PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2006 | 7 | 189--198
Tytuł artykułu

Properties of STUR Processes in the Framework of Chaos Theory

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Stochastic unit-root processes - STUR have a root varying around unity, so they can be stationary for some periods and nonstationary for the others. Since properties of STUR processes make them quite natural in modeling of economic time series, an appropriate identification method of stochastic unit-roots is required. However, standard tests for a unit root can not distinguish between STUR processes and integrated ones. The aim of this paper is to examine if chaos theory provides methods of time series analysis which can be used to stochastic unit-roots identification.(fragment of text)
Rocznik
Tom
7
Strony
189--198
Opis fizyczny
Twórcy
  • Nicolaus Copernicus University in Toruń, Poland
Bibliografia
  • Anis, A.A., Lloyd, E.H. (1976), The expected value of the adjusted rescaled Hurst range of independent normal summands, Biometrika, 63, 111-116.
  • Granger, C.W.J., Swanson, N.R. (1997), An introduction to stochastic unit-root processes, Journal of Econometrics, 80, 35-62.
  • Kantz, H. (1994), A robust method to estimate the maximal Lyapunov exponent of a time series, Physical Letters A, 185, 77.
  • Kantz, H., Schreiber, T. (1997), Nonlinear time series analysis, Cambridge University Press, Cambridge.
  • Kwiatkowski, J., Osińska, M. (2004), Stochastic Unit Roots Processes - Identification and Application, Dynamic Econometric Models, 6, Nicolaus Copernicus University, Toruń,, 221-229.
  • Kwiatkowski, J., Osińska, M. (2005), Forecasting STUR processes. A comparison to threshold and GARCH models, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 190, 159-176.
  • Leybourne, S. J., McCabe, B.P.M., Tremayne, A.R. (1996), Can Economic Time Series Be Differenced to Stationarity?, Journal of Business & Economic Statistics, 14, 435-446.
  • Orzeszko, W. (2004), How the Prediction Accuracy of Chaotic Time Series Depends on Methods of Determining the Parameters of Delay Vectors, Dynamic Econometric Models, 6, Nicolaus Copernicus University, Toruń, 231-239.
  • Peters, E.E. (1994), Fractal market analysis, John Wiley & Sons Inc., New York.
  • Rosenstein, M.T., Collins, J.J., De Luca, C.J. (1993), A practical method for calculating largest Lyapunov exponents from small data sets, Physica D, 65, 117-134.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171295077

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.