Wpływ redukcji poziomu szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów na wartość największego wykładnika Lapunowa

• Autorzy: Katarzyna Zeug

Warianty tytułu

Effect of Reduction of Random Noise by Method of the Nearest Neighbors on the Value of the Largest Lyapunov Exponent

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu będzie ocena zastosowania redukcji poziomu szumu metodą najbliższych sąsiadów oraz wpływu tej filtracji na wartość największego wykładnika Lapunowa. W badaniach wykorzystano szeregi utworzone z cen zamknięcia WIG i WIG20 dwóch spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie: Bytom i Żywiec oraz dwóch kursów walut: franka szwajcarskiego i dolara amerykańskiego. Dane obejmują okres od 01.01.1995 do 14.10.2011. Obliczenia przeprowadzono z użyciem programów napisanych przez autorkę w języku programowania Delphi, pakietu Microsoft Excel oraz TISEAN. (fragment tekstu)

EN

Since the presence of noise in the data can significantly affect the characteristics of dynamic systems, the aim of the article will be to evaluate effect of reduction of random noise by method of the nearest neighbors on the value of the largest Lyapunov exponent. The test will be conducted on the basis of the economic time series, which consist of closing prices of companies listed on the Warsaw Stock Exchange and the daily exchange rates. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Modele matematyczne

EN

Mathematical models

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 132 Zastosowania metod matematycznych w ekonomii i zarządzaniu
• Strony: 160--168

Twórcy

autor

Katarzyna Zeug

Bibliografia

• Abarbanel H.D., Brown R., Kennel M.B.: Determining Embedding Dimension for Phase Space Reconstruction Using a Geometrical Construction. "Physical Review A" 1992, Vol. 45(6), s. 3404-3411.
• Kantz H.: A Robust Method to Estimate the Maximal Lyapunov Exponent of a Time Series. "Physical Letters A" 1994, Vol. 185(1), s. 77-87.
• Kantz H., Schreiber T.: Nonlinear Time Series Analysis. Cambridge University Press, Cambridge 1997.
• Orzeszko W.: Identyfikacja i prognozowanie chaosu deterministycznego w ekonomicznych szeregach czasowych. Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, Warszawa 2005.
• Ramsey J.B., Sayers C.L., Rothman P.: The Statistical Properties of Dimension Calculations Using Small Data Sets: Some Economic Applications. "International Economic Review" 1990, Vol. 31, No. 4.
• Rosenstein M.T., Collins J.J., De Luca C.J.: A Practical Method for Calculating Largest Lyapunov Exponents from Small Data Sets. "Physica D" 1993, Vol. 65, s. 117-134.
• Takens F.: Detecting Strange Attractors in Turbulence. W: Lecture Notes in Mathematics. Red. D.A. Rand, L.S. Young. Springer, Berlin 1981, s. 366-381.
• Zawadzki H.: Chaotyczne systemy dynamiczne. Akademia Ekonomiczna, Katowice 1996.