Your browser doesn't support javascript.
loading
Copulas and time series with long-ranged dependencies.
Chicheportiche, Rémy; Chakraborti, Anirban.
Afiliação
  • Chicheportiche R; Chaire de finance quantitative, École Centrale Paris, 92 295 Châtenay-Malabry, France.
  • Chakraborti A; Chaire de finance quantitative, École Centrale Paris, 92 295 Châtenay-Malabry, France.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-24827203
ABSTRACT
We review ideas on temporal dependencies and recurrences in discrete time series from several areas of natural and social sciences. We revisit existing studies and redefine the relevant observables in the language of copulas (joint laws of the ranks). We propose that copulas provide an appropriate mathematical framework to study nonlinear time dependencies and related concepts-like aftershocks, Omori law, recurrences, and waiting times. We also critically argue, using this global approach, that previous phenomenological attempts involving only a long-ranged autocorrelation function lacked complexity in that they were essentially monoscale.
Assuntos
Buscar no Google
Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Processamento de Sinais Assistido por Computador / Dinâmica não Linear Tipo de estudo: Prognostic_studies / Qualitative_research Idioma: En Revista: Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys Assunto da revista: BIOFISICA / FISIOLOGIA Ano de publicação: 2014 Tipo de documento: Article País de afiliação: França
Buscar no Google
Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Processamento de Sinais Assistido por Computador / Dinâmica não Linear Tipo de estudo: Prognostic_studies / Qualitative_research Idioma: En Revista: Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys Assunto da revista: BIOFISICA / FISIOLOGIA Ano de publicação: 2014 Tipo de documento: Article País de afiliação: França