Publikace detail

The Presence of Chaos in the GDP Growth Rate Time Series

Autoři: Kříž Radko | Knězáčková Radka

Rok: 2013

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: CHAOS book of abstracts 6th Chaotic Modeling and Simulation International Conference

Název nakladatele: International Society for the Advancement of Science and Technology (ISAST)

Místo vydání: Istanbul

Strana od-do: 69

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Přítomnost chaosu u tempa růstu HDP	Cílem příspěvku je analýza tempa růstu hrubého domácího produktu (HDP) vybraných Evropských zemí z hlediska chaosu. Byly vybrány pouze ty Evropské země, které mají data dostupná od roku 1980, neboť potřebujeme co nejdelší časovou řadu. Jedná se o následující země: Belgie, Finsko, Francie, Norsko, Španělsko, Švýcarsko a Velká BritánieZpočátku bylo odhadnuté časové zpoždění a dimenze vnoření, které jsou důležité parametry pro odhad Lyapunovova exponentu a pro rekonstrukci fázového prostoru. Následně byl vypočítán největší Lyapunov exponent, který je jedním z důležitých ukazatelů chaosu. Dále byl proveden 0-1 test chaosu. Následně byl spočítán Hurstův exponent pomocí R/S analýzy a dispersionalní analýzy. Hurstův exponent je numerický odhad předvídatelnosti časové řady. Výsledky ukazují na přítomnost chaosu u těchto temp růstu HDP.	Teorie chaosu; HDP; tempo růstu HDP; analýza časových řad; rekonstrukce ve fázovém prostoru; Hurstův exponent; Lzapunův exponent
eng	The Presence of Chaos in the GDP Growth Rate Time Series	The goal of this paper is to find chaos in the Gross domestic product (GDP) growth rate of selected European countries. We chose only those European countries where data is available since 1980, because we needed the longest time series possible. These are the following states: Belgium, Finland, France, Norway, Spain, Switzerland and United Kingdom. At first we will estimate the time delay and the embedding dimension, which is needed for the largest Lyapunov exponent estimation. The largest Lyapunov exponent is one of the important indicators of chaos and is generally well-known. Subsequently we will calculate the 0-1 test for chaos. Finally we will compute the Hurst exponent by using the Rescaled Range analysis. The Hurst exponent is a numerical estimate of the predictability of a time series. The results indicated that chaotic behaviors obviously exist in GDP growth rate.	Chaos theory; GDP; GDP growth rate; Time series analysis; Phase Space Reconstruction; Hurst exponent; largest Lyapunov exponent

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte