Методы измерения динамического случайного шума

Авторы

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

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

  • Евгений Николаевич Калайдин

    профессор кафедры теоретической экономики Кубанского государственного университета

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. [Yanovskij L.P., Filatov D.A. Analiz sostoyaniya finansovykh rynkov na osnove metodov nelineynoy dinamiki [Analysis of financial markets based on non-linear dynamic methods]. Financy i kredit [Finance and credit], 2005, no. 32 (200). pp. 2–13. (In Russian)]
  7. Калайдин Е.Н., Дюдин М.С. Оценка риска в рамках гипотезы фрактального рынка // Финансы и кредит. 2013. № 22 (550). С. 31–34. [Kalaidin E.N., Diudin M.S. Otsenka riska v ramkakh gipotezy fraktal'nogo rynka [Risk assessment in the framework of the fractal market hypothesis]. Finansy i kredit [Finance and credit], 2013, no. 22 (550), pp. 31–34. (In Russian)]
  8. Калайдин Е.Н., Дюдин М.С. Измерение стохастической составляющей в динамике активов российского рынка капитала // Экономика устойчивого развития. 2012. № 11. С. 126–132. [Kalaidin E.N., Diudin M.S. Izmerenie stokhasticheskoy sostavlyayushchey v dinamike aktivov rossiyskogo rynka kapitala [Measurement of the stochastic component in the dynamics of the assets of the Russian capital market]. Ekonomika ustojchivogo razvitiya [Economics of Sustainable Development], 2012, no. 11, pp. 126–132. (In Russian)]

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Загрузки

Выпуск

Страницы

6-11

Раздел

Математика

Даты

Поступление

29 ноября 2018

После доработки

6 декабря 2018

Публикация

21 декабря 2018

Как цитировать

[1]
Дюдин, М.С., Калайдин, Е.Н., Методы измерения динамического случайного шума. Экологический вестник научных центров Черноморского экономического сотрудничества, 2018, т. 15, № 4, pp. 6–11. DOI: 10.31429/vestnik-15-4-6-11

Похожие статьи

21-30 из 76

Вы также можете начать расширенный поиск похожих статей для этой статьи.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)