Wavelet Transform Modulus Maxima Approach for World Stock Index Multifractal Analysis

Puckovs Andrejs () and Matvejevs Andrejs ()
Additional contact information
Matvejevs Andrejs: Riga Technical University

Information Technology and Management Science, 2012, vol. 15, issue 1, 76-86

Abstract: Данная статья призвана определить лучший подход, который будет способен выявить разницу в мультифрактальных спектрах различных биржевых индексов. Данный подход должен быть применим для мультифрактального анализа и имитационного моделирования азиатских и европейских биржевых индексов. Мультифрактальный анализ осуществлён с использованием так называемого метода модулей максимумов вейвлет коэффициентов (Wavelet Transform Modulus Maxima), который включает в себя два основных аспекта: вейвлет анализ (прямое непрерывное вейвлет преобразование и построение скелетона) и мультифрактальный алгоритм (функция обобщенной статистической суммы, функция масштабирования, функция мультифрактального спектра). Метод модулей максимумов вейвлет коэффициентов является методом для определения фрактальной размерности сигнала. В статье изложение результатов осуществляется следующим образом: прежде всего, освещаются основы мультифрактальности биржевых индексов, строится модель мультифрактальной доходности активов, после чего излагается процедура начальной обработки биржевых индексов, затем

Date: 2012
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://doi.org/10.2478/v10313-012-0016-5 (text/html)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:vrs:itmasc:v:15:y:2012:i:1:p:76-86:n:16

DOI: 10.2478/v10313-012-0016-5

Access Statistics for this article

Information Technology and Management Science is currently edited by J. Merkurjevs

More articles in Information Technology and Management Science from Sciendo
Bibliographic data for series maintained by Peter Golla ().