Korelacje   krótkookresowe   są   powszechnie   obserwowane  w  giełdowych   szeregach   czasowych. W mojej  pracy przedstawiam wyniki   ich  analizy za  pomocą  modelu błądzenia  przypadkowego w czasie ciągłym z  jednokrokową pamięcią,  co więcej  prezentuję wyniki,   jakie otrzymałam dla największych spółek na GPW. Omawiam również metody wyznaczenia parametrów modelu oraz to, jak zmieniają się one dla poszczególnych spółek na przestrzeni lat. Na koniec porównuję model teoretyczny z otrzymanymi danymi empirycznymi oraz zamieszczam wnioski.

1. POSTER: Analiza autokorelacji krótkookresowych w finansowych szeregach czasowych., PDF document, version 1.4, 0.7MB

• Legal notice:
  

  Copyright (c) Pielaszek Research, all rights reserved.
  The above materials, including auxiliary resources, are subject to Publisher's copyright and the Author(s) intellectual rights. Without limiting Author(s) rights under respective Copyright Transfer Agreement, no part of the above documents may be reproduced without the express written permission of Pielaszek Research, the Publisher. Express permission from the Author(s) is required to use the above materials for academic purposes, such as lectures or scientific presentations.
  In every case, proper references including Author(s) name(s) and URL of this webpage: https://science24.com/paper/23353 must be provided.

1. Backward jump Continuous-Time Random Walk on a stock market. What is the true origin of the autocorrelation on the market?