Refined Cross-sample Entropy based on Freedman-Diaconis Rule: ‎Application to Foreign Exchange Time Series

سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 121

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JACM-8-3_018

تاریخ نمایه سازی: 18 اسفند 1400

چکیده مقاله:

Shang et al. (Commun. Nonlinear Sci. ۹۴, ۱۰۵۵۵۶, ۲۰۲۲) proposed an efficient and robust synchronization estimation between two not necessarily stationary time series, namely the refined cross-sample entropy (RCSE). This method considered the empirical cumulative distribution function of distances using histogram estimator. In contrast to classical cross-sample entropy, RCSE only depends on a fixed embedding dimension parameter. In this paper, the RCSE is revisited as Freedman-Diaconis rule was considered to estimate the number of bins for the cumulative distribution function. Results are illustrated with some simulations based on ۲D Hénon maps, the sinusoidal model, and the Lorenz attractor. In addition, a practical study of foreign exchange rate time series is presented. Specifically, the Canadian/US and Singaporean/US dollar time series were considered to compute the synchrony level between the ۱۹۹۵-۱۹۹۸ (before the ۱۹۹۹ Asian financial crisis) and the ۱۹۹۹-۲۰۰۳ (post-crisis) periods.

نویسندگان

Javier Contreras-Reyes

Instituto de Estadística, Facultad de Ciencias, Universidad de Valparaíso, Valparaíso, ۲۳۶۰۱۰۲, Chile

Alejandro Brito

Instituto de Estadística, Facultad de Ciencias, Universidad de Valparaíso, Valparaíso, ۲۳۶۰۱۰۲, Chile

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Lake, D.E., Richman, J.S., Grin, M.P., Moorman, J.R., Sample entropy ...
  • Wang, F., Zhao, W., Jiang, S., Detecting asynchrony of two ...
  • Contreras-Reyes, J.E., Idrovo-Aguirre, B.J., Backcasting and forecasting time series using ...
  • Karmakar, C., Udhayakumar, R., Palaniswami, M., Entropy Profiling: A Reduced-Parametric ...
  • Ramírez-Parietti, I., Contreras-Reyes, J.E., Idrovo-Aguirre, B.J., Cross-sample entropy estimation for ...
  • Udhayakumar, R. K., Karmakar, C., Palaniswami, M., Approximate entropy profile: ...
  • Shang, D., Shang, P., Zhang, Z., Efficient synchronization estimation for ...
  • Mao, X., Shang, P., A new method for tolerance estimation ...
  • Freedman, D., Diaconis, P., On the histogram as a density ...
  • Contreras-Reyes, J.E., Mutual information matrix based on asymmetric Shannon entropy ...
  • Richman, J.S., Moorman, J.R., Physiological time-series analysis using approximate entropy ...
  • R Core Team, A Language and Environment for Statistical Computing. ...
  • Arnold, L., Random dynamical system, Springer-Varlag, Berlin, Germany, ۱۹۹۸ ...
  • Dlamini, P., Simelane, S., An Efficient Spectral Method-based Algorithm for ...
  • Contreras-Reyes, J.E., Chaotic systems with asymmetric and heavy-tailed noise: application ...
  • Liu, L.Z., Qian, X.Y., Lu, H.Y., Cross-sample entropy of foreign ...
  • Shi, W., Shang, P., Cross-sample entropy statistic as a measure ...
  • Xia, J., Shang, P., Multiscale entropy analysis of financial time ...
  • Argyris, J., Andreadis, I., Pavlos, G., Athanasiou, M., The influence ...
  • Abid, S.H., Hasan, H.M., About asymmetric noisy chaotic maps, International ...
  • Contreras-Reyes, J.E., Fisher information and uncertainty principle for skew-gaussian random ...
  • Li, B., Han, G., Jiang, S., Yu, Z., Composite Multiscale ...
  • Contreras-Reyes, J.E., Canales, T.M., Rojas, P.M., Influence of climate variability ...
  • Contreras-Reyes, J.E., Hernández-Santoro, C., Assessing Granger-causality in the southern Humboldt ...
  • نمایش کامل مراجع