Study of time series reversibility with Pomeau criterion

Piotr M. Tempczyk 1Tomasz Gubiec 

1. Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki, ul. Pasteura 5, Warszawa 02-093, Poland

Abstract

Niniejsza praca porusza tematykę odwracalności w czasie zjawisk fizycznych i związanych z nimi szeregów czasowych. Symetrie opisu zjawisk fizycznych i związane z nimi prawa zachowania leżą u podstaw większości obecnych teorii fizycznych. Symetria względem odwrócenia w czasie jest jedną z najważniejszych. W badaniach eksperymentalnych, mających na celu potwierdzenie modeli teoretycznych, mamy często do czynienia z zapisami pomiarów empirycznych w czasie, czyli własnie z szeregami czasowymi. Metody testowania i ilościowej analizy ich odwracalności w czasie są słabo zbadane i do tej pory nie wzbudzały większego zainteresowania fizyków. Co za tym idzie, brakuje dobrze poznanych narzędzi do badania szeregów czasowych pod tym kątem. Niniejsza praca ma na celu, choć w niewielkim stopniu, uzupełnić te lukę i zaproponować takie narzędzie. W pracy zostały zaproponowane trzy kryteria do badania odwracalności empirycznych szeregów czasowych zainspirowane pracami Yvesa Pomeau [1], [2]. Wszystkie trzy kryteria zostały zbadane na przykładzie syntetycznych szeregach czasowych o znanych rozkładach a następnie została sprawdzona ich odporność na różnego rodzaju szum. Następnie za pomocą tych kryteriów zostały zbadane szeregi empiryczne pochodzące z pomiarów meteorologicznych, medycznych oraz notowania giełdowe (przebiegi indeksów giełdowych).

References

[1] Y. Pomeau: Symetrie des fluctuations dans le renversement du temps, Journal de Physique 43(6), 859-867 (1982).

[2]  J. S. W. Lamb and J. A. G. Roberts: Time-reversal symmetry in dynamical systems: a survey, Physica D: Nonlinear Phenomena 112(1), 1-39 (1998).

 

Related papers
  1. Coevolving complex networks in the model of social interaction
  2. Modeling Endogenous Contagion on O/N Interbank Market
  3. Continuous-time random walk with memory in study of autocorrelations present in financial time series
  4. Inter-transaction times and long memory of financial time series
  5. Statistical mechanics of coevolving Ising model
  6. Intraday correlation structure for high frequency financial data
  7. Analysis of times between events by methods of statistical physics
  8. Modeling of super-extreme events: An application to the hierarchical Weierstrass-Mandelbrot Continuous-time Random Walk
  9. Dynamic structural and topological phase transitions on the Warsaw Stock Exchange: A phenomenological approach
  10. Structural and topological phase transitions on the German Stock Exchange 
  11. Universality of market superstatistics
  12. Physics of polish banking system
  13. Dynamic bifurcations on financial markets
  14. Coevolution in model of social interactions: getting closer to real-world networks
  15. Temporal condensation and dynamic λ-transition within the complex network: an application to real-life market evolution
  16. Backward jump continuous-time random walk: An application to market trading
  17. Universality of market superstatistics. Superscaling
  18. Correlations and dependencies in high-frequency stock market data
  19. Continuous-Time Random Walk models with memory. An application to description of market dynamics
  20. Superextreme Events and Their Impact on Characteristics of Time Series
  21. Catastrophic bifurcations on financial markets
  22. Influence of super-extreme events on a Weierstrass-Mandelbrot Continuous-Time Random Walk
  23. Backward jump Continuous-Time Random Walk on a stock market. What is the true origin of the autocorrelation on the market?
  24. Share price movements as non-independent continuous-time random walk

Presentation: Poster at 8 Ogólnopolskie Sympozjum "Fizyka w Ekonomii i Naukach Społecznych", by Piotr M. Tempczyk
See On-line Journal of 8 Ogólnopolskie Sympozjum "Fizyka w Ekonomii i Naukach Społecznych"

Submitted: 2015-09-15 18:15
Revised:   2015-09-15 18:59