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”

Bimodality testing of the stochastic cusp model

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F15%3A00507386" target="_blank" >RIV/67985556:_____/15:00507386 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216208:11320/15:10320974

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Bimodality testing of the stochastic cusp model

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Multimodal distributions are popular in many areas: biology (fish and shark population), engineering (material collapse under pressure, stability of ships), psychology (attitude transitions), physics (freezing of water) etc. There were a few attempts to utilize multimodal distributions in financial mathematics as well. Cobb et al. described a class of multimodal distributions belonging to the exponential family, which has unique maximum likelihood estimators and showed a connection to the stationary distribution of the stochastic cusp catastrophe model. Moreover was shown, how to identify bimodality for given parameters of the stochastic cusp model using the sign of Cardans discriminant. A statistical test for bimodality of the stochastic cusp model using maximum likelihood estimates is proposed in the paper as well as the necessary condition for bimodality which can be used for s simplified testing to reject bimodality. By proposed methods is tested the bimodality of exchange rate between USD and GBP in the periods within the years 1975 - 2014.

  • Název v anglickém jazyce

    Bimodality testing of the stochastic cusp model

  • Popis výsledku anglicky

    Multimodal distributions are popular in many areas: biology (fish and shark population), engineering (material collapse under pressure, stability of ships), psychology (attitude transitions), physics (freezing of water) etc. There were a few attempts to utilize multimodal distributions in financial mathematics as well. Cobb et al. described a class of multimodal distributions belonging to the exponential family, which has unique maximum likelihood estimators and showed a connection to the stationary distribution of the stochastic cusp catastrophe model. Moreover was shown, how to identify bimodality for given parameters of the stochastic cusp model using the sign of Cardans discriminant. A statistical test for bimodality of the stochastic cusp model using maximum likelihood estimates is proposed in the paper as well as the necessary condition for bimodality which can be used for s simplified testing to reject bimodality. By proposed methods is tested the bimodality of exchange rate between USD and GBP in the periods within the years 1975 - 2014.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • 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

    Procedings of the 33rd International Conference Mathematical Methods in Economics MME 2015

  • ISBN

    978-80-261-0539-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    888-893

  • Název nakladatele

    University of West Bohemia, Plzeň

  • Místo vydání

    Plzeň

  • Místo konání akce

    Cheb

  • Datum konání akce

    9. 9. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku

    000387898900152