Proceedings of the 23rd SGAI International Conference on Knowledge Based Systems and Applied Artificial Intelligence, Cambridge 2003 (2003)

The use of Visual Recurrence Analysis and Hurst exponents as qualitative tools for analysing financial time series

B. Pecar

Complex dynamical systems existing in an unobservable multidimensional space can be successfully represented via an artificial vector space, created from the single output variable of such a dynamical system. Visual Recurrence Analysis (VRA) method enables visualisation of the single time series in such a space. This paper uses VRA method and Hurst exponents as the means of estimating, describing and qualifying some of the properties of several financial time series. Weak evidence of chaos in daily returns is indicated.

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