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卢卡斯·彼得里奇；朱利奥·桑杜贝特（Julio E.Sandubete）。；洛伦佐·埃斯科特

解决加密货币市场中的混沌模型数据悖论。 （英文） Zbl 1472.62147号

Commun公司。非线性科学。数字。模拟。 102，文章ID 105901，15 p.（2021）.
摘要：在本文中，我们测试了一些加密货币收益率和波动率的非线性和混沌。金融市场的特点是混沌模型数据悖论也就是说，设计行为混乱的理论动态金融模型相对容易，但在实际数据集中很难找到这种混沌行为的可靠证据。事实上，这一悖论被视为支持有效市场假说（EMH）的证据。本文应用基于统计过程的新的鲁棒计算方法，基于Jacobian神经网络重构潜在吸引子并估计Lyapunov指数。我们测试了一些数字加密货币（比特币、以太坊、瑞波币和莱特币）的非线性和混乱。结果表明，有力的证据表明，EMH支持这样的假设，即这些时间序列来自一个潜在的未知生成过程，表现为非线性和混沌。这一事实指出，混沌模型-数据悖论的潜在解释在于文献中传统使用的方法，这些方法不稳健，并且不具备在金融时间序列数据中发现混沌的能力。

引用于2文件

MSC公司：

62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62A01型 统计学基础和哲学主题
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
37甲15 乘性遍历理论的随机动力系统方面，Lyapunov指数
91B84号 经济时间序列分析

关键词：

混沌模型数据悖论；非线性试验；Lyapunov指数；直接法和雅可比间接法；加密货币时间序列

软件：

DChaos公司；TISEAN公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Pietrych}等人，Commun。非线性科学。数字。模拟。102，文章ID 105901，15 p.（2021；Zbl 1472.62147）
全文： 内政部

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