Анализ финансовых временных рядов с помощью вейвлетов
Вейвлет-анализ финансовых данных разлагает финансовый временной ряд на составляющие по различным частотным диапазонам (временным масштабам), что позволяет одновременно изучать краткосрочные и долгосрочные зависимости. Основываясь на работах Gençay, Selçuk and Whitcher (2001) и Aguiar-Conraria and Soares (2014), вейвлет-когерентность затем визуализирует, как взаимосвязь между двумя рядами меняется как во времени, так и по частоте.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Gençay, R., Selçuk, F. & Whitcher, B. (2001). An Introduction to Wavelets and Other Filtering Methods in Finance and Economics. Academic Press. DOI: 10.1016/b978-012279670-8.50004-5 ↗
- Aguiar-Conraria, L. & Soares, M.J. (2014). The Continuous Wavelet Transform: Moving Beyond Uni- and Bivariate Analysis. Journal of Economic Surveys, 28(2), 344-375. DOI: 10.1111/joes.12012 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Wavelet Analysis of Financial Time Series. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/finance/wavelet-finance
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →