Redukcja szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów

• Autorzy: Katarzyna Zeug-Żebro
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem opracowania jest omówienie i zastosowanie metody NS oraz jednej z miar efektywności filtracji szeregu - NRL. Obliczone zostaną również wielkości wymiaru korelacyjnego dla szeregów przed i po filtracji. W badaniach wykorzystano szeregi czasowe utworzone z cen zamknięcia czterech spółek, tj. INGBSK, Swarzędz, TPSA, Vistula; trzech indeksów : WIG, WIG20, WIGBanki oraz trzech walut : euro, funta brytyjskiego oraz dolara amerykańskiego. Dane obejmują okres od 01.01.1999 do 14.12.2009 r.. Obliczenia przeprowadzono przy użyciu programów GRETL, TISEAN, pakietu Microsoft Excel oraz programów napisanych przez autorkę w języku programowania Delphi. (...) Głównym czynnikiem, który może utrudnić interpretację wyników analizowanych szeregów czasowych jest niestacjonarność. Jedną z metod identyfikacji chaosu, która jest szczególnie wrazliwa na brak stacjonarności jest wymiar korelacyjny. Wymiar ten przyjmuje wtedy bardzo niskie wartości, które mogłyby wskazywać na istnienie zależności deterministycznych. Dlatego tak ważnym procesem jest usuwanie niestacjonarności. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Ekonometria; Rynki finansowe; Spółki giełdowe; Metoda najbliższego sąsiedztwa; Szeregi czasowe

EN

Econometrics; Financial markets; Stock market companies; Neighbor joining distance method; Time-series

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2012
• Tom: Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2010
• Strony: 457--471

Twórcy

autor

Katarzyna Zeug-Żebro

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Brock W.A. : Distinguishing Random and Deterministic Systems : Abridged Version. "Journal of Economic Theory", 1986, No. 40.
• Grassberger P., Procaccia I. : Characterization of Strange Attractors. "Phys. Rev. Lett.", 1983, NO. 50.
• Grassberger P., Procaccia I. : Measuring the strangeness of strange attractors. "Physica D", 1983, No. 9.
• 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.
• Osińska M. : Ekonometria finansowa. PWE, Warszawa 2006.
• Schreiber T. : Determination of the noise level of chaotic time series. "Phys. Rev. E 48(1), R13-R16, 1993.
• Urbanowicz K. : Metody określania i redukcji poziomu szumu stochastycznego w układach chaotycznych. Politechnika Warszawska, Warszawa 2004.
• Zawadzki H. : Chaotyczne systemy dynamiczne. Akademia Ekonomiczna, Katowice 1996.