Wavelets in the prediction of short-time series

• Authors: Hadaś-Dyduch Monika
• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

The aim of this article is to present original application wavelets to the prediction of short-term of time series. The model proposed to predict short-term time series (in particular for predicting macroeconomic indicators) is a model of copyright. The model is based on wavelet analysis, the Haar wavelet, the Daubechies wavelet and adaptive models. The Daubechies wavelets are a family of orthogonal wavelets and are characterized by a maximal number of vanishing moments for some given support. Adaptive models have been appropriately modified by the introduction of a wavelet function and combined into one predictive model. The results obtained from the study results indicate that the authorial model is an effective tool for short-term predictions. The model was applied to predict macroeconomic indicators.

Keywords

EN

wavelets; prediction; Daubechies wavelets; Haar wavelet

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Journal: Mathematical Economics
• Year: 2015
• Issue: 11(18)
• Pages: 43-54

Contributors

author

Hadaś-Dyduch Monika

References

• Albulescu C.T. (2010). Forecasting the Romanian financial system stability using a stochastic simulation model. Romanian Journal of Economic Forecasting 1(1). Pp. 81-98.
• Andreica M. (2006). A model to forecast the evolution of the structure of a system of economic indicators. Romanian Journal of Economic Forecasting 3(1). Pp. 65-73.
• Bruzda J. (2004). Wavelet vs. spectral analysis of an economic process. Dynamic Econometric Models 6. Pp.183-194.
• Daubechies I. (1990). The wavelet transformation, time-frequency localization and signal analysis. IEEE Trans. Inform. Th. Vol. 36.
• Dyduch M. (2010a). Prognozowanie kursu wymiany euro algorytmem z falką Daubechies. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. Pp. 91-120.
• Dyduch M. (2010b). Szacowanie wartości indeksu WIG-SPOZYW w przedziałach n-czasowych. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse. Rynki finansowe. Ubezpieczenia (29). Pp. 319-327.
• Dyduch M. (2010c). Współczynniki transformaty falkowej jako narzędzie generujące prognozę przedziałową szeregów czasowych. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. Pp. 35-45.
• Dyduch M. (2011). Prognozowanie szeregów czasowych w oparciu o współczynniki transformaty falkowej, optymalizowane przez sztuczną sieć neuronową. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. Pp. 59-69.
• Dyduch M. (2013). Prognozowanie kursu wymiany euro z zastosowaniem transformaty falkowej. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. Pp. 134-157.
• Haar A. (1910). Zur Theorie der orthogonalen Funktionen systeme. Mathematische Annalen 69(3). Pp. 331-371. doi:10.1007/BF01456326.
• Hadaś-Dyduch M. (2013a). Efektywność inwestycji kapitałowych mierzona modelem opartym na analizie falkowej w niestabilnym otoczeniu gospodarczym. Studia Ekonomiczne 174. Pp. 307-313.
• Hadaś-Dyduch M. (2013b). Prognozowanie szeregów czasowych w oparciu o współczynniki transformaty falkowej, optymalizowane przez sztuczną sieć neuronową. [w:] Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2011. Pp. 59-69.
• Hadaś-Dyduch M. (2013c). Prognozowanie wskaźników makroekonomicznych z uwzględnieniem transformaty falkowej na przykładzie wskaźnika inflacji. Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu 2. Pp. 175-186.
• Hadaś-Dyduch M. (2013d). Wykorzystanie metod analizy falkowej do mierzenia efektywności polisy inwestycyjnej. Wiadomości Ubezpieczeniowe 1. Pp. 37-48.
• Hadaś-Dyduch M. (2014a). Non-classical algorithm for time series prediction of the range of economic phenomena with regard to the interaction of financial market indicators. Chinese Business Review 13(4). David Publishing Company. New York.
• Hadaś-Dyduch M. (2014b). Wpływ rozszerzenia próbki przy generowaniu współczynników falkowych szeregu na trafność prognozy. Ekonometria. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Vol. 4. Issue 46. Pp. 62-71.
• Hadaś-Dyduch M. (2015a). Polish macroeconomic indicators correlated-prediction with indicators of selected countries. In: M. Papież, S. Śmiech (eds.). Proceedings of the 9th Professor Aleksander Zelias International Conference on Modelling and Forecasting of Socio-Economic Phenomena. Conference Proceedings. Foundation of the Cracow University of Economics. Cracow.
• Hadaś-Dyduch M. (2015b). Prognozy instrumentów finansowych generowane współczynnikami falkowymi z rozszerzeniem. Studia Ekonomiczne 227. Pp. 5-15.
• Hadaś-Dyduch M. (2015c). Wavelets in Prediction. Theory, Method, Simulation. Scholars’ Press.
• Horodko L. (2001). Wpływ typu falki na własności czasowo-częstotliwościowej reprezentacji niestacjonarnego sygnału. Zeszyty Naukowe. Elektryka. Politechnika Łódzka. No. (98). Pp. 287-294.
• Joo T.W., Kim S.B. (2015). Time series forecasting based on wavelet filtering. Expert Systems with Applications 42(8). Pp. 3868-3874.
• Nievergelt Y. (1999). Wavelets Made Easy. Vol. 174. Birkhäuser. Boston, Mass, USA: