Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Multifractal Height Cross-Correlation Analysis

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F11%3A00367954" target="_blank" >RIV/67985556:_____/11:00367954 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multifractal Height Cross-Correlation Analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We introduce a new method for detection of long-range cross- correlations and cross-multifractality ? multifractal height cross-correlation analysis (MF-HXA). MF-HXA is a multivariate generalization of the height- height correlation analysis. We show that long-range cross-correlations can be caused by a mixture of the following ? long-range dependence of separate processes and additional scaling of covariances between the processes. Simi- lar separation applies for cross-multifractality ? standard separation between distributional properties and correlations is enriched by division of correlations between auto-correlations and cross-correlations. We further apply the method on returns and volatility of NASDAQ and S&P500 indices as well as of Crude andHeating Oil futures and uncover some interesting results.

  • Název v anglickém jazyce

    Multifractal Height Cross-Correlation Analysis

  • Popis výsledku anglicky

    We introduce a new method for detection of long-range cross- correlations and cross-multifractality ? multifractal height cross-correlation analysis (MF-HXA). MF-HXA is a multivariate generalization of the height- height correlation analysis. We show that long-range cross-correlations can be caused by a mixture of the following ? long-range dependence of separate processes and additional scaling of covariances between the processes. Simi- lar separation applies for cross-multifractality ? standard separation between distributional properties and correlations is enriched by division of correlations between auto-correlations and cross-correlations. We further apply the method on returns and volatility of NASDAQ and S&P500 indices as well as of Crude andHeating Oil futures and uncover some interesting results.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    AH - Ekonomie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Mathematical Methods in Economics 2011

  • ISBN

    978-80-7431-058-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1-19

  • Název nakladatele

    Proffesional publishing

  • Místo vydání

    Prague

  • Místo konání akce

    Jánska Dolina

  • Datum konání akce

    6. 9. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku

    000309074600067