Usare le serie temporali per analizzare i modelli frattali a lungo raggio

Titolo originale:

Using Time Series to Analyze Long-Range Fractal Patterns

Contenuto del libro:

Using Time Series to Analyze Long Range Fractal Patterns" presenta metodi per descrivere e analizzare la dipendenza e l'irregolarità nelle serie temporali di lunga durata. L'irregolarità si riferisce a cicli dall'aspetto simile, ma che, a differenza dei modelli stagionali più familiari agli scienziati sociali, si ripetono su una scala temporale non fissa.

Finora l'applicazione di questi metodi ha riguardato principalmente l'analisi di sistemi dinamici al di fuori delle scienze sociali, ma questo volume consente agli scienziati sociali di esplorare e documentare i modelli frattali nei sistemi sociali dinamici. L'autore Matthijs Koopmans si concentra su due approcci generali all'irregolarità nelle serie storiche lunghe: i modelli di media mobile autoregressiva frazionatamente integrata e l'analisi della densità spettrale di potenza.

L'autore illustra i metodi attraverso due tipi di esempi: simulazioni che illustrano i modelli che si possono incontrare e servono come punto di riferimento per l'interpretazione dei modelli nei dati reali; ed esempi di scienze sociali, come i dati a lungo raggio sui dati mensili della disoccupazione, i tassi giornalieri di frequenza scolastica, il numero giornaliero di nascite di adolescenti e i dati settimanali dei sondaggi sull'orientamento politico. I dati e gli script R per replicare le analisi sono disponibili in un sito web allegato.