On Detection of Homogenous Segments of Observations in Financial Time Series

• Autorzy: Wojciech Sarnowski
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

Praca podejmuje zagadnienie modelowania finansowych szeregów czasowych w obecności rozregulowań struktury probabilistycznej. Zmiany wykrywane są za pomocą uniwersalnej metody detekcji zaadaptowanej do wykrywania rozregulowań w parametrach procesów typu GARCH. Przeprowadzona została statystyczna analiza jakości modeli uwzględniających wykryte zaburzenia z modelami, które zakładają iż ciąg danych ma jednorodną strukturę probabilistyczną. (abstrakt oryginalny)

EN

The aim of this article is to present financial data modelling in presence of stochastic disorders. Change-point analysis is applied. We adapt universal method of change-point detection for disorder in parameters of GARCH processes. A comparison of the model fitted to whole sample with models built on homogenous data subset is made. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Model GARCH; Szeregi czasowe; Analiza szeregów czasowych; Model probabilistyczny; Analiza danych

EN

GARCH model; Time-series; Time-series analysis; Probabilistic model; Data analysis

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2008
• Tom: 216 Multivariate Statistical Analysis Statistical Inference, Statistical Models and Applications
• Strony: 423-431

Twórcy

autor

Wojciech Sarnowski

• Wroclaw University of Technology

Bibliografia

• Brockwell P.J, R. A. Davies, (1991), Time series: theory and methods, Springer-Verlag
• Gourieroux Ch, (1997), ARCH models and financial applications, Springer-Verlag, New York
• Lavielle M, (1999), Detection of multiple changes in a sequence of dependent variables, Stochastic Processes and their Applications, 83. 79-102
• Sarnowski W., (2003), Wykrywanie skupień o jednorodnej wariancji w szeregach czasowych, Master Thesis, Wroclaw University of Technology.