Badanie wpływu redukcji szumu na identyfikację dynamiki chaotycznej na przykładzie finansowych szeregów czasowych

Filtracja danych jest bardzo ważnym etapem badań związanych z odróżnianiem szeregów chaotycznych od losowych. Jedną z metod wykorzystywanych w tym celu jest metoda najbliższych sąsiadów. Pierwotnie została ona stworzona w celu prognozowania, jednak późniejsze prace badawcze pokazały, że jest ona również dobrym narzędziem umożliwiającym redukcję szumu w szeregach czasowych. Celem artykułu jest zbadanie wpływu redukcji szumu metodą najbliższych sąsiadów na identyfikację chaosu w wybranych szeregach czasowych. Badanie będzie przeprowadzone na podstawie ekonomicznych szeregów czasowych, złożonych z cen zamknięcia akcji spółek notowanych na GPW w Warszawie oraz dziennych kursów walut.

The data filtration is very important stage of research involving distinguishing the chaotic series from random series. One of the methods used for this purpose is the nearest neighbor method. It was originally designed to predict, but later research showed that it was also a good tool for reducing noise in the time series. The aim of the article will be to study the effect of noise reduction, carried out using the nearest neighbor method, on the identification of chaotic dynamics in the selected time series. The test will be conducted based on the economic time series which consist of closing prices of companies listed on the Warsaw Stock Exchange and the daily exchange rates.