Wpływ redukcji szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów na wyniki prognoz otrzymanych za pomocą największego wykładnika Lapunowa

• Autorzy: Monika Miśkiewicz-Nawrocka

Warianty tytułu

The Effect of the Reduction Random Noise by the Method of Nearest Neighbors on Forecasting Results Obtained Using the Largest Lyapunov Exponent

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem pracy jest ocena dokładności oraz porównanie prognoz otrzymanych za pomocą największego wykładnika Lapunowa dla wybranych szeregów czasowych, przed i po zastosowaniu procedury redukcji szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów. Badania empiryczne przeprowadzono na podstawie rzeczywistych danych natury ekonomicznej, tj. szeregów utworzonych z notowań kursów walut: CHF, EUR, GBP, JPY, USD wobec złotego, cen zamknięcia: Dębicy, ING Banku Śląskiego, LPP SA, Mostostalu Zabrze, Vistuli, oraz indeksów giełdowych: WIG i WIG20. Do przeprowadzenia niezbędnych obliczeń wykorzystano program napisany przez autora w języku Delhi, arkusz kalkulacyjny Excel oraz program GRETL.(fragment tekstu)

EN

In this paper has been researched the effect of random noise reduction on the accuracy of forecasts of economic time series obtained using the largest Lyapunov exponent method (LEM). The aim of the article was to compare the prediction errors obtained by LEM for the series before and after the random noice reduction and the time series filtred by models ARMA. The nearest neighbors method was used to reduce random noise in economic time series.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Szeregi czasowe; Wykładniki Lapunowa; Prognozowanie; Prognozowanie rynku pracy; Badania empiryczne

EN

Time-series; Lyapunov exponents; Forecasting; Labour market forecasting; Empirical researches

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 159 Zastosowanie metod matematycznych w ekonomii i zarządzaniu
• Strony: 82--98

Twórcy

autor

Monika Miśkiewicz-Nawrocka

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Cao L., Soofi A. (1999): Nonlinear Deterministic Forecasting of Daily Dollar Exchange Rates. "International Journal of Forecasting", Vol. 15, s. 421-430.
• Casdagli M. (1989): Nonlinear Prediction of Chaotic Time Series. "Physica D", Vol. 53, s. 335-356.
• Eckmann J.P., Ruelle D. (1985): Ergodic Theory of Chaos and Strange Attractors. "Reviews of Modern Physics", Vol. 57, No. 3.
• Guégan D., Leroux J. (2009): Forecasting Chaotic Systems: The Role of Local Lyapunov Exponents. "Chaos, Solitons & Fractals", Vol. 41, s. 2401-2404.
• Kantz H. (1994): A Robust Method to Estimate the Maximal Lyapunov Exponent of a Time Series. "Physical Letters A", Vol. 185(1), s. 77-87.
• Kantz H., Schreiber T. (2004): Nonlinear Time Series Analysis. Cambridge University Press, Cambridge.
• Kennel M.B., Brown R., Abarbanel H.D.I. (1992): Detecting Embedding Dimension for Phase Space Reconstruction Using a Geometrical Construction. "Physical Review A", 45.
• Lorenz E.N. (1969): Atmospheric Predictability as Revealed by Naturally Occurring Analogues. J. Atmos. Sci., 26, s. 636-646.
• Miśkiewicz-Nawrocka M. (2012): Zastosowanie wykładników Lapunowa do analizy ekonomicznych szeregów czasowych. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice.
• Nowiński M. (2007): Nieliniowa dynamika szeregów czasowych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław.
• Oseledec V.I. (1968): A Mulitiplicative Ergodic Theorem. Lyapunov Characteristic Numbers for Dynamical System. "Trans. Moscow Math. Soc.", 19, s. 197-231.
• Packard N.H., Crutchfield J.P., Farmer J.D., Shaw R.S. (1980): Geometry from a Time Series. "Physical Review Letters", Vol. 45, s. 712-716.
• Rosenstein M.T., Collins J.J. et al. (1993): A Practical Method for Calculating Largest Lyapunov Exponents from Small Data Sets. "Physica D", Vol. 65, s. 117-134.
• Takens (1981): Detecting Strange Atractors in Turbulance. W: Lecture Notes in Mathematics. Eds. D.A. Rand, L.S. Young. Springer Verlag, Berlin.
• Zawadzki H. (1996): Chaotyczne systemy dynamiczne. Elementy teorii i wybrane zagadnienia ekonomiczne. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice.
• Zhang J., Lam K.C., Yan W.J., Gao H., Li Y., (2004): Time Series Prediction using Lyapunov Exponents in Embedding Phase Space. "Computers and Electrical Engineering" 30, s. 1-15.