Browsing by Author "Kutner, Ryszard"
Results Per Page
Sort Options
Item Ilościowe charakterystyki złożoności języka naturalnego(Institute of Nuclear Physics Polish Academy of Sciences, 2014) Kulig, Andrzej; Kwapień, Jarosław; Oświęcimka, Paweł; Burda, Zdzisław; Kutner, RyszardThis doctoral dissertation includes the following main theses: - As samples of natural language, literary texts show several properties of complex systems: they have internal organization, including a hierarchical structure, and the interactions between their components such as words are of complicated nature, which among others can be a consequence of imposed rules of grammar and an author’s style of writing. One also observes formation of large-scale effects that are inexplicable on a basis of the sole knowledge of the individual words. Such effect can include content, emotional charge, and artistic value of the text. - Interactions between words defined by their mutual adjacency, after expressing them in the network representation, show certain features of networks with accelerated growth and, approximately, scale-free degree distribution of nodes. Such networks are also characterized by unique tendency to condensation, which leads to shortening of the path lengths between nodes if the number of nodes increases. - Despite strong differences in grammar, different European languages do not show comparable differences in network topology. Substantially larger differences can be seen within one language, when one compares texts that represent different literary genres. - Modelling of the empirical word adjacency networks is possible either directly, via the appropriate network models (e.g., by various kinds of the networks with accelerated growth), or indirectly, via network representation of the relevant stochastic processes. Comparing topology of the model networks with the empirical ones shows, however, that language has some subtleties, which cannot fully be expressed by relatively simple, generic models. - Literary texts, if parameterized by sentence lengths and expressed in a form of time series, show clear fractal structure, and in some cases even the multifractal structure. On the literary science ground, the latter group of texts can be linked with a narrative technique called the stream of consciousness. This dissertation is divided into 5 chapters. Chapter 1 contains a short introduction with listed the main objectives and theses of the work. Chapter 2 is devoted to description of the phenomenon of natural language - its origins, evolution, and morphology. The main theories of the language origin and formal classification of languages is also discussed in this part of the work. Chapter 3 contains an introduction to complex systems science. It begins with the explanation, why physics is a branch of science the best equipped to examine such systems and the natural language in particular. Later on, the term of complexity is introduced and the most important properties of complex systems are discussed together with the methodology allowing for their study. Chapter 4 is a container that includes description of all the analyses and discussion of the obtained results. It is composed of several sections devoted to specific issues. Section 4.1 presents a statistical analysis of empirical data consisting of vocabulary of six European languages with particular emphasis put on the Zipf approach. In Section 4.2 literary texts expressed by word adjacencies are a subject to network analysis. Of interest are the topological properties of these networks, especially the node connectivity distributions and the average shortest path lengths. Empirical results are confronted with the results of simulations according to different network models. Last Section 4.3 presents the results of the fractal analysis applied to time series of sentence lengths with the main stress put on identification of multifractal properties. Finally, Chapter 5 contains a summary with critical discussion of the results presented throughout this work, as well as an indication of possible directions of future research.Item Ilościowe charakterystyki złożoności światowego rynku kryptowalut(Institute of Nuclear Physics Polish Academy of Sciences, 2020) Wątorek, Marcin; Drożdż, Stanisław; Kutner, Ryszard; Grech, DariuszWspółczesne rynki finansowe charakteryzujące się błyskawicznym przepływem informacji, ogromną liczbą uczestników o różnych horyzontach inwestycyjnych, występowaniem sprzężeń zwrotnych prowadzących do zjawisk krytycznych, takich jak bańki spekulacyjne czy krachy, są uważane za jeden z najbardziej złożonych układów na świecie. Liczne badania na ich temat pozwoliły wskazać stylizowane fakty, nazywane również charakterystykami złożoności, obserwowane na zdecydowanej większości rynków finansowych. Zaliczają się do nich: „grube ogony” rozkładów stóp zwrotu, grupowanie zmienności, „długa pamięć”, nieliniowe korelacje, fraktalność, a nawet multifraktalność. Spektakularny rozwój rynku kryptowalutowego w ostatnich kilku latach – od całkowicie peryferyjnego do mającego kapitalizację na poziomie warszawskiej giełdy papierów wartościowych – stanowi okazję umożliwiającą obserwację jego ewolucji w krótkim odstępie czasu. Dostępność danych wysokiej częstotliwości pozwala na przeprowadzenie zaawansowanych analiz statystycznych fluktuacji na giełdach kryptowalut od momentu ich powstania aż do chwili obecnej. Stwarza to wyjątkową możliwość ilościowego opisu zmian charakterystyk złożoności w miarę dojrzewania rynku. Celem niniejszej pracy jest zbadanie własności rynku kryptowalut oraz zjawisk na nim zachodzących, a także odpowiedź na pytanie na ile, po takim dynamicznym rozwoju, charakterystyki złożoności kursów wymiany na rynku kryptowalut są podobne do tradycyjnych rynków, takich jak: akcje, obligacje, towary czy waluty. W rozprawie przedstawiona została historia powstania kryptowalut oraz opis stojącej za nimi technologii blockchain. Wyszczególniono różnice pomiędzy kryptowalutami oraz giełdami na których się nimi handluje. Główną część rozprawy stanowi analiza charakterystyk zmian cen kryptowalut na różnych giełdach. Statystyczne własności fluktuacji na rynku kryptowalut zostały porównane z ich odpowiednikami wyznaczonymi dla tradycyjnych rynków. Przy pomocy najnowszych metody z obszaru fizyki statystycznej – multifraktalnej analizy korelacji krzyżowych oraz zdetrendowanego współczynnika korelacji – przeanalizowane zostały nieliniowe korelacje oraz charakterystyki multifraktalne na rynku kryptowalut. W ostatnim fragmencie dysertacji przy pomocy formalizmu macierzowego i sieciowego prześledzona została ewolucja struktury korelacji dla 100 kryptowalut o największej kapitalizacji. Głównym wynikiem uzyskanym w niniejszej rozprawie jest pokazanie, że ewolucja rynku kryptowalut związana ze zwiększeniem częstotliwości transakcji, wzrostem obrotu oraz większą liczbą uczestników, spowodowała, że na poziomie pojedynczych szeregów czasowych jest on obecnie zbliżony swoimi charakterystykami złożoności do rynku Forex. Jednak korelacje krzyżowe dla kursów wymiany na giełdach kryptowalut różnią się od tych obserwowanych na Forexie. Rynek kryptowalut jest słabiej zsynchronizowany; informacja przepływa wolniej, przez co występuje na nim znacznie więcej okazji arbitrażowych. Użyta w rozprawie metodologia pozwala na ich wykrywanie oraz wskazywanie relacji prowadzący – opóźniony. Metody opisu korelacji oraz zależności hierarchicznych pomiędzy kursami wymiany przedstawione w niniejszej dysertacji mogą być wykorzystywane w konstrukcji portfela inwestycyjnego oraz zmniejszaniu jego wystawienia na ryzyko. Można już mówić o powstaniu nowej klasy aktywa inwestycyjnego, nieskorelowanego z dotychczas istniejącymi rynkami. Co więcej mamy do czynienia z całym rynkiem kryptowalut, na którym to bitcoin jest naturalną walutą bazową do prowadzenia handlu.Item Multiscale characteristics of linear and nonlinear cross-correlations in financial markets(Institute of Nuclear Physics Polish Academy of Sciences, 2016) Forczek, Marcin; Oświęcimka, Paweł; Kutner, Ryszard; Grech, DariuszWith his work "An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations" published in 1776 [1], the Scottish philosopher and thinker Adam Smith laid foundations for economics as a separate branch of science. In the above-mentioned work, he used the term "invisible hand" meaning a mechanism that directs individual consumers so that their actions are the most beneficial to the whole of society. Although being commonly known and widely covered in the literature, this problem has not been to date put into mathematical formulas in a manner that would enable the market as a whole to be described precisely. This effect is a classic example of an emergent phenomenon, i.e. such a characteristic or property of a system, which has occurred in the system under examination, and which was never previously observed at the level of the individual system components. Phenomena of this type are characteristic of complex systems, where, due to a large number of nonlinear interactions between the elements of the system, evolving structures appear, which cannot be derived from the components in a simple manner. Looking from this perspective on financial markets in a broad sense, one can notice that they perfectly fit into the concept of complex systems. Starting from individual investors in the financial markets or individuals in their households, whose behavior can be described at best in a collective manner, it cannot be determined exactly in which direction the share prices or the domestic economy will, respectively, evolve in the future.