Correlation Analysis of Stock Indices Using Empirical Mode Decomposition

Alexey Ulyanin

Bachelor's thesis

Korelační analýza akciových indexů pomocí Empirical Mode Decomposition

Abstract:

Tato práce se zabývá analýzou korelačních vztahů mezi finančními časovými řadami ve formě akciových indexů geograficky oddělených ekonomik. Napříč analýzou jsou použity cenové indexy za období od 01.05.1998 až 20.04.2017. První část je věnována popisu samotných dat, včetně jejich grafické prezentace. Ve druhé části je blíže popisována metodologie, včetně popisu algoritmu "Empirical Mode Decomposition" (EMD), pomocí kterého je prováděn rozklad základní časové řady na několik na sobě nezávislých časových řad pro další analýzu. EMD algoritmus je zajímavou metodou analýzy signalů, která umožňuje nový pohled na analýzu finančních časových řad. Tato práce navazuje na práci Guhathakurta et al. (2008) a rozšiřuje počet indexů a časový horizont. Také je rozšířena o korelační analýzu časových řad. Cílem této práce je, pomocí metodologie popsané v Guhathakurta et al. (2008) a korelační analýzy, určit zda jsou indexy geograficky oddělených ekonomik na sobě závislé, či nikoli.

Abstract:

This thesis studies dependence of ?nancial time series, represented by stock indices of geographically separated economics. Daily prices of selected stock indices from 01.05.1988 to 20.04.2017 are used for the analysis. In the fi?rst section the dataset is described. The second section goes through methodology for the analysis, including empirical mode decomposition (EMD) algorithm, with the help of which the initial time series can be transformed into a few time series, that are mostly independent on each other, for further analysis (for example, correlation analysis). EMD is an interesting method of signal processing, which may help to look at the time series analysis from a different perspective. The thesis should extend the work of Guhathakurta et al. (2008) and extend the time scale and number of indices. Correlation analysis is also performed on the initial time series and the transformed ones. The aim of this thesis is to prove, whether stock indices of geographically separated economics have similarities in their behavior and test whether they are dependent on each other, by using methods from Guhathakurta et al. (2008) extended by correlation analysis.

Keywords

finanční časové řady, korelační analýza, empirical mode decomposition, EMD

Keywords

financial time series, correlation analysis, empirical mode decomposition, EMD

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 14. 3. 2017

Thesis defence

• Date of defence: 22. 6. 2017
• Supervisor: Michal Černý
• Reader: Tomáš Formánek

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bachelor programme / field:
Kvantitativní metody v ekonomice / Matematické metody v ekonomii