Detecting macroeconomic phases in the Dow Jones Industrial Average time series
In this paper, we perform statistical segmentation and clustering analysis of the Dow Jones Industrial Average (DJI) time series between January 1997 and August 2008. Modeling the index movements and log-index movements as stationary Gaussian processes, we find a total of 116 and 119 statistically s...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wong, Jian Cheng, Lian, Heng, Cheong, Siew Ann |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Physical and Mathematical Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2009
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/91824 http://hdl.handle.net/10220/6107 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Discovering macroeconomic phases using statistical methods.
بواسطة: Wong, Jian Cheng.
منشور في: (2009) -
Exploratory study on the relationship between intellectual property and market valuation of Dow Jones Industrial Average (DJIA) component companies.
بواسطة: Lim, Genevieve Zai Wang.
منشور في: (2008) -
Outlier estimation and detection in time series model
بواسطة: Ang, Liyun, وآخرون
منشور في: (2008) -
Intelligent techniques for the identification of outliers in financial time series.
بواسطة: Chiah, Hwee Seong., وآخرون
منشور في: (2008) -
High frequency trading and market quality : an analysis on Dow Jones industrial average and its component stocks
بواسطة: Yap, Jia Wei, وآخرون
منشور في: (2013)