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 Diffusion Entropy Analysis: Applications to Financial Time Series

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F14%3A00237853" target="_blank" >RIV/68407700:21340/14:00237853 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multifractal Diffusion Entropy Analysis: Applications to Financial Time Series

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Scaling behavior of time series is the key aspect that enables one to reveal the relevant temporal dynamical scales. In this respect, a multifractal theory represents a powerful approach in complex dynamical systems that is designed for the study of scaling behavior. In this framework the estimation of multifractal spectrum is one of popular methods allowing one to detect and quantify the underlying complexity present in the system. Among many different approaches, the Multifractal Diffusion Entropy Analysis, based on estimation of Renyi entropy, provides an innovative approach for evaluation of multifractal exponents. In the recent article [1], we have shown that the proper estimation of probability histograms is crucial for correct evaluation of Renyi entropy and ensuing multifractal exponents. In this paper we summarize our recent results and apply them to various real financial time series, recorded both on minute and daily basis. Our aim is to illustrate the potency of the method

  • Název v anglickém jazyce

    Multifractal Diffusion Entropy Analysis: Applications to Financial Time Series

  • Popis výsledku anglicky

    Scaling behavior of time series is the key aspect that enables one to reveal the relevant temporal dynamical scales. In this respect, a multifractal theory represents a powerful approach in complex dynamical systems that is designed for the study of scaling behavior. In this framework the estimation of multifractal spectrum is one of popular methods allowing one to detect and quantify the underlying complexity present in the system. Among many different approaches, the Multifractal Diffusion Entropy Analysis, based on estimation of Renyi entropy, provides an innovative approach for evaluation of multifractal exponents. In the recent article [1], we have shown that the proper estimation of probability histograms is crucial for correct evaluation of Renyi entropy and ensuing multifractal exponents. In this paper we summarize our recent results and apply them to various real financial time series, recorded both on minute and daily basis. Our aim is to illustrate the potency of the method

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA14-07983S" target="_blank" >GA14-07983S: Struktura vakua v kvantově polních teoriích</a><br>

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • 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

    International work-conference on Time Series 2014

  • ISBN

    978-84-15814-97-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    87-96

  • Název nakladatele

    Universidad de Granada

  • Místo vydání

    Granada

  • Místo konání akce

    Granada

  • Datum konání akce

    25. 6. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000359136600012