Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Magafas, Lykourgos" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Non Linear Analysis of S&P Index
Autorzy:
Hanias, Mike
Magafas, Lykourgos
Konstantaki, Pagania
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/517166.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
Exchange rates
Time series
Chaos theory
Opis:
This paper applies non-linear methods to analyze and predict the daily open S&P index which is one of the most important stock index in the world. The aim of the analysis is to quantitatively show if the corresponding time series is a deterministic chaotic one and if one or more days ahead prediction can be achieved. These results make the present work a valuable tool for traders investors and funds.
Źródło:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2013, 8, 4; 125-135
1689-765X
2353-3293
Pojawia się w:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deterministic chaos and forecasting in Amazon?s share prices
Autorzy:
Hanias, Michael
Tsakonas, Stefanos
Magafas, Lykourgos
Thalassinos, Eleftherios I.
Zachilas, Loukas
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/22444422.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
time series
chaos theory
econophysics
forecasting
Opis:
Research background: The application of non-linear analysis and chaos theory modelling on financial time series in the discipline of Econophysics. Purpose of the article: The main aim of the article is to identify the deterministic chaotic behavior of stock prices with reference to Amazon using daily data from Nasdaq-100. Methods: The paper uses nonlinear methods, in particular chaos theory modelling, in a case study exploring and forecasting the daily Amazon stock price. Findings & Value added: The results suggest that the Amazon stock price time series is a deterministic chaotic series with a lot of noise. We calculated the invariant parameters such as the maxi-mum Lyapunov exponent as well as the correlation dimension, managed a two-days-ahead forecast through phase space reconstruction and a grouped data handling method.
Źródło:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2020, 15, 2; 253-273
1689-765X
2353-3293
Pojawia się w:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies