Комплексный подход к исследованию фрактальных временных рядов

Кириченко, Л. О.; Чалая, Л. Э.

Публікація:
Комплексный подход к исследованию фрактальных временных рядов

dc.contributor.author	Кириченко, Л. О.
dc.contributor.author	Чалая, Л. Э.
dc.date.accessioned	2016-09-06T14:28:31Z
dc.date.available	2016-09-06T14:28:31Z
dc.date.issued	2014
dc.description.abstract	В работе предложен комплексный поход к анализу фрактальных свойств самоподобных случайных процессов по временным рядам небольшой длины. Приведена последовательность этапов проведения фрактального анализа. Этими этапами являются: предварительный анализ, включающий удаление краткосрочной зависимости и выявление истинной долгосрочной зависимости; проверка гипотезы о наличии свойства самоподобия; несмещенное интервальное оценивание показателя Херста в случаях стационарных и нестационарных временных рядов несколькими методами; уточнение полученной оценки показателя Херста. In this works we propose an integrated approach to the analysis of self-similar properties of stochastic processes for time series of short length. The sequence of steps of the fractal analysis was given. These steps are: preliminary analysis, including the removal of short-term dependence and revealing the true long-term dependency; hypothesis testing of a self-similarity; unbiased interval estimation of the Hurst exponent in cases of stationary and non-stationary time series by several methods; correction of the resulting estimate of the Hurst exponent.	uk_UA
dc.identifier.citation	Кириченко Л.О., Чалая Л.Э. Комплексный подход к исследованию фрактальных временных рядов // International Journal “INFORMATION TECHNOLOGIES & KNOWLEDGE”. - 2014. - Vol.8., №1. - С.22-28	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/2201
dc.language.iso	ru	uk_UA
dc.publisher	Institute of Information Theories and Applications FOI ITHEA, Bulgaria	uk_UA
dc.subject	самоподобный стохастический процесс	uk_UA
dc.subject	временной ряд	uk_UA
dc.subject	показатель Херста	uk_UA
dc.subject	методы оценивания показателя Херста	uk_UA
dc.subject	self-similar stochastic process	uk_UA
dc.subject	time series	uk_UA
dc.subject	Hurst exponent	uk_UA
dc.subject	methods for estimating the Hurst exponent	uk_UA
dc.title	Комплексный подход к исследованию фрактальных временных рядов	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dspace.entity.type	Publication