title: Analysis of Lyapunov exponents analogs of financial time series EMD-decompositiom by means of neural network technologies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Немнюгин Сергей Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Замарахина Мария Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zamarakhina Mariia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Дмитриева Людмила Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dmitrieva Liudmila Аnаtolevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031038
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10784
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью настоящей работы являлось определение структуры временных рядов фондовых индексов ММВБ (MICEX) и  S&P500, взятых за период с 1 августа 2016 по 30 декабря 2016 с частотой нарезки 1 минута. Более конкретно - выявление детерминированной компоненты в данных и ответ на вопрос, является ли эта компонента хаотической. Исследуются логарифмические доходности по изначальным трендовым рядам. В ходе исследования проведено очищение ряда логарифмических доходностей от выбросов. С помощью EMD-алгоритма (Empirical Modе Decomposition) выделены эмпирические моды рядов логарифмических доходностей, четыре первые моды были удалены в качестве шума. Были построены корреляционная сумма и корреляционная размерность для полученных компонент EMD-разложения (реализовано Н. Сметаниным в среде Matlab). Для исследуемых EMD-компонент была построена реконструированная траектория. Наконец, c нейросетевого алгоритма, предложенного Дмитриевай Л. А. и Чепилко С., проведено вычисление спектра локальных показателей разбегания – характеристики, которая является аналогом ляпуновских показателей, и последующий его анализ с целью детектирования хаотической компоненты в финансовых временных рядах. Согласно полученным результатам, доходности исследуемых в работе финансовых инструментов имеют хаотическую компоненту. Как следствие, можно говорить о том, что традиционная для классической гипотезы эффективного рынка (Efficient Market Hypothesis, EMH) идея моделирования доходностей финансовых временных рядов случайными процессами (белым шумом, и др.) требует более пристального внимания и изучения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The aim of the graduation thesis is to analyze the structure of the financial time series and to detect deterministic component in it. The data is time series of stock indexes MICEX and S&P500 in period from August, 1 to December, 30, 2016. First, logarithmic returns was calculated. It was cleared from emissions and decomposed into intrinsic mode functions sum with EMD algorithm. First four modes were deleted as noise. Correlation sum and correlation dimension were calculated for both components of EMD (soft was provided by Smetanin N. for Matlab). For the rest sum of last modes was done procedure of phase reconstruction. Using neural network committee algorithm suggested by Dmitrieva L. and Chepilko S., the spectrum of Local Rates of Divergence (LDR, the characteristic which is analog to Lyapunov exponent) was constructed and analyzed in order to detect chaotic component in observing data. According to the results, logarithmic returns of stock indexes MICEX and S&P 500 do contain the chaotic component. It means that traditional for Efficient Market Hypothesis idea of modelling financial returns with stochastic processes, such as white noise, has to be revised.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: финансовые временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ временных рядов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: EMD-разложение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: реконструкция аттрактора
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: показатель Ляпунова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: локальные показатели разбегания
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейросетевые технологии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: financial time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: EMD
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dynamic system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: phase reconstruction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Lyapunov exponent
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: local rates of divergence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network technologies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Analysis of Lyapunov exponents analogs of financial time series EMD-decompositiom by means of neural network technologies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ аналогов ляпуновских показателей эмпирических мод финансовых временных рядов на основе нейросетевых технологий
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: zamaraxina_vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10784/1/zamaraxina_vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,79 MB
resources.filename: reviewSV_Zamaraxina_otzyv_Dmitrieva_2017.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10784/2/reviewSV_Zamaraxina_otzyv_Dmitrieva_2017.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 270,62 kB
resources.filename: reviewSV_ZamarakhinaMS_recenzent_NemnyuginSA01.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10784/4/reviewSV_ZamarakhinaMS_recenzent_NemnyuginSA01.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,06 MB
resources.filename: reviewSV_ZamarakhinaMS_recenzent_NemnyuginSA02.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10784/5/reviewSV_ZamarakhinaMS_recenzent_NemnyuginSA02.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,32 MB
resources.filename: reviewSV_st004329_Nemnyugin_Sergej_Andreevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10784/6/reviewSV_st004329_Nemnyugin_Sergej_Andreevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 10,01 kB
resources.filename: reviewSV_st004264_Dmitrieva_Lyudmila_Anatolevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10784/7/reviewSV_st004264_Dmitrieva_Lyudmila_Anatolevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 16,46 kB