Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Metoda podziału pola" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Analiza wymiaru fraktalnego spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie – aspekty metodyczne
    Autorzy:
    Buła, Rafał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/949951.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    wymiar fraktalny
    metoda segmentowo-wariacyjna
    metoda podziału pola
    metoda Higuchiego
    Opis:
    Artykuł jest poświęcony problematyce szacowania wymiaru fraktalnego finansowych szeregów czasowych. Ze względu na mnogość metod szacowania owego wymiaru zasadne jest pytanie, czy oszacowania uzyskiwane za pomocą odmiennych metod cechują się podobnymi własnościami w sensie statystycznym. Głównym celem artykułu jest zatem uzyskanie odpowiedzi na tak postawione pytanie w odniesieniu do metody segmentowo-wariacyjnej, podziału pola oraz metody Higuchiego. Badania zostały przeprowadzone w oparciu o ceny akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. Oszacowania dostarczane przez metodę podziału pola okazały się istotnie odmienne w porównaniu z oszacowaniami uzyskiwanymi za pomocą pozostałych metod. Ponadto sformułowano konkluzję, że hipotez o wykładniczym bądź liniowym związku pomiędzy oszacowaniami otrzymywanymi za pomocą metody segmentowo-wariacyjnej i podziału pola w świetle dostępnych danych nie można odrzucić
    Źródło:
    Financial Sciences. Nauki o Finansach; 2017, 1(30); 9-27
    2080-5993
    2449-9811
    Pojawia się w:
    Financial Sciences. Nauki o Finansach
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wymiar fraktalny szeregów czasowych szacowany metodą podziału pola
    Fractal dimension of time series estimated by the surface division method
    Autorzy:
    Przekota, Grzegorz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/962836.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wymiar fraktalny
    metoda podziału pola
    zmienność
    błądzenie losowe
    fractal dimension
    surface division method
    variability
    random walk
    Opis:
    Jedną z ważniejszych kwestii do rozstrzygnięcia w analizie szeregów czasowych jest określenie ich zmienności oraz identyfikacja procesu kształtowania ich wartości. W ujęciu klasycznym zmienność najczęściej utożsamiana jest z wariancją stóp wzrostu. Tymczasem natura ryzyka to nie tylko zmienność, lecz także przewidywalność zmian, którą można ocenić przy użyciu wymiaru fraktalnego. Celem artykułu jest prezentacja zastosowania wymiaru fraktalnego szacowanego metodą podziału pola do oceny właściwości szeregów czasowych. W opracowaniu przedstawiono sposób wyznaczenia wymiaru fraktalnego, jego interpretację, tablice istotności oraz przykład zastosowania. Za pomocą wymiaru fraktalnego opisano właściwości szeregu czasowego wartości indeksu giełdowego WIG w latach 2014–2018 oraz szeregów czasowych stóp wzrostu największych polskich spółek giełdowych w latach 2015–2018. Zastosowana metoda umożliwia zakwalifikowanie szeregu czasowego do jednej z trzech klas, jako szereg: persystentny, błądzenia losowego bądź antypersystentny. Na szczególnych przypadkach pokazano różnice pomiędzy zastosowaniem odchylenia standardowego i wymiaru fraktalnego do oceny ryzyka. Wymiar fraktalny jawi się tu jako metoda pozwalająca na ocenę stopnia stabilności wahań.
    One of the most important issues to be settled in the analysis of time series is determining their variability and identifying the process of shaping their values. In the classical approach, volatility is most often identified with the variance of growth rates. However, risk can be characterised not only by the variability, but also by the predictability of the changes which can be evaluated using the fractal dimension. The aim of this paper is to present the applicability of the fractal dimension estimated by the surface division method to the assessment of the properties of time series. The paper presents a method for determining the fractal dimension, its interpretation, significance tables and an example of its application. Fractal dimension has been used here to describe the properties of the time series of the WIG stock exchange index in 2014–2018 and the time series of the growth rates of the largest listed Polish companies in 2015–2018. The applied method makes it possible to classify a time series into one of three classes of series: persistent, random or antipersistent. Specific cases show the differences between the use of standard deviation and fractal dimension for risk assessment. Fractal dimension appears here to be a method for assessing the degree of stability of variations.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 9; 7-24
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie wybranych metod szacowania wymiaru fraktalnego do oceny poziomu ryzyka finansowych szeregów czasowych
    Application of chosen methods of estimating fractal dimension to the assessment risk of financial time series
    Autorzy:
    Zeug-Żebro, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591209.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Analiza R/S
    Metoda podziału pola
    Metoda segmentowo-wariacyjna
    Ryzyko
    Wymiar fraktalny
    Field division method
    Fractal dimension
    R/S analysis
    Risk
    Segment-variation method
    Opis:
    W literaturze związanej z teorią inwestycji finansowych można spotkać wiele metod klasycznych i nieklasycznych, pozwalających na ocenę ryzyka. W grupie miar klasycznych znajdują się m.in. odchylenie standardowe czy też współczynnik zmienności. Miary te jednak na ogół zaniżają poziom ryzyka. W pracy zaprezentowano bardziej rzetelną miarę należącą do metod nieklasycznych, tj. wymiar fraktalny. Szacowanie tego wymiaru oparto na trzech procedurach: analizie R/S, metodzie segmentowo- -wariacyjnej oraz metodzie podziału pola. Badanie przeprowadzono dla finansowych szeregów czasowych złożonych z cen zamknięcia wybranych indeksów giełdowych oraz akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie.
    In the literature on the theory of financial investments can meet many classical and non-classical methods which allowing for risk assessment. In the group of the classical measures are the standard deviation or variation coefficient. However, these measures generally understate the level of risk. In the paper presents a more reliable measure of which belongs to the non-classical methods, ie. fractal dimension. This dimension was estimated based on the three procedures: R/S analysis, segment-variation method and field division method. The test will be conducted based on the financial time series which consist of closing prices of stock market indices and companies listed on the Warsaw Stock Exchange.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 227; 109-124
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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