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Título: INFERRING THE NATURE OF DETERMINISTIC SOURCES OF REAL SERIES THROUGH PERMUTATION ENTROPY AND STATISTICAL COMPLEXITY MEASURES
Autor: AYRTON SOARES RIBEIRO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ROSANE RIERA FREIRE - ADVISOR
Nº do Conteudo: 23644
Catalogação:  07/11/2014 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23644@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23644@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23644

Resumo:
The scope of this dissertation is to infer the character of the forces controlling complex systems modeled by Langevin equations, by recourse to information-theory quantifiers. We evaluate in detail the permutation entropy (PE) and the permutation statistical complexity (PSC) measures for two classes of similarity of stochastic models characterized by drifting and reversion properties, respectively, employing them as a framework for the inspection of real series. We found new relevant model parameters for PE and PSC measures as compared to standard entropy measures. We determine the PE and PSC curves according to these parameters for different permutation orders n and infer the limiting measures for arbitrary large order. Although the PSC measure presents a strongly scaledependent behavior, a key n-invariant outcome arises, enabling one to identify the nature (drifting or reversion) of the deterministic sources underlying the complex signal. We conclude by investigating the presence of local trends in stock price series.

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