Možnosti analýz časových řad s dlouhou pamětí metodami frakcionální diferenciace

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F07%3A00111167" target="_blank" >RIV/62156489:43110/07:00111167 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Možnosti analýz časových řad s dlouhou pamětí metodami frakcionální diferenciace

Popis výsledku v původním jazyce

Současně využívané modely ARIMA byly ve statistickém prostředí R rozšířeny modelem frakcionální diferenciace přídavné knihovny fracdiff v neúplné podobě. V této studii byly numerické odhady modelu ARFIMA(p,d,q) metodou maximální věrohodnosti použity k rozšíření stávající knihovny fracdiff o výpočty vyrovnaných hodnot a residuí aplikací transformace složek ARFIMA na autoregresní proces nekonečného řádu. Získané koeficienty procesu byly následně využity k výpočtu vyrovnaných hodnot a residuí, která byla následně testována na sériovou nezávislost, normalitu, průměr a směrodatnou odchylku. Programový kód v jazyce R byl vytvořen a testován na simulovaných a poté i empirických datech absolutních logaritmů výnosů burzovního indexu S&P 500. Kvalitativní vlastnosti residuí splnily teoretické předpoklady.

Název v anglickém jazyce

ANALYSES OF LONG MEMORY TIME SERIES BY FRACTIONAL DIFFERENTIATION

Popis výsledku anglicky

Current integrated models of ARIMA, implemented computationally in R statistical software, were previously extended by models of fractional differentiation embeded in downloadable library of fracdiff, although in an incomplete manner. In this study, numerical estimates of ARFIMA(p,d,q) model by maximum likelihood were utilized to enhance the current fracdiff library with calculations of model fitted values and residuals. The computations utilized transformation of the ARFIMA components to autoregressionprocess of infinite order. Coefficients of this process were subsequently used to calculate ARFIMA fits and corresponding residuals, which were later tested for serial independence, normality, zero mean and unit standard deviation. Computer code in R language was created and tested early on simulated and later on empirical data of absolute log returns of S&P 500 stock index. Properties of residuals satisfied theoretical expectations.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Kvantitatívne metody v ekonomii - metodologické a praktické aspekty výskumu

ISBN

978-80-8069-931-4

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

Katedra statistiky a operačního výzkumu, FEM, SPU v Nitre

Místo vydání

Nitra, Slovenská republika

Místo konání akce

—

Datum konání akce

—

Typ akce podle státní příslušnosti

—

Kód UT WoS článku

—