Pseudo-exponential distribution and its statistical applications in econophysics

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F19%3A00504580" target="_blank" >RIV/67985556:_____/19:00504580 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s00500-018-3623-x" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s00500-018-3623-x</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00500-018-3623-x" target="_blank" >10.1007/s00500-018-3623-x</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Pseudo-exponential distribution and its statistical applications in econophysics

Popis výsledku v původním jazyce

In generalized measure theory, sigma-circle plus-measure is a generalization of the classical measure defined on a pseudo-addition. In this paper, the class of pseudo-exponential distributions based on a class of sigma-circle plus-measure is introduced. Some examples of this class are investigated. Then by two real data sets obtained from the last three decades of oil, and the last two decades of the daily natural gas spot prices, we show that the pseudo-exponential distribution is better fitted than exponential distribution using the AIC and BIC information criteria.

Název v anglickém jazyce

Pseudo-exponential distribution and its statistical applications in econophysics

Popis výsledku anglicky

In generalized measure theory, sigma-circle plus-measure is a generalization of the classical measure defined on a pseudo-addition. In this paper, the class of pseudo-exponential distributions based on a class of sigma-circle plus-measure is introduced. Some examples of this class are investigated. Then by two real data sets obtained from the last three decades of oil, and the last two decades of the daily natural gas spot prices, we show that the pseudo-exponential distribution is better fitted than exponential distribution using the AIC and BIC information criteria.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Soft Computing

ISSN

1432-7643

e-ISSN

—

Svazek periodika

23

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

DE - Spolková republika Německo

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

357-363

Kód UT WoS článku

000455518200024

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85057061156