Analisi di serie storiche finanziarie in basi di wavelets
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SINTESI
La metodologia matematica che sta alla base della teoria delle wavelets viene applicata, con opportune generalizzazioni e integrazioni, all'analisi di serie storiche finanziarie. Vengono proposti particolari algoritmi costruiti allo scopo di rimuovere le cosiddette irregolarità locali (denoising) che permettono di poter classificare i dati casuali con clusters di coefficienti di wavelets, con il risultato di determinare la distinzione fra il “rumore”, gli spikes e le funzioni regolari. Vengono, inoltre, messi in evidenza l'importanza e il ruolo dell'energia nello studio di serie storiche finanziarie proponendo anche l'interpretazione in spazi di wavelets della funzione di informazione di Shannon. Il piano di sviluppo del volume consiste in una revisione e in un ampliamento delle tematiche trattate dall'autore nella sua tesi di dottorato di ricerca in Metodi matematici per l'economia e la finanza.Armando Ciancio, nato a Messina nel 1975, laureato in Matematica con lode accademica, è dottore di ricerca in Modelli matematici per l'economia e la finanza e titolare di un assegno di ricerca presso il Dipartimento di Matematica dell'Università di Messina. È autore di numerose pubblicazioni riguardanti lo studio di serie storiche finanziarie nell'ambito dell'analisi wavelets, l'applicazione di metodi di geometria dinamica a modelli di evoluzione e la formulazione di modelli matematici per materiali biologici.
pagine: 172
formato: 17 x 24
ISBN: 978-88-548-0284-1
data pubblicazione: Novembre 2005
editore: Aracne
SINTESI
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