Analiza składowych niezależnych na rynkach finansowych – możliwości i ograniczenia

Main Article Content

Ryszard Szupiluk


Słowa kluczowe : analiza składowych niezależnych, ślepa separacja, uczenie maszynowe, analiza finansowa
Abstrakt

W niniejszym artykule przedstawimy problematykę zastosowań analizy składowych niezależnych na rynku finansowym w kontekście algorytmicznej i statystycznej charakterystyki tej metody. Wskażemy, że specyfika uczenia maszynowego oraz problemowy kontekst ślepej separacji, w jakim osadzona jest analiza składowych niezależnych, ma zasadniczy wpływ na możliwości i ograniczenia interpretacji statystycznej uzyskanych wyników. Przedstawimy także propozycję algorytmu, bardziej zorientowanego na spełnienie warunku niezależności, niż algorytmy ukierunkowane na separację.

Article Details

Jak cytować
Szupiluk, R. (2023). Analiza składowych niezależnych na rynkach finansowych – możliwości i ograniczenia . Metody Ilościowe W Badaniach Ekonomicznych, 24(2), 79–91. https://doi.org/10.22630/MIBE.2023.24.2.6
Bibliografia

Amari S. (1998) Natural Gradient Works Efficiently in Learning. Neural Computation, 10, 271-276 . (Crossref)

Amari S., Cichocki A. (1998) Adaptive Blind Signal Processing - Neural Network Approaches. Proceedings of the IEEE, 86(10), 2026-2048. (Crossref)

Amari S., Cichocki A., Yang H. (1999) Unsupervised Adaptive Filtering, chapter Blind Signal Separation and Extraction - Neural and Information Theoretic Approaches. John Wiley.

Bell A. J., Sejnowski T. J. (1995) An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution. Neural Computation, 7(6), 1129-1159. https://doi.org/10.1162/neco.1995.7.6.1129 (Crossref)

Cardoso J., Laheld B. (1996) Equivariant Adaptive Source Separation. IEEE Trans. Signal Processing, 44(12), 3017-3030. (Crossref)

Cardoso J. (1998) Blind Signal Separation: Statistical Principles. Proceedings of the IEEE, 86(10), 2009-2025. (Crossref)

Cardoso J. (1999) High-Order Contrasts for Independent Component Analysis. Neural Computation, 11(1), 157-192. (Crossref)

Cichocki A., Unbehauen R. (1996) Robust Neural Networks with On-Line Learning for Blind Identification and Blind Separation of Sources. IEEE Trans. Circuits and Systems I: Fundamentals Theory and Applications, 43(11), 894-906. (Crossref)

Cichocki A., Sabala I., Choi S., Orsier B., Szupiluk R. (1997) Self Adaptive Independent Component Analysis for Sub-Gaussian and Super-Gaussian Mixtures with Unknown Number of Sources and Additive Noise. In Proc. Int. Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, NOLTA-97, 731-734.

Cichocki A., Amari S. (2002) Adaptive Blind Signal and Image Processing. John Wiley, Chichester. (Crossref)

Comon P. (1994) Independent Component Analysis, a New Concept ? Signal Processing, Elsevier, 36(3), 287-314. (Crossref)

Comon P., Jutten Ch. (2010) Handbook of Blind Source Separation: Independent Component Analysis and Applications, Academic Press.

Douglas S., Cichocki A. (1997) On-Line Step Size Selection for Training Adaptive Systems, IEEE Signal Processing Mag., 14(6), 45-46. (Crossref)

Douglas S., Kung S. (1998): Kuicnet Algorithms for Blind Deconvolution. Proc. IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing, Cambridge, UK. (Crossref)

Girolami M., Fyfe C. (1996) Negentropy and Kurtosis as Projection Pursuit Indices Provide Generalized ICA Algorithms. Advances in Neural Information Processing Systems, NIPS’96 Workshop, Snowmaas.

Haykin S. (2009) Neural Networks and Learning Machines. Pearson Education, New Jersey.

Hyvarinen A., Oja E. (1996) Simple Neuron Models for Independent Component Analysis. Int. Journal of Neural Systems, 7(6), 671-687. (Crossref)

Hyvarinen A., Oja E. (2000) Independent Component Analysis: Algorithms and Applications. Neural Networks, 13(4-5), 411-430. (Crossref)

Hyvarinen A., Karhunen J., Oja E. (2001) Independent Component Analysis. Wiley John, New York. (Crossref)

Jutten C., Hérault J. (1991) Blind Separation of Sources, Part 1: An Adaptive Algorithm Based on Neuromimetic Architecture. Signal Processing, 24(1), 1-10. (Crossref)

Karvanen, J., Eriksson, J. & Koivunen, V. (2002) Adaptive Score Functions for Maximum Likelihood ICA. The Journal of VLSI Signal Processing-Systems for Signal, Image, and Video Technology, 32, 83-92. https://doi.org/10.1023/A:1016367418778 (Crossref)

Lambert R. (1996) Multi-Channel Blind Deconvolution: FIR Matrix Algebra and Separation of Multi-Path Mixtures. Elec. Eng. Univ. of Southern California.

Lassance N., DeMiguel V., Vrins F. (2022) Optimal Portfolio Diversification via Independent Component Analysis. Operations Research, 70(1), 55-72. (Crossref)

Miettinen J., Taskinen S., Nordhausen K., Oja H. (2015) Fourth Moments and Independent Component Analysis. Statistical Science, 30(3), 372-390. (Crossref)

Peters E. (1996) Fractal Market Analysis. John Wiley&Son.

Puuronen J., Hyvärinen A. (2015) Independent Component Analysis with an Inverse Problem Motivated Penalty Term. 2015 International Joint Conference on Neural Networks. (Crossref)

Salazar A., Vergara L. (2018) Independent Component Analysis (ICA): Algorithms, Applications and Ambiguities. Nova Science Publishers.

Szupiluk R. (2014) Dekompozycje wielowymiarowe w agregacji predykcyjnych modeli data mining. Szkoła Główna Handlowa, Oficyna Wydawnicza, Warszawa.

Statystyki

Downloads

Download data is not yet available.
Rekomendowane teksty
Inne teksty tego samego autora