Próba prognozowania czynnika losowego

• Autorzy: Krzysztof Kompa , Mariusz Borawski
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Czynnik losowy będący często nieodłączną składową wielu danych może stanowić cenną informację. Na jego zachowanie mogą wpływać różne czynniki, w tym również może być on odzwierciedleniem ludzkich decyzji w obliczu pewnych zaistniałych zjawisk. Przykładem mogą być notowania giełdowe w których niejasna sytuacja niektórych spółek może skutkować sprzecznymi decyzjami różnymi inwestorów, a przez to może wpływać na charakter czynnika losowego. Analizując czynnik losowy można zatem określać punkty, w których występują takie niejasne sytuacje. Punkty te mogą być punktami zwrotnymi w notowaniach danej spółki, a więc ich znajomość może być bardzo cenna. Wiedza na temat stanu spółek jest różna u różnych inwestorów. Niektórzy z nich dysponując informacją wcześniej niż inni mogą podjąć pewne decyzje co do kupna lub sprzedaży. Ze względu na odmienne postępowanie wpłynie to na zwiększenie wahań kursu akcji. Analizując drobne zmiany czynnika losowego można próbować przewidzieć jego dalsze zachowanie, co mogłoby dać odpowiedź na pytanie o możliwość zaistnienia w danym momencie punktu zwrotnego. Do analizy finansowych szeregów czasowych stosuje się wiele metod, w tym modele ekonometryczne. Wzorując się na finansowych szeregach czasowych można stworzyć szeregi czasowe miar bezwzględnych czynnika losowego, takich jak odchylenie standardowe, wariancja, rozstęp, odchylenie ćwiartkowe itp. Szczególnie interesującymi miarami są odchylenie standardowe i wariancja. Wynika to z faktu, że wiele z ich cech zostało dobrze przebadanych. Próbując przewidzieć zachowania się tych miar można by użyć znane metody prognozowania, w tym np. funkcję regresji. Powstaje jednak pytanie: czy możliwe jest stosowanie analizy regresji do bezwzględnych miar zmienności finansowych szeregów czasowych? (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Prognozowanie; Szeregi czasowe; Zmienność

EN

Forecasting; Time-series; Variability

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2009
• Tom: Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2008
• Strony: 11--24

Twórcy

autor

Krzysztof Kompa

• Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

autor

Mariusz Borawski

• Politechnika Szczecińska

Bibliografia

• Borawski M., Hardware Implementation of Simplified Representation of Convolutive Numbers, „Pomiary, Automatyka, Kontrola” 2007, nr 9
• Borawski M., Pseudorozkład jako uogólnienie pojęcia rozkładu, „Przegląd statystyczny” 2008, nr 3
• Borawski M., Vector space over the field of numbers in the mean value- -pseudovariance representation, „Metody Informatyki Stosowanej” 2008. nr 2
• Bronsztejn I.N., Siemiendiajew K.A., Matematyka. Poradnik encyklopedyczny, PWN, Warszawa 2000
• Jaworski J., Matematyczne podstawy metrologii, WNT, Warszawa 1979
• Grużewski A., O prawdopodobieństwie i statystyce, PZWS, Warszawa 1966
• Kostrikin A., Wstęp do algebry. Podstawy algebry, PWN, Warszawa 2004
• Nowak E., Zarys metod ekonometrii, PWN, Warszawa 2007
• Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 1999
• Sierpiński W., Zasady algebry wyższej, Polskie Towarzystwo Matematyczne, Warszawa 1951