是一种常见的随机信号，适合于大多数物理过程，具有较好的精确性，数学描述简单。因为当m→∞时，自相关函数趋近于0，所以均值为0，随机过程的自相关函数特性完全描述了过程的特性。
什么是波动溢出效应和均值溢出效应,为什么股市有均值溢出效应?
1、从经济含义上讲，两个市场之间的均值溢出效应指的是一个市场的价格不仅受到其前期价格的影响，还可能受到其他市场前期价格的影响。长期而言，美元汇率的变化对国际原油价格变化的影响是否显著，是否有助于预测其未来的走势，均值溢出效应检验可以较好地回答这种诉求。
2、溢出效应（SpilloverEffect）是一个经济学概念，描述的是一种影响或结果从一个领域扩展到另一个领域的现象。溢出效应通常发生在经济政策、市场变化或技术创新等方面。溢出效应可以分为正溢出效应和负溢出效应。正溢出效应是指一个领域内的积极变化对其他领域产生有益的影响。
3、某项活动要有外部收益，而且是活动的主体得不到的收益称为溢出效应。当一个组织在进行某项活动时，不仅会产生活动所预期的效果，而且会对组织之外的人或社会产生的影响是溢出效应的主要内容。溢出效应分为知识溢出效应、技术溢出效应和经济溢出效应等。
4、经济学中的溢出效应是指一个组织在进行某项活动时，不仅会产生活动所预期的效果，而且会对组织之外的人或社会产生的影响。简而言之，就是某项活动要有外部收益，而且是活动的主体得不到的收益。溢出效应分为经济益处效应和技术溢出效应等。
什么是随机序列
我的理解，随机序列是“有顺序，有标号”的一系列随机数，随机过程是研究它们统计学特性的学科（特别是“时相关”特性，这个是随机变量研究里没有的）。
什么是随机数列 随机数列是一个按照一定规则生成的看似毫无规律可循的数字序列。这些数字在某种统计意义上是不可预测的，即没有明显的模式或顺序可循。随机数列通常用于模拟随机事件、密码学、统计学、游戏和随机化实验等领域。可以用来模拟掷骰子、洗牌、抽奖等需要随机性的过程。
苹果手机的序列号是随机产生的，没有你说的这些所谓的意义，除了第一个字母代表产地，后面全是随机产生。苹果序列号的含义：第一位是生产地、第二三位是生产线、第四五位是生产年份和周期、第六七八位则为产品唯一识别码、第九十位代表手机型号、第十一十二位代表颜色和容量。
如果白噪声序列服从正态分布，序列中随机变量的两两不相关性就是相互独立性，称之为正态（高斯）白噪声序列。显然，白噪声是随机性最强的随机序列，实际中不存在，是一种理想白噪声，一般只要信号的带宽大于系统的带宽，且在系统的带宽中信号的频谱基本恒定，便可以把信号看作白噪声。
随机变量序列是一组按照一定顺序排列的随机变量，其中每个随机变量代表一个随机试验的结果。这种序列常出现在多次相关的试验中，例如时间序列或依赖于之前试验结果的随机过程。在概率论中，通过对随机变量序列的研究，我们可以分析其统计性质，了解随机现象的演变趋势，为未来事件的决策和预测提供依据。
简而言之，随机变量序列就是一列按某种规则排列的随机变量。这种规则可随意，但强调的是一个次序。例如 若Xi表示第i次抛硬币的结果，那么{Xi}这个序列就是若干次抛硬币的结果序列，X1指第一次抛的结果，Xn指第n次抛的结果。
平稳随机过程的数字特征
平稳随机过程的数字特征主要包括均值、方差、自相关函数等。均值（Mean）平稳随机过程的均值是指该过程所有样本函数的统计平均值。它描述了随机过程的平均水平，并且不随时间变化。
平稳随机过程的数字特征：1），平稳随机过程的数学期望与时间无关 2），平稳随机过程的方差与时间无关 3）其中：4）平稳随机过程的数学期望及方差与无关，它的自相关函数和协方差函数只与时间间隔有关；随机过程的这种“平稳”数字特征，有时就直接用来判断随机过程是否平稳。
宽平稳过程定只涉及与一维、二维分布有关的数字特征，所以一个严平稳过程只要二阶矩存在，则必定是宽平稳过程。但反过来，一般是不成立的。正态过程是一个重要特例，一个宽平稳的正态过程必定是严平稳的。
平稳随机过程的重要特性：平隐随机过程在满足一定条件下有一个非常重要的特性，称为各态历经性。这种平稳随机过程，它的数字特征完全可由随机过程中的任一实现的数字特征，即数学期望、方差和自相关函数（均为统计平均值）来决定，这样就可以用时间平均来代替统计平均。
随机过程的统计特性 随机过程并非离散的瞬间集合，而是连续时间序列，它可以由概率论的桥梁，从离散扩展到连续。随机过程的数字特征，即概率相关函数，是描述这种时间序列在所有时刻之间关系的关键工具。2 平稳随机过程 平稳随机过程分为狭义和广义两种，它们的关系由维纳-辛钦定理阐明。
一般均方值和方差都是n的函数，但对于平稳随机序列，它们与n无关，为常数。如果随机变量Xn代表电压或电流，其均方值表示在时刻n消耗在1Ω电阻上的集合平均功率，方差则表示在1Ω电阻上的交变功率的集合平均。有时将σx称为标准方差。
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