МЕТОДИКА ПЕРЕДПРОГНОЗНОГО ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ РЯДІВ

Автор(и)

  • О. Ю. Берзлев Kyiv National University of Construction and Architecture, Povitroflotskyj Avenue 31, Kyiv, Ukraine, 03680, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.32347/2412-9933.2013.16.%25p

Анотація

Запропоновано методику передпрогнозного фрактального аналізу часових рядів, яка базується на послідовному R/S-аналізі. На основі цієї методики можна визначати рівень персистентності, розраховувати середню величину неперіодичного циклу часових рядів, а також встановлювати інвестиційну якість (дохідність) активів, які представляються фінансовими часовими рядами. В рамках цієї методики запропоновано критерій визначення середньої довжини періодичного і неперіодичного циклів, на основі згладжування V-статистики за допомогою звичайних плинних середніх та адаптивної плинної Кауфмана.

Біографія автора

О. Ю. Берзлев, Kyiv National University of Construction and Architecture, Povitroflotskyj Avenue 31, Kyiv, Ukraine, 03680

Professor

Department of Computer Science foundations

Посилання

Mandelbrot B. Statistical Methodology for Non-Periodic Cycles: From the Covariance to R/S Analysis// Annals of Economic and Social Measurement. – 1972. – N 1. – P. 259-290.

Mandelbrot B.B., Hudson R. L. The (mis)behavior of markets: a fractal view of risk, ruin and reward. – New York, N.Y.: Basic Books, 2004. – 328 p.

Peters E. E. Fractal market analysis: applying chaos theory to investment and economics. – John Wiley & Sons, Inc, 1994. – 336 p.

Федер Е. Фракталы: пер. с англ./ Е. Федер.– М.: Мир, 1991. – 254 с.

Максишко Н.К. Анализ и прогнозирование эволюции экономических систем/ Н.К. Максишко, В.А. Перепелица, Запорожский нац. ун-тет. – Запорожье: Полиграф, 2006. –236 с.

Кириченко Л.О. Оценивание самоподобия стохастического временного ряда методом вейвлет-анализа/ Л. О. Кириченко, Ж. В. Дейнеко // Радіоелектр. і комп. системи. – 2009. – № 4 (38). – С. 99–105.

Даниленко В.А. Альтернативні методики проведення фрактального аналізу / В.А. Даниленко // Економіка промисловості. — 2010. — № 2. — С. 8-12.

Parzen E. Long memory of statistical time series modeling // Texas A&M University, NBER/NSF Time Series Confrence, 2004. – 10 p.

Hurst, H.E. Long-Term Storage Capacity of Reservoirs // Transactions of the American Society of Civil Engineers. – 116. – 1951. – P. 770-799.

Mandelbrot B.B. When сan price be arbitraged efficiently? A limit to the validity of the random walk and martingale // Models Review of Economics and Statistics. – 53, 3. – 1971. – P. 225-236.

Снитюк В.Є. Прогнозування. Моделі. Методи. Алгоритми: Навч. пос. К.: «Маклаут», 2008. – 364 с.

Anis A., Lloyd E. The expected value of the adjusted rescaled Hurst Range of independent normal summands// Biometrika. – 1976. – Vol. 63. – P. 111-116.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-03-10

Як цитувати

Берзлев, О. Ю. (2015). МЕТОДИКА ПЕРЕДПРОГНОЗНОГО ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ РЯДІВ. Управління розвитком складних систем, (16). https://doi.org/10.32347/2412-9933.2013.16.%p

Номер

Розділ

Статті