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.
PL
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.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.