Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  aproksymacja
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
Financial time series show many characteristic properties including the phenomenon of clustering of variance, fat-tail distribution, and negative correlation between the rates of return and the volatility of their variance. These facts often render standard methods of parameter estimation and forecasting ineffective. An important feature of financial time series is that they can be characterized by long samples. This causes the models used for their estimation to potentially be more extensive. The aim of the article is to use wavelets to approximate and predict a series. The article describes the author’s model for financial time forecasting and provides basic information about wavelets necessary for proper understanding of the proposed wavelet algorithm. The algorithm uses a Daubechies wavelet.
PL
Finansowe szeregi czasowe wykazują charakterystyczne własności. Wśród nich można wymienić m.in.: występowanie zjawiska grupowania wariancji, leptokurtyczność rozkładów stóp zwrotu (tzw. grube ogony rozkładu) oraz ujemną korelację pomiędzy stopami zwrotu a zmiennością ich wariancji. Zjawiska te powodują, że w wielu przypadkach stosowanie standardowych metod estymacji parametrów i prognozowania nie przynosi zadowalających rezultatów. Ważną cechą finansowych szeregów czasowych jest fakt, że szeregi finansowe charakteryzują się długimi próbkami, co powoduje, że stosowane do ich estymacji modele mogą być bardziej rozbudowane. Celem artykułu jest aproksymacja i predykcja szeregów finansowych z falkami z uwzględnieniem tzw. efektów brzegowych. W artykule opisano autorski model prognozowania finansowych szeregów czasowych oraz przedstawiono podstawowe informacje o falkach niezbędne do właściwego zrozumienia proponowanego algorytmu falkowego. W autorskim algorytmie wykorzystano falkę Daubechies.
EN
The paper contains a syntactic and semantic analysis of lexical units with elements o mał- and omal, e.x. o mało co; o mały włos, a; o mały figiel; omal nie; omalże. These lexemes open some positions for various classes of parts of speech, mostly for verbs. They also are metapredicative operators. The tested units have a common semantic component ‘it was close to something to happen’.
PL
Artykuł zawiera analizę składniowo-semantyczną jednostek leksykalnych z ciągami o mał- oraz omal, np. o mało co; o mały włos, a; o mały figiel; omal nie; omalże. Wyrażenia te otwierają miejsca walencyjne dla różnych klas części mowy, najczęściej łączą się z czasownikami. Należą do klasy operatorów metapredykatywnych. Badane jednostki mają wspólny komponent semantyczny ‘niewiele brakowało do tego, aby stało się to, o czym mowa’.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.