Testowanie determinizmu w ekonomicznych szeregach czasowych

• Autorzy: Marek Nowiński

Warianty tytułu

Testing Economic Time Series for Nonlinear Determinism

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Obecnie coraz częściej zakłada się, że większość sygnałów, z którymi spotykamy się w naturze lub w działalności człowieka, generują układy nieliniowe, które ponadto znajdują się pod wpływem zniekształceń losowych, nazywanych najczęściej szumem. Prowadzi to do konieczności wykorzystywania teorii stochastycznych i nieliniowych modeli dynamicznych w wielu dziedzinach współczesnych badań naukowych. W pracy przedstawiono nową, prostą metodę topologiczną, dzięki której można wstępnie potwierdzić lub odrzucić hipotezę o obecności deterministycznych zachowań typu chaotycznego w małych zbiorach danych (N ≤ 500) , co umożliwia dokonywanie dalszych, pogłębionych analiz rzadko próbkowanych procesów ekonomicznych, z obserwacjami notowanymi nawet w trybie miesięcznym lub kwartalnym. (abstrakt oryginalny)

EN

Nowadays, there is growing a significant interest in analyzing economic time series for detecting elements of nonlinearity and deterministic chaos. The main goal of this nonlinear time series analysis is to detect important, but other than linear, properties of scalar observations generated by deterministic, dynamic systems, including these affected by noise (internal and external, measurement laxity). It should improve short-term forecasting possibilities and eventually enable attempts of controlling processes generating these time series. Before applying nonlinear techniques to dynamical phenomena occurring in real world environment, it is necessary to ask if the use of such advanced techniques is justified by deterministic character and specific patterns in the data. While many processes in nature a priori seem very unlikely to be linear, the possible nonlinear nature might not be evident in their dynamics. The method of confirming the plausible determinism of data gives us possibility to answer this question. The analysis should enable identification of deterministic nonlinear dependencies in data and perhaps chaotic character of the process. One of the most important tasks is to evaluate topological invariants of the reconstructed system, which is helpful in determining its nonlinear properties. The article describes the simple topological method trying to solve the most important practical problem connected with reconstruction of chaotic attractors properties basing only on observational data by confirming the deterministic base hypothesis of dynamic processes even within small samples (N ≤ 500). This enables further and deeper analysis of economic time series with monthly or even quarterly gathered observations. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Teoria chaosu; Szeregi czasowe

EN

Chaos theory; Time-series

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2010
• Numer: nr 108 Współczesne tendencje rozwojowe badań operacyjnych
• Strony: 190--198

Twórcy

autor

Marek Nowiński

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Nowiński M., Nieliniowa dynamika szeregów czasowych w badaniach ekonomicznych, Wydawnictwo AE, Wrocław 2007.
• Osborne A.R., Provenzale A., Finite correlation dimension for stochastic system with power-law spectra, "Physica D" 1989 vol. 35, s. 357-381.
• Schittenkopf C. et al., On non-linear, stochastic dynamics in economic and financial time series, "Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics" 2000 vol. 4, s.101-121.
• Takens F., Detecting strange attractors in turbulence, [w:] Notes in Mathematics, Dynamical Systems and Turbulence, red. L.S. Young, Springer-Verlag, Berlin 1981.
• Wesner N., Searching for chaos in low frequency, "Ecoomics Bulletin" 2004 vol. 3 no 1, s. 1-8.