¿Qué es la Amplitud?

Investigación académica sobre amplitud

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  Modelos de retorno de acciones de difusión de salto en finanzas : densidad de proceso estocástico con amplitud de salto uniforme , Hanson, FB y Westman, JJ (2002, agosto). Modelos de retorno de acciones de difusión de salto en finanzas: densidad de proceso estocástico con amplitud de salto uniforme. En Proc. XV Simposio Internacional de Teoría Matemática de Redes y Sistemas (Vol. 7).
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  Modelado de los hechos estilizados en finanzas a través de sistemas adaptativos no lineales simples, Hommes, CH (2002). Modelado de los hechos estilizados en finanzas a través de sistemas adaptativos no lineales simples. Actas de la Academia Nacional de Ciencias , 99 (suplemento 3), 7221-7228.vSe discute el trabajo reciente sobre sistemas adaptativos para modelar mercados financieros. Los mercados financieros son vistos como sistemas evolutivos entre diferentes estrategias comerciales que compiten entre sí. Los agentes son limitadamente racionales en el sentido de que tienden a seguir estrategias que han funcionado bien, de acuerdo con las ganancias realizadas o la riqueza acumulada, en el pasado reciente. Las reglas comerciales técnicas simples pueden sobrevivir a la competencia evolutiva en un mundo heterogéneo donde los precios y las creencias coevolucionan con el tiempo. Los modelos evolutivos pueden explicar hechos estilizados importantes, como colas gordas, volatilidad agrupada y memoria larga, de series financieras reales.
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  Leyes de potencia en economía y finanzas : algunas ideas de la física, Bouchaud, JP (2001). Leyes de potencias en economía y finanzas: algunas ideas de la física.v Discutimos varios modelos para arrojar luz sobre el origen de las distribuciones de ley de potencias y las correlaciones de ley de potencias en series de tiempo financieras. Desde un punto de vista empírico, los exponentes que describen las colas de la distribución de incrementos de precios y el decaimiento de las correlaciones de volatilidad son bastante robustos y sugieren universalidad. Sin embargo, muchos de los modelos que aparecen de forma natural (por ejemplo, para dar cuenta de la distribución de la riqueza) contienen cierto ruido multiplicativo, lo que genéricamente conduce a exponentes no universales.. El progreso reciente en el estudio empírico de la volatilidad sugiere que la volatilidad resulta de algún tipo de cascada multiplicativa. Sin embargo, aún no se dispone de un modelo ‘microscópico’ convincente (es decir, basado en comerciantes) que explique esta observación. Sería particularmente importante comprender la relevancia de la progresión pseudogeométrica de las escalas de tiempo humanas naturales en la naturaleza de largo alcance de las correlaciones de volatilidad. 
• Finanzas
  cuánticas , Schaden, M. (2002). Finanzas cuánticas. Physica A: Mecánica estadística y sus aplicaciones , 316 (1-4), 511-538.vLa teoría cuántica se utiliza para modelar los mercados financieros secundarios. Contrariamente a las descripciones estocásticas, el formalismo enfatiza la importancia del comercio para determinar el valor de un valor. Todas las realizaciones posibles de los inversores que poseen valores y efectivo se toman como base del espacio de estados de mercado de Hilbert. La evolución temporal de un mercado aislado es unitaria en este espacio. Se construyen operadores lineales que representan transacciones financieras básicas como la transferencia de efectivo y la compra o venta de valores y se proponen modelos hamiltonianos simples que generan la evolución temporal debido a los flujos de efectivo y la negociación de valores. El hamiltoniano que describe las transacciones financieras se vuelve local cuando la ganancia/pérdida del comercio es pequeña en comparación con el volumen de negocios. Esta aproximación puede describir un mercado de valores altamente líquido y eficiente. La distribución de probabilidad logarítmica normal del precio de una acción con una varianza proporcional al tiempo transcurrido se reproduce para un mercado de equilibrio. La volatilidad asintótica de una acción en este caso está relacionada con la probabilidad a largo plazo de que se negocie. 
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  Descubriendo la estructura en  las finanzas  utilizando el análisis de componentes independientes, Back, AD y Weigend, AS (1998). Descubrir la estructura en las finanzas mediante el análisis de componentes independientes. En Decision Technologies for Computational Finance  (págs. 309-322). Springer, Boston, MA.vEl análisis de componentes independientes es una nueva técnica de procesamiento de señales. En este artículo lo aplicamos a una cartera de rendimientos de precios de acciones japonesas durante tres años de datos diarios y comparamos los resultados obtenidos mediante el análisis de componentes principales. Los resultados indican que los componentes independientes se dividen en dos categorías, (i) choques infrecuentes pero grandes (responsables de los principales cambios en los precios de las acciones), y (ii) fluctuaciones frecuentes pero bastante pequeñas (que contribuyen poco al nivel general de las acciones). ). El pequeño número de choques importantes indica puntos de inflexión en la serie temporal y cuando se utiliza para reconstruir los precios de las acciones, da buenos resultados en términos de morfología. En cambio, cuando se utilizan choques derivados de componentes principales en lugar de componentes independientes, el precio reconstruido no muestra los mismos resultados en absoluto.

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