Методы измерения динамического случайного шума

Авторы

  • Дюдин М.С. Краснодарский филиал Финансового университета при Правительстве РФ, Краснодар, Russian Federation
  • Калайдин Е.Н. Кубанский государственный университет, Краснодар, Russian Federation

УДК

330.42

DOI:

https://doi.org/10.31429/vestnik-15-4-6-11

Аннотация

Рассмотрены методы измерения случайной компоненты временного ряда для различных видов случайного шума. Анализ динамического шума основан на исследовании топологииаттрактора динамической системы. Представлен метод, заключающийся в измерении случайной компоненты ряда при помощианализа линейной части зависимости корреляционного интеграла ε в логарифмическом масштабе.

Ключевые слова:

корреляционный интеграл, фрактальная размерность, нелинейная динамика, временные ряды, теорема Такенса

Информация об авторах

Михаил Сергеевич Дюдин

старший преподаватель кафедры математики и информатики Краснодарский филиал Финансового университета при Правительстве РФ

e-mail: diudin.m@yandex.ru

Евгений Николаевич Калайдин

профессор кафедры теоретической экономики Кубанского государственного университета

e-mail: kalaidin@econ.kubsu.ru

Библиографические ссылки

  1. Kantz H., Schreiber T. Nonlinear time series analysis. Cambridge University Press, Cambridge, MA, 1997. 174 p.
  2. Sase T. et al. Estimating the level of dynamical noise in time series by using fractal dimensions // Physics Letters A. 2016. Т. 380. № 11. С. 1151–1163. DOI: 10.1016/j.physleta.2016.01.014
  3. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica D: Nonlinear Phenomena. 1983. Т. 9. № 1–2. С. 189–208. DOI: 1016/0167-2789(83)90298-1
  4. Yu D. et al. Efficient implementation of the Gaussian kernel algorithm in estimating invariants and noise level from noisy time series data // Physical Review E. 2000. Т. 61. № 4. С. 3750. DOI: 10.1103/PhysRevE.61.3750
  5. Urbanowicz K., Hołyst J.A. Noise-level estimation of time series using coarse-grained entropy // Physical Review E. 2003. Т. 67. № 4. С. 046218. DOI: 10.1103/PhysRevE.67.046218
  6. Яновский Л.П., Филатов Д.А. Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики // Финансы и кредит. 2005. № 32 (200). С. 2–13.
  7. Калайдин Е.Н., Дюдин М.С. Оценка риска в рамках гипотезы фрактального рынка // Финансы и кредит. 2013. № 22 (550). С. 31–34.
  8. Калайдин Е.Н., Дюдин М.С. Измерение стохастической составляющей в динамике активов российского рынка капитала // Экономика устойчивого развития. 2012. № 11. С. 126–132.

Загрузки

Выпуск

2018. Том 15. № 4

Раздел

Математика

Страницы

6-11

Отправлено

2018-11-29

Опубликовано

2018-12-21

Как цитировать

Дюдин М.С., Калайдин Е.Н. Методы измерения динамического случайного шума // Экологический вестник научных центров Черноморского экономического сотрудничества. 2018. Т. 15, №4. С. 6-11. DOI: https://doi.org/10.31429/vestnik-15-4-6-11

Copyright (c) 2018 Дюдин М.С., Калайдин Е.Н.

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.