Hispana. Acceso en línea al Patrimonio Cultural Digital Español

Está en:  › Datos de registro

Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst

Identificadores del recurso

http://hdl.handle.net/10803/399634

Procedencia

(Tesis de la Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya)

Ficha

Título:: Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst
Tema:: Sèries (Matemàtica); Sèries temporals--Anàlisi; Filtres (Matemàtica); Matemàtica; 51
Descripción:: En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.; En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.; From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.
Fuente:: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Idioma:: Spanish; Castilian
Autor/Productor:: Rivera Peruyero, Juan Ricardo
Editor:: Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya
Otros colaboradores/productores:: false; Martí i Puig, Pere; Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya. Departament de Tecnologies Digitals i de la Informació
Derechos:: ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.; info:eu-repo/semantics/openAccess
Fecha:: 2017-01-31T09:16:17Z; 2017-09-23T05:45:09Z; 2016-09-23
Tipo de recurso:: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis; info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Formato:: 276 p.; application/pdf

oai_dc

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<oai_dc:dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
1. <dc:title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</dc:title>
2. <dc:creator>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</dc:creator>
3. <dc:contributor>false</dc:contributor>
4. <dc:contributor>Martí i Puig, Pere</dc:contributor>
5. <dc:contributor>false</dc:contributor>
6. <dc:contributor>Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya. Departament de Tecnologies Digitals i de la Informació</dc:contributor>
7. <dc:subject>Sèries (Matemàtica)</dc:subject>
8. <dc:subject>Sèries temporals--Anàlisi</dc:subject>
9. <dc:subject>Filtres (Matemàtica)</dc:subject>
10. <dc:subject>Matemàtica</dc:subject>
11. <dc:subject>51</dc:subject>
12. <dc:description>En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</dc:description>
13. <dc:description>En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</dc:description>
14. <dc:description>From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</dc:description>
15. <dc:date>2017-01-31T09:16:17Z</dc:date>
16. <dc:date>2017-09-23T05:45:09Z</dc:date>
17. <dc:date>2016-09-23</dc:date>
18. <dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
19. <dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
20. <dc:identifier>http://hdl.handle.net/10803/399634</dc:identifier>
21. <dc:language>spa</dc:language>
22. <dc:rights>ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.</dc:rights>
23. <dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
24. <dc:format>276 p.</dc:format>
25. <dc:format>application/pdf</dc:format>
26. <dc:format>application/pdf</dc:format>
27. <dc:publisher>Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya</dc:publisher>
28. <dc:source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dc:source>
</oai_dc:dc>

dim

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<dim:dim schemaLocation="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim http://www.dspace.org/schema/dim.xsd">
1. <dim:field element="contributor" mdschema="dc">Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya. Departament de Tecnologies Digitals i de la Informació</dim:field>
2. <dim:field element="contributor" mdschema="dc" qualifier="author">Rivera Peruyero, Juan Ricardo</dim:field>
3. <dim:field element="contributor" mdschema="dc" qualifier="authoremailshow">false</dim:field>
4. <dim:field element="contributor" mdschema="dc" qualifier="director">Martí i Puig, Pere</dim:field>
5. <dim:field element="contributor" mdschema="dc" qualifier="authorsendemail">false</dim:field>
6. <dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="accessioned">2017-01-31T09:16:17Z</dim:field>
7. <dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="available">2017-09-23T05:45:09Z</dim:field>
8. <dim:field element="date" mdschema="dc" qualifier="issued">2016-09-23</dim:field>
9. <dim:field element="identifier" mdschema="dc" qualifier="uri">http://hdl.handle.net/10803/399634</dim:field>
10. <dim:field element="description" mdschema="dc" qualifier="abstract">En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</dim:field>
11. <dim:field element="description" mdschema="dc" qualifier="abstract">En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</dim:field>
12. <dim:field element="description" mdschema="dc" qualifier="abstract">From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</dim:field>
13. <dim:field element="format" mdschema="dc" qualifier="extent">276 p.</dim:field>
14. <dim:field element="format" mdschema="dc" qualifier="mimetype">application/pdf</dim:field>
15. <dim:field element="language" mdschema="dc" qualifier="iso">spa</dim:field>
16. <dim:field element="publisher" mdschema="dc">Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya</dim:field>
17. <dim:field element="rights" mdschema="dc" qualifier="license">ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.</dim:field>
18. <dim:field element="rights" mdschema="dc" qualifier="accessLevel">info:eu-repo/semantics/openAccess</dim:field>
19. <dim:field element="source" mdschema="dc">TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dim:field>
20. <dim:field element="subject" mdschema="dc">Sèries (Matemàtica)</dim:field>
21. <dim:field element="subject" mdschema="dc">Sèries temporals--Anàlisi</dim:field>
22. <dim:field element="subject" mdschema="dc">Filtres (Matemàtica)</dim:field>
23. <dim:field element="subject" mdschema="dc" qualifier="other">Matemàtica</dim:field>
24. <dim:field element="subject" mdschema="dc" qualifier="udc">51</dim:field>
25. <dim:field element="title" mdschema="dc">Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</dim:field>
26. <dim:field element="type" mdschema="dc">info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dim:field>
27. <dim:field element="type" mdschema="dc">info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dim:field>
28. <dim:field element="embargo" mdschema="dc" qualifier="terms">12 mesos</dim:field>
</dim:dim>

etdms

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<thesis schemaLocation="http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/ http://www.ndltd.org/standards/metadata/etdms/1.0/etdms.xsd">
1. <title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</title>
2. <creator>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</creator>
3. <contributor>false</contributor>
4. <contributor>Martí i Puig, Pere</contributor>
5. <contributor>false</contributor>
6. <subject>Sèries (Matemàtica)</subject>
7. <subject>Sèries temporals--Anàlisi</subject>
8. <subject>Filtres (Matemàtica)</subject>
9. <description>En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</description>
10. <description>En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</description>
11. <description>From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</description>
12. <date>2017-01-31</date>
13. <date>2017-09-23</date>
14. <date>2016-09-23</date>
15. <type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</type>
16. <type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type>
17. <identifier>http://hdl.handle.net/10803/399634</identifier>
18. <language>spa</language>
19. <rights>ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.</rights>
20. <rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
21. <publisher>Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya</publisher>
22. <source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</source>
</thesis>

marc

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<record schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
1. <leader>00925njm 22002777a 4500</leader>
2. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="042">
  1. <subfield code="a">dc</subfield>
  </datafield>
3. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="720">
  1. <subfield code="a">Rivera Peruyero, Juan Ricardo</subfield>
  2. <subfield code="e">author</subfield>
  </datafield>
4. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="260">
  1. <subfield code="c">2016-09-23</subfield>
  </datafield>
5. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
  1. <subfield code="a">En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</subfield>
  </datafield>
6. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
  1. <subfield code="a">En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</subfield>
  </datafield>
7. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
  1. <subfield code="a">From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</subfield>
  </datafield>
8. <datafield ind1="8" ind2=" " tag="024">
  1. <subfield code="a">http://hdl.handle.net/10803/399634</subfield>
  </datafield>
9. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
  1. <subfield code="a">Sèries (Matemàtica)</subfield>
  </datafield>
10. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
  1. <subfield code="a">Sèries temporals--Anàlisi</subfield>
  </datafield>
11. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
  1. <subfield code="a">Filtres (Matemàtica)</subfield>
  </datafield>
12. <datafield ind1="0" ind2="0" tag="245">
  1. <subfield code="a">Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</subfield>
  </datafield>
</record>

marc_ccuc

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<record schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
1. <leader>nam a 5i 4500</leader>
2. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
  1. <subfield code="a">Sèries (Matemàtica)</subfield>
  </datafield>
3. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
  1. <subfield code="a">Sèries temporals--Anàlisi</subfield>
  </datafield>
4. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="653">
  1. <subfield code="a">Filtres (Matemàtica)</subfield>
  </datafield>
5. <datafield ind1="1" ind2="0" tag="245">
  1. <subfield code="a">Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</subfield>
  </datafield>
6. <datafield ind1=" " ind2="1" tag="264">
  1. <subfield code="a">[Barcelona] :</subfield>
  2. <subfield code="b">Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya,</subfield>
  3. <subfield code="c">2017</subfield>
  </datafield>
7. <datafield ind1="4" ind2="0" tag="856">
  1. <subfield code="z">Accés lliure</subfield>
  2. <subfield code="u">http://hdl.handle.net/10803/399634</subfield>
  </datafield>
8. <controlfield tag="007">cr |||||||||||</controlfield>
9. <controlfield tag="008">AAMMDDs2017 sp ||||fsm||||0|| 0 spa|c</controlfield>
10. <datafield ind1="1" ind2=" " tag="100">
  1. <subfield code="a">Rivera Peruyero, Juan Ricardo,</subfield>
  2. <subfield code="e">autor</subfield>
  </datafield>
11. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="300">
  1. <subfield code="a">1 recurs en línia (276 pàgines)</subfield>
  </datafield>
12. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="502">
  1. <subfield code="g">Tesi</subfield>
  2. <subfield code="b">Doctorat</subfield>
  3. <subfield code="c">Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya. Departament de Tecnologies Digitals i de la Informació</subfield>
  4. <subfield code="d">2016</subfield>
  </datafield>
13. <datafield ind1="2" ind2=" " tag="710">
  1. <subfield code="a">Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya. Departament de Tecnologies Digitals i de la Informació</subfield>
  </datafield>
14. <datafield ind1=" " ind2="4" tag="655">
  1. <subfield code="a">Tesis i dissertacions electròniques</subfield>
  </datafield>
15. <datafield ind1="1" ind2=" " tag="700">
  1. <subfield code="a">Martí i Puig, Pere,</subfield>
  2. <subfield code="e">supervisor acadèmic</subfield>
  </datafield>
16. <datafield ind1="0" ind2=" " tag="730">
  1. <subfield code="a">TDX</subfield>
  </datafield>
17. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="520">
  1. <subfield code="a">En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</subfield>
  </datafield>
18. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="998">
  1. <subfield code="a">v</subfield>
  </datafield>
19. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="040">
  1. <subfield code="a">ES-BaCBU</subfield>
  2. <subfield code="b">cat</subfield>
  3. <subfield code="e">rda</subfield>
  4. <subfield code="c">ES-BaCBU</subfield>
  </datafield>
20. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="336">
  1. <subfield code="a">text</subfield>
  2. <subfield code="b">txt</subfield>
  3. <subfield code="2">rdacontent</subfield>
  </datafield>
21. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="337">
  1. <subfield code="a">informàtic</subfield>
  2. <subfield code="b">c</subfield>
  3. <subfield code="2">rdamedia</subfield>
  </datafield>
22. <datafield ind1=" " ind2=" " tag="338">
  1. <subfield code="a">recurs en línia</subfield>
  2. <subfield code="b">cr</subfield>
  3. <subfield code="2">rdacarrier</subfield>
  </datafield>
</record>

mets

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<mets ID=" DSpace_ITEM_10803-399634" OBJID=" hdl:10803/399634" PROFILE="DSpace METS SIP Profile 1.0" TYPE="DSpace ITEM" schemaLocation="http://www.loc.gov/METS/ http://www.loc.gov/standards/mets/mets.xsd">
1. <metsHdr CREATEDATE="2023-01-21T08:57:44Z">
  1. <agent ROLE="CUSTODIAN" TYPE="ORGANIZATION">
    1. <name>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</name>
    </agent>
  </metsHdr>
2. <dmdSec ID="DMD_10803_399634">
  1. <mdWrap MDTYPE="MODS">
    1. <xmlData schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
      1. <mods:mods schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
        <mods:name>
        <mods:role>
        <mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm>
        </mods:role>
        <mods:namePart>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</mods:namePart>
        </mods:name>
        <mods:name>
        <mods:role>
        <mods:roleTerm type="text">authoremailshow</mods:roleTerm>
        </mods:role>
        <mods:namePart>false</mods:namePart>
        </mods:name>
        <mods:name>
        <mods:role>
        <mods:roleTerm type="text">director</mods:roleTerm>
        </mods:role>
        <mods:namePart>Martí i Puig, Pere</mods:namePart>
        </mods:name>
        <mods:name>
        <mods:role>
        <mods:roleTerm type="text">authorsendemail</mods:roleTerm>
        </mods:role>
        <mods:namePart>false</mods:namePart>
        </mods:name>
        <mods:extension>
        <mods:dateAccessioned encoding="iso8601">2017-01-31T09:16:17Z</mods:dateAccessioned>
        </mods:extension>
        <mods:extension>
        <mods:dateAvailable encoding="iso8601">2017-09-23T05:45:09Z</mods:dateAvailable>
        </mods:extension>
        <mods:originInfo>
        <mods:dateIssued encoding="iso8601">2016-09-23</mods:dateIssued>
        </mods:originInfo>
        <mods:identifier type="uri">http://hdl.handle.net/10803/399634</mods:identifier>
        <mods:abstract>En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</mods:abstract>
        <mods:language>
        <mods:languageTerm authority="rfc3066">spa</mods:languageTerm>
        </mods:language>
        <mods:accessCondition type="useAndReproduction" />
        <mods:subject>
        <mods:topic>Sèries (Matemàtica)</mods:topic>
        </mods:subject>
        <mods:subject>
        <mods:topic>Sèries temporals--Anàlisi</mods:topic>
        </mods:subject>
        <mods:subject>
        <mods:topic>Filtres (Matemàtica)</mods:topic>
        </mods:subject>
        <mods:titleInfo>
        <mods:title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</mods:title>
        </mods:titleInfo>
        <mods:genre>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion</mods:genre>
        </mods:mods>
      </xmlData>
    </mdWrap>
  </dmdSec>
3. <amdSec ID="FO_10803_399634_1">
  1. <techMD ID="TECH_O_10803_399634_1">
    1. <mdWrap MDTYPE="PREMIS">
      1. <xmlData schemaLocation="http://www.loc.gov/standards/premis http://www.loc.gov/standards/premis/PREMIS-v1-0.xsd">
        <premis:premis>
        <premis:object>
        <premis:objectIdentifier>
        <premis:objectIdentifierType>URL</premis:objectIdentifierType>
        <premis:objectIdentifierValue>https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/1/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf</premis:objectIdentifierValue>
        </premis:objectIdentifier>
        <premis:objectCategory>File</premis:objectCategory>
        <premis:objectCharacteristics>
        <premis:fixity>
        <premis:messageDigestAlgorithm>MD5</premis:messageDigestAlgorithm>
        <premis:messageDigest>4cb2751b2fa7dac50881e2a827a3e820</premis:messageDigest>
        </premis:fixity>
        <premis:size>14456446</premis:size>
        <premis:format>
        <premis:formatDesignation>
        <premis:formatName>application/pdf</premis:formatName>
        </premis:formatDesignation>
        </premis:format>
        </premis:objectCharacteristics>
        <premis:originalName>tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf</premis:originalName>
        </premis:object>
        </premis:premis>
        </xmlData>
      </mdWrap>
    </techMD>
  </amdSec>
4. <fileSec>
  1. <fileGrp USE="ORIGINAL">
    1. <file ADMID="FO_10803_399634_1" CHECKSUM="4cb2751b2fa7dac50881e2a827a3e820" CHECKSUMTYPE="MD5" GROUPID="GROUP_BITSTREAM_10803_399634_1" ID="BITSTREAM_ORIGINAL_10803_399634_1" MIMETYPE="application/pdf" SEQ="1" SIZE="14456446">
      1. <FLocat LOCTYPE="URL" href="https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/1/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf" type="simple" />
      </file>
    </fileGrp>
  </fileSec>
5. <structMap LABEL="DSpace Object" TYPE="LOGICAL">
  1. <div ADMID="DMD_10803_399634" TYPE="DSpace Object Contents">
    1. <div TYPE="DSpace BITSTREAM">
      1. <fptr FILEID="BITSTREAM_ORIGINAL_10803_399634_1" />
      </div>
    </div>
  </structMap>
</mets>

mods

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<mods:mods schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
1. <mods:name>
  1. <mods:namePart>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</mods:namePart>
  </mods:name>
2. <mods:extension>
  1. <mods:dateAvailable encoding="iso8601">2017-01-31T09:16:17Z</mods:dateAvailable>
  </mods:extension>
3. <mods:extension>
  1. <mods:dateAccessioned encoding="iso8601">2017-09-23T05:45:09Z</mods:dateAccessioned>
  </mods:extension>
4. <mods:originInfo>
  1. <mods:dateIssued encoding="iso8601">2016-09-23</mods:dateIssued>
  </mods:originInfo>
5. <mods:identifier type="uri">http://hdl.handle.net/10803/399634</mods:identifier>
6. <mods:abstract>En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</mods:abstract>
7. <mods:abstract>En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</mods:abstract>
8. <mods:abstract>From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</mods:abstract>
9. <mods:language>
  1. <mods:languageTerm>spa</mods:languageTerm>
  </mods:language>
10. <mods:accessCondition type="useAndReproduction">ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.</mods:accessCondition>
11. <mods:accessCondition type="useAndReproduction">info:eu-repo/semantics/openAccess</mods:accessCondition>
12. <mods:subject>
  1. <mods:topic>Sèries (Matemàtica)</mods:topic>
  </mods:subject>
13. <mods:subject>
  1. <mods:topic>Sèries temporals--Anàlisi</mods:topic>
  </mods:subject>
14. <mods:subject>
  1. <mods:topic>Filtres (Matemàtica)</mods:topic>
  </mods:subject>
15. <mods:titleInfo>
  1. <mods:title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</mods:title>
  </mods:titleInfo>
16. <mods:genre>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</mods:genre>
17. <mods:genre>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</mods:genre>
</mods:mods>

oaire

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<oaire:record schemaLocation="http://namespaceopenaire.eu/schema/oaire/">
1. <dc:title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</dc:title>
2. <datacite:creator>
  1. <datacite:creatorName>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</datacite:creatorName>
  </datacite:creator>
3. <datacite:contributor>false</datacite:contributor>
4. <datacite:contributor>Martí i Puig, Pere</datacite:contributor>
5. <datacite:contributor>false</datacite:contributor>
6. <datacite:contributor>Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya. Departament de Tecnologies Digitals i de la Informació</datacite:contributor>
7. <dc:subject>Sèries (Matemàtica)</dc:subject>
8. <dc:subject>Sèries temporals--Anàlisi</dc:subject>
9. <dc:subject>Filtres (Matemàtica)</dc:subject>
10. <dc:subject>Matemàtica</dc:subject>
11. <dc:subject>51</dc:subject>
12. <dc:description>En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</dc:description>
13. <dc:description>En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</dc:description>
14. <dc:description>From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</dc:description>
15. <dc:date>2017-01-31T09:16:17Z</dc:date>
16. <dc:date>2017-09-23T05:45:09Z</dc:date>
17. <dc:date>2016-09-23</dc:date>
18. <dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
19. <dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
20. <datacite:alternateIdentifier>http://hdl.handle.net/10803/399634</datacite:alternateIdentifier>
21. <dc:language>spa</dc:language>
22. <dc:rights>ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.</dc:rights>
23. <dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
24. <dc:format>276 p.</dc:format>
25. <dc:format>application/pdf</dc:format>
26. <dc:format>application/pdf</dc:format>
27. <dc:publisher>Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya</dc:publisher>
28. <dc:source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dc:source>
29. <oaire:file>https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/1/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf</oaire:file>
</oaire:record>

ore

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<atom:entry schemaLocation="http://www.w3.org/2005/Atom http://www.kbcafe.com/rss/atom.xsd.xml">
1. <atom:id>http://hdl.handle.net/10803/399634/ore.xml</atom:id>
2. <atom:link href="http://hdl.handle.net/10803/399634" rel="alternate" />
3. <atom:link href="http://hdl.handle.net/10803/399634/ore.xml" rel="http://www.openarchives.org/ore/terms/describes" />
4. <atom:link href="http://hdl.handle.net/10803/399634/ore.xml#atom" rel="self" type="application/atom+xml" />
5. <atom:published>2017-09-23T05:45:09Z</atom:published>
6. <atom:updated>2017-01-31T09:16:17Z</atom:updated>
7. <atom:source>
  1. <atom:generator>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</atom:generator>
  </atom:source>
8. <atom:title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</atom:title>
9. <atom:author>
  1. <atom:name>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</atom:name>
  </atom:author>
10. <atom:category label="Aggregation" scheme="http://www.openarchives.org/ore/terms/" term="http://www.openarchives.org/ore/terms/Aggregation" />
11. <atom:category scheme="http://www.openarchives.org/ore/atom/modified" term="2017-01-31T09:16:17Z" />
12. <atom:category label="DSpace Item" scheme="http://www.dspace.org/objectModel/" term="DSpaceItem" />
13. <atom:link href="https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/1/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf" length="14456446" rel="http://www.openarchives.org/ore/terms/aggregates" title="tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf" type="application/pdf" />
14. <oreatom:triples>
  1. <rdf:Description about="http://hdl.handle.net/10803/399634/ore.xml#atom">
    1. <rdf:type resource="http://www.dspace.org/objectModel/DSpaceItem" />
    2. <dcterms:modified>2017-01-31T09:16:17Z</dcterms:modified>
    </rdf:Description>
  2. <rdf:Description about="https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/1/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf">
    1. <rdf:type resource="http://www.dspace.org/objectModel/DSpaceBitstream" />
    2. <dcterms:description>ORIGINAL</dcterms:description>
    </rdf:Description>
  3. <rdf:Description about="https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/2/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf.xml">
    1. <rdf:type resource="http://www.dspace.org/objectModel/DSpaceBitstream" />
    2. <dcterms:description>MEDIA_DOCUMENT</dcterms:description>
    </rdf:Description>
  </oreatom:triples>
</atom:entry>

qdc

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<qdc:qualifieddc schemaLocation="http://purl.org/dc/elements/1.1/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dc.xsd http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dcterms.xsd http://dspace.org/qualifieddc/ http://www.ukoln.ac.uk/metadata/dcmi/xmlschema/qualifieddc.xsd">
1. <dc:title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</dc:title>
2. <dc:creator>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</dc:creator>
3. <dc:contributor>Martí i Puig, Pere</dc:contributor>
4. <dc:subject>Sèries (Matemàtica)</dc:subject>
5. <dc:subject>Sèries temporals--Anàlisi</dc:subject>
6. <dc:subject>Filtres (Matemàtica)</dc:subject>
7. <dcterms:abstract>En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</dcterms:abstract>
8. <dcterms:abstract>En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</dcterms:abstract>
9. <dcterms:abstract>From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</dcterms:abstract>
10. <dcterms:dateAccepted>2017-09-23T05:45:09Z</dcterms:dateAccepted>
11. <dcterms:available>2017-09-23T05:45:09Z</dcterms:available>
12. <dcterms:created>2017-09-23T05:45:09Z</dcterms:created>
13. <dcterms:issued>2016-09-23</dcterms:issued>
14. <dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
15. <dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
16. <dc:identifier>http://hdl.handle.net/10803/399634</dc:identifier>
17. <dc:language>spa</dc:language>
18. <dc:rights>ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.</dc:rights>
19. <dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
20. <dc:publisher>Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya</dc:publisher>
21. <dc:source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dc:source>
</qdc:qualifieddc>

rdf

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<rdf:RDF schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/rdf/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/rdf.xsd">
1. <ow:Publication about="oai:www.tdx.cat:10803/399634">
  1. <dc:title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</dc:title>
  2. <dc:creator>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</dc:creator>
  3. <dc:contributor>false</dc:contributor>
  4. <dc:contributor>Martí i Puig, Pere</dc:contributor>
  5. <dc:contributor>false</dc:contributor>
  6. <dc:subject>Sèries (Matemàtica)</dc:subject>
  7. <dc:subject>Sèries temporals--Anàlisi</dc:subject>
  8. <dc:subject>Filtres (Matemàtica)</dc:subject>
  9. <dc:description>En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</dc:description>
  10. <dc:description>En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</dc:description>
  11. <dc:description>From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</dc:description>
  12. <dc:date>2017-01-31T09:16:17Z</dc:date>
  13. <dc:date>2017-09-23T05:45:09Z</dc:date>
  14. <dc:date>2016-09-23</dc:date>
  15. <dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
  16. <dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
  17. <dc:identifier>http://hdl.handle.net/10803/399634</dc:identifier>
  18. <dc:language>spa</dc:language>
  19. <dc:rights>ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.</dc:rights>
  20. <dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
  21. <dc:publisher>Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya</dc:publisher>
  22. <dc:source>TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</dc:source>
  </ow:Publication>
</rdf:RDF>

uketd_dc

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<uketd_dc:uketddc schemaLocation="http://naca.central.cranfield.ac.uk/ethos-oai/2.0/ http://naca.central.cranfield.ac.uk/ethos-oai/2.0/uketd_dc.xsd">
1. <dc:title>Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</dc:title>
2. <dc:creator>Rivera Peruyero, Juan Ricardo</dc:creator>
3. <dcterms:abstract>En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</dcterms:abstract>
4. <dcterms:abstract>En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</dcterms:abstract>
5. <dcterms:abstract>From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</dcterms:abstract>
6. <uketdterms:institution>Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya</uketdterms:institution>
7. <dcterms:issued>2016-09-23</dcterms:issued>
8. <dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
9. <dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
10. <dc:language type="dcterms:ISO639-2">spa</dc:language>
11. <dcterms:isReferencedBy>http://hdl.handle.net/10803/399634</dcterms:isReferencedBy>
12. <dc:identifier type="dcterms:URI">https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/1/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf</dc:identifier>
13. <uketdterms:checksum type="uketdterms:MD5">4cb2751b2fa7dac50881e2a827a3e820</uketdterms:checksum>
14. <uketdterms:embargodate>12 mesos</uketdterms:embargodate>
15. <dc:subject>Sèries (Matemàtica)</dc:subject>
16. <dc:subject>Sèries temporals--Anàlisi</dc:subject>
17. <dc:subject>Filtres (Matemàtica)</dc:subject>
18. <dc:subject>Matemàtica</dc:subject>
</uketd_dc:uketddc>

xoai

Descargar XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<metadata schemaLocation="http://www.lyncode.com/xoai http://www.lyncode.com/xsd/xoai.xsd">
1. <element name="dc">
  1. <element name="contributor">
    1. <element name="none">
      1. <field name="value">Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya. Departament de Tecnologies Digitals i de la Informació</field>
      </element>
    2. <element name="author">
      1. <element name="none">
        <field name="value">Rivera Peruyero, Juan Ricardo</field>
        </element>
      </element>
    3. <element name="authoremailshow">
      1. <element name="none">
        <field name="value">false</field>
        </element>
      </element>
    4. <element name="director">
      1. <element name="none">
        <field name="value">Martí i Puig, Pere</field>
        </element>
      </element>
    5. <element name="authorsendemail">
      1. <element name="none">
        <field name="value">false</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  2. <element name="date">
    1. <element name="accessioned">
      1. <element name="none">
        <field name="value">2017-01-31T09:16:17Z</field>
        </element>
      </element>
    2. <element name="available">
      1. <element name="none">
        <field name="value">2017-09-23T05:45:09Z</field>
        </element>
      </element>
    3. <element name="issued">
      1. <element name="none">
        <field name="value">2016-09-23</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  3. <element name="identifier">
    1. <element name="uri">
      1. <element name="none">
        <field name="value">http://hdl.handle.net/10803/399634</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  4. <element name="description">
    1. <element name="abstract">
      1. <element name="none">
        <field name="value">En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.</field>
        <field name="value">En esta tesis se estudian desde diferentes enfoques, las cuatro series temporales diarias que conforman los históricos de los activos financieros. Mediante la exploración dinámica a través del exponente de Hurst hemos podido constatar una clara discrepancia en el exponente H que presentan las cuatro series temporales. Lo más relevante es que estas discrepancias se repiten sistemáticamente para cualquier marco temporal y todos los activos analizados. Estas divergencias tienen importantes repercusiones en cuanto a persistencia, autocorrelación y predictibilidad de las cuatro series. También se ha podido establecer una relación empírica entre la autocorrelacion de las cuatro series y su exponente H. Basándonos en estos resultados hemos propuesto un método estadístico para predecir un suceso binario en las series de los Máximos y los Mínimos. Otra interesante aportación ha sido el desarrollo de estrategias de trading aplicando técnicas no convencionales como la morfología matemática o los filtros discretos.</field>
        <field name="value">From different approaches the thesis analyses the four daily time-series that summarize the historical financial assets. By a Hurst exponent dynamic exploration we have been able to confirm a clear discrepancy in the H exponent that characterize each one of the four time-series. The most relevant results show that these discrepancies are systematically repeated for any time scale and for all the analyzed assets. These differences have important implications in terms of persistence, autocorrelation and predictability. Following that way, it has been established an empirical relationship between the autocorrelation of the four series and its exponent H. Based on these results we proposed a statistical method for predicting a binary event in the series of highs and lows. Another interesting contribution has been the development of trading strategies using unconventional techniques such as mathematical morphology or discrete filters.</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  5. <element name="format">
    1. <element name="extent">
      1. <element name="none">
        <field name="value">276 p.</field>
        </element>
      </element>
    2. <element name="mimetype">
      1. <element name="none">
        <field name="value">application/pdf</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  6. <element name="language">
    1. <element name="iso">
      1. <element name="none">
        <field name="value">spa</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  7. <element name="publisher">
    1. <element name="none">
      1. <field name="value">Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya</field>
      </element>
    </element>
  8. <element name="rights">
    1. <element name="license">
      1. <element name="none">
        <field name="value">ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.</field>
        </element>
      </element>
    2. <element name="accessLevel">
      1. <element name="none">
        <field name="value">info:eu-repo/semantics/openAccess</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  9. <element name="source">
    1. <element name="none">
      1. <field name="value">TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</field>
      </element>
    </element>
  10. <element name="subject">
    1. <element name="none">
      1. <field name="value">Sèries (Matemàtica)</field>
      2. <field name="value">Sèries temporals--Anàlisi</field>
      3. <field name="value">Filtres (Matemàtica)</field>
      </element>
    2. <element name="other">
      1. <element name="none">
        <field name="value">Matemàtica</field>
        </element>
      </element>
    3. <element name="udc">
      1. <element name="none">
        <field name="value">51</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  11. <element name="title">
    1. <element name="none">
      1. <field name="value">Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst</field>
      </element>
    </element>
  12. <element name="type">
    1. <element name="none">
      1. <field name="value">info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</field>
      2. <field name="value">info:eu-repo/semantics/publishedVersion</field>
      </element>
    </element>
  13. <element name="embargo">
    1. <element name="terms">
      1. <element name="none">
        <field name="value">12 mesos</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  </element>
2. <element name="bundles">
  1. <element name="bundle">
    1. <field name="name">ORIGINAL</field>
    2. <element name="bitstreams">
      1. <element name="bitstream">
        <field name="name">tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf</field>
        <field name="originalName">tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf</field>
        <field name="description" />
        <field name="format">application/pdf</field>
        <field name="size">14456446</field>
        <field name="url">https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/1/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf</field>
        <field name="checksum">4cb2751b2fa7dac50881e2a827a3e820</field>
        <field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
        <field name="sid">1</field>
        <field name="drm">open access</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  2. <element name="bundle">
    1. <field name="name">MEDIA_DOCUMENT</field>
    2. <element name="bitstreams">
      1. <element name="bitstream">
        <field name="name">tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf.xml</field>
        <field name="originalName">tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf.xml</field>
        <field name="description">Document Consulta</field>
        <field name="format">text/xml</field>
        <field name="size">106</field>
        <field name="url">https://www.tdx.cat/bitstream/10803/399634/2/tesdoc_a2016_rivera_juan_ricardo_analisis_series.pdf.xml</field>
        <field name="checksum">e40ecafd105da0bbfee81ccb4b10ab67</field>
        <field name="checksumAlgorithm">MD5</field>
        <field name="sid">2</field>
        <field name="drm">open access</field>
        </element>
      </element>
    </element>
  </element>
3. <element name="others">
  1. <field name="handle">10803/399634</field>
  2. <field name="identifier">oai:www.tdx.cat:10803/399634</field>
  3. <field name="lastModifyDate">2019-09-06 11:49:13.382</field>
  4. <field name="drm">open access</field>
  </element>
4. <element name="repository">
  1. <field name="name">TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)</field>
  2. <field name="mail">pir@csuc.cat</field>
  </element>
</metadata>