Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: nonlinear time series

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Testing for a difference between conditional variance functions of nonlinear time series

100%

Ćwik J. , Koronacki J. , Mielniczuk J.

Control and Cybernetics

2000

tom Vol. 29, no 1

33-50

In this report, the problem of testing for a difference between conditional variance fnuctions (or volatilites) of two independent nonlinear time series is investigated by means of an extensive simulation study. Empirical results on the properties of the test proposed confirm the test's validity, at least for some types of heteroscedasticity as contrasted with homnoscedastic erroos as well as for some types of differences in heteooscedasticity. Moreover, interesting properties of several estimators of conditional mean, variance and fourth moment functions are empirically found too.

State-dependent Autoregressive Models with p Lags: Properties, Estimation and Forecasting

86%

Gobbi F. , Mulinacci S.

Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics

2022

nr 1

Non-linear sea level variations in the eastern tropical Pacific

72%

Niedzielski T.

Artificial Satellites : Journal of Planetary Geodesy

2010

tom Vol. 45, No. 1

1--10

The objective of this paper is to provide an insightful interpretation for the non-linearity of the inter-annual signal in sea level change in the eastern tropical Pacific. Such a non-linearity has been already discussed elsewhere for global ocean. Herein, the residual sea level anomaly time series from TOPEX/Poseidon and Jason-1 altimetry is obtained by removing the significant deterministic signals from the original sea level anomaly data. Since the eastern tropical Pacific is a profound region where many processes responsible for driving the El Niño/Southern Oscillation (ENSO) act, it is possible to link a few of them with the non-linearity of sea level change. In particular, not only local, usually weak, oceanatmosphere interactions exist in the eastern equatorial Pacific but this region is also remotely impacted by climatic processes acting in the western equatorial Pacific where the oceanatmosphere coupling is the strongest. The detected non-linearity of sea level change is due to the asymmetry between warm and cold ENSO episodes. Such an asymmetry can be driven by the non-linear dynamical heating associated with strong ENSO events.

Wpływ redukcji szumu losowego metodą Schreibera na identyfikację systemu generującego dane. Analiza symulacyjna

58%

Orzeszko W.

Przegląd Statystyczny

2011

tom 58

nr 1-2

114-131

A presence of a noise is typical for real-world data. In order to avoid its negative impact on methods of time series analysis, noise reduction procedures may be used. The achieved results of an application of such procedures in identification of chaos or nonlinearity seem to be encouraging. One of the noise reduction methods is the Schreiber method, which, as it has been shown, is able to effectively reduce a noise added to time series generated by deterministic systems with chaotic dynamics. However, while analyzing real-world data, a researcher usually cannot be sure if the generating system is deterministic. Therefore, there is a risk that a noise reduction method will be applied to random data. In this paper, it has been shown that in situations where there in no clear evidence that investigated data are generated by a deterministic system, the Schreiber noise reduction method may negatively affect identification of time series. In the simulation carried out in this paper, the BDS test, the mutual information measure and the Pearson autocorrelation coefficient were used. The research has shown that an application of the Schreiber method may introduce spurious nonlinear dependencies to investigated data. As a result, random series may be misidentified as nonlinear.

Jednym ze sposobów ograniczenia negatywnego wpływu obecności szumu losowego na analizę rzeczywistych szeregów czasowych jest stosowanie metod redukcji szumu. Prezentowane w literaturze przedmiotu rezultaty zastosowania takich procedur w procesie identyfikacji nieliniowości i chaosu są zachęcające. Jedną z metod redukcji szumu jest metoda Schreibera, która, jak wykazano, prowadzi do efektywnej redukcji szumu losowego dodanego do danych wygenerowanych z systemów deterministycznych o dynamice chaotycznej. Jednakże w przypadku danych rzeczywistych, badacz zwykle pozbawiony jest wiedzy, czy system generujący rzeczywiście jest deterministyczny. Istnieje więc ryzyko, że redukcji szumu zostaną wówczas poddane dane losowe. W niniejszym artykule wykazano, iż w sytuacji, gdy brak jest wyraźnych podstaw do stwierdzenia, że badany szereg pochodzi z systemu deterministycznego, metodę Schreibera należy stosować z dużą ostrożnością. Z przeprowadzonych symulacji, w których wykorzystano test BDS, miarę informacji wzajemnej oraz współczynnik korelacji liniowej Pearsona wynika bowiem, że redukcja szumu może wprowadzić do analizowanych danych, zależności o charakterze nieliniowym. W efekcie szeregi losowe mogą zostać błędnie zidentyfikowane jako nieliniowe.