0312192 - ÚI 2009 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Paluš, Milan
Bootstrapping Multifractals: Surrogate Data from Random Cascades on Wavelet Dyadic Trees.
[Znáhodňování multifraktálů pomocí dyadických kaskád diskrétních waveletových transformací.]
Physical Review Letters. Roč. 101, č. 13 (2008), 134101-1-134101-4. ISSN 0031-9007. E-ISSN 1079-7114
GRANT EU: European Commission(XE) 517133 - BRACCIA
Grant ostatní: GA AV ČR(CZ) 1ET110190504
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: multifractal * bootstrap * hypothesis testing
Kód oboru RIV: BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
Impakt faktor: 7.180, rok: 2008 ; AIS: 3.298, rok: 2008
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.101.134101

A method for random resampling of time series from multiscale processes is proposed. Bootstrapped series -- realizations of surrogate data obtained from random cascades on wavelet dyadic trees preserve multifractal properties of input data, namely interactions among scales and nonlinear dependence structures. The proposed approach opens the possibility for rigorous Monte-Carlo testing of nonlinear dependence within, with, between or among time series from multifractal processes.

Práce představuje přístup k náhodnému převzorkování časových řad registrovaných v multiškálových procesech. Znáhodněné řady získané pomoci dyadických kaskád diskrétních waveletových transformaciízachovávají multifraktální vlastnosti původních řad, zejména interakce mezi škálami a nelineární struktury a závislosti. Tato metoda otvírá možnosti rigorózního testování závislosti v multifraktálních řadách pomoci přístupu Monte Carlo simulaci.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0163324