Отчет за 2004 г.


Возврат в архив
/1995-2003/
    ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Совместно с Институтом теоретической и экспериментальной биофизики и Институтом белка РАН (г.Пущино) изучалась проблема классификации промоторов E.coli по их электростатическим потенциалам. Классификация промоторов и других функционально важных элементов генома по их нуклеотидным последовательностям и физико-химическим свойствам является ключевым фактором для понимания процессов транскрипции генов, редупликации, рекомбинации и их регуляции. Развит подход, позволяющий вычислять электростатические потенциалы длинных нуклеотидных последовательностей ДНК, как для прокариот, так и для эукариот. Вычислены электростатические потенциалы промоторов E.coli и периодических последовательностей. Сделано предположение о том, что электростатические характеристики промоторов генома совместно с первичной структурой обеспечат их надежную классификацию [25].

Получены результаты исследований по выявлению новых статистических закономерностей, характеризующих мировые рынки ценных бумаг. На основе анализа большого количества акций различных компаний показано, что распределение цен закрытия, нормированных на соответствующие объемы сделок (показатель, названный авторами "Price/Volume ratio"), с высокой точностью отвечает логнормальному закону. Для значительной части акций это соответствие достигается без дополнительной процедуры вычитания тренда. Для другой части акций распределение имеет более сложный характер и в большинстве случаев описывается взвешенной суммой нескольких функций логнормального распределения. Вместе с тем, после применения процедуры вычитания тренда все рассмотренные данные можно описать одним логнормальным распределением [26].

Рассмотрена проблема надежного извлечения тренда и хаотических компонент из временного ряда рынка ценных бумаг. Предложенные методы также позволяют извлекать часть хаотических компонент, так называемого аномального элемента, вызванного переходными кратковременными волнами с высокими амплитудами. Это обеспечивает более точное определение трендовой компоненты. Методы базируются на М-оценке с функциями решения типа Тьюки и Хубера. Оптимальный уровень извлечения хаотической компоненты определяется в соответствии с новой численной схемой, основанной на фрактальной размерности хаотической компоненты анализируемой серии. Рассмотрена схема прогноза, которая использует реализованную часть исследуемого ряда и априорную экспертную информацию [27].

© Лаборатория Информационных Технологий, ОИЯИ, Дубна, 2005
Т.Стриж