Multimedialne seminarium z ekono- i socjofizyki
2009/2010 | 2010/2011 | 2011/2012 | 2012/2013 | 2013/2014 | 2014/2015 | 2015/2016 | 2016/2017 | 2017/2018 | 2018/2019 | 2019/2020 | 2021/2022 | 2022/2023 | 2023/2024 | 2024/2025
2017-06-06 (Wtorek)
Łukasz Bil (Wydział Fizyki UW)
Uogólniony rozkład Boltzmanna-Gibbsa
Possible Generalization of Boltzmann-Gibbs Statistics
Podczas prezentacji będę omawiał wyniki pracy prof. Constantino Tsallisa pt.: "Possible Generalization of Boltzmann-Gibbs Statistics".
Ewa Sudoł (Wydział Fizyki UW)
Badanie dynamiki długu publicznego do PKB w Polsce
Study of the dynamics of public debt to GDP in Poland
Badanie dynamiki długu publicznego w stosunku do PKB w oparciu o dane empiryczne stanowi ważne zagadnienie praktyczne. Celem referatu jest analiza tej dynamiki. Przedstawienie kształtowania się PKB w czasie oraz prognozy zadłużenia w kolejnych latach, a także warunki w jakich nastąpić może przekroczenie kolejnych progów ostrożnościowych.
2017-05-23 (Wtorek)
Sławomir Kurdziel (Wydział Fizyki UW)
Nieredukowalność sieci wielowarstwowych na przykładzie modelu wyborcy
Irreducibility of multilayer network dynamics: the case of the voter model
Seminarium studenckie. Wszystkich chętnych serdecznie zapraszamy!
Adam Kordeczka (Wydział Fizyki UW)
Log-periodyczność w strukturach krachów giełdowych
Log-periodicity as a tool to predic stock market crashes
Bąble i krachy giełdowe, o różnej amplitudzie wahań cen, są zjawiskami powszechnymi na współczesnych rynkach finansowych. Ich wyjątkowa struktura zainteresowała m.in. fizyków, którzy przeanalizowali zagadnienie przez pryzmat modeli używanych do opisu procesów fizycznych. Przedmiotem referatu będzie analiza wybranych indeksów giełdowych (na których zaobserwowano wystąpienie krachu) wykorzystującanajogólniejsze rozwiązanie równania skalowania czyli tzw. funkcję logarytmiczno-periodyczną. Głównym wskaźnikiem dokładności modelu będzie porównanie oszacowanych, teoretycznych dat krachów z datami rzeczywistymi. Zaprezentuje wyniki jakie udało mi się uzyskać w ramach pracy licencjackiej.
2017-05-16 (Wtorek)
1. Kamil Kamiński, 2. Mariusz Budziński (Wydział Fizyki UW)
1. Analiza majątku najbogatszych w oparciu o ranking Forbesa. 2. Analiza ratingu wybranych państw za pomocą wybranych modeli opisujących dynamikę ratingu firm
1. Analysis of wealths of richests based on the Frobes rank. 2. Analysis of cantries' ratings by using models based of firms' ratings
Referaty studenckie dotyczące aktualnych zagadnień społeczno-ekonomicznych.
2017-05-09 (Wtorek)
Michał Kotlewski (Wydział Fizyki UW)
Kanoniczne analizy zdetrendowanych szeregów czasowych
Canonical techniques in detrended analysis of time series
W moim referacie opowiem o metodach DMA i DFA w analizie szeregów czasowych. Porównam obie metody, oraz pokażę ich zastosowanie do wyznaczania wykładnika Hursta.
2017-04-25 (Wtorek)
Szymon Wrzesień (Wydział Fizyki UW)
Dynamiczne bifurkacje na rynkach finansowych
Dynamic bifurcations on financial markets
Nagłe uskoki notowań akcji na giełdach mogą skutkować bifurkacyjnymi, nieciągłymi dynamicznymi (nierównowagowymi) przemianami fazowymi. Rozpoznajemy je po sygnaturach, które posłużyły do konstrukcji półautomatycznego robota softawre'owego. Robot wyszukuje takie przemiany i wizualizuje ich charakterystyki. Referat jest oparty na publikacji w czasopiśmie Chaos, Solitons and Fractals 88 (2016), 126-142.
2017-04-04 (Wtorek)
Dorota Celińska (Wydział Nauk Ekonomicznych UW)
Grafy w przestrzeni hiperbolicznej
Graphs in a hiperbolic space
Sieci społeczne z powodzeniem mogą być modelowane za pomocą grafów. Badania wskazują, że założenia geometrii hiperbolicznej można dostrzec podczas tworzenia się wielu rzeczywistych sieci społecznych, szczególnie tych, które oparte są na mechanizmie doboru preferencyjnego. Zaprezentujemy przykłady sieci zanurzonych przez nas w przestrzeni hiperbolicznej przy użyciu naszego programu do hiperbolicznej wizualizacji bezskalowych grafów (RogueViz).
2017-03-28 (Wtorek)
Dorota Celińska WNE UW, Eryk Kopczyński MiMUW, Tomasz Kopczewski WNE UW (Wydział Nauk Ekonomicznych UW oraz Wydział Matematyki Informatyki i Mechaniki)
Zbiorowość a jednostka -- eksperymenty i sieci społeczne
Community and unit - experiments and social networks
Mikroekonomia bazująca na modelu homo oeconomicusa sprowadza decyzje ekonomiczne do wyborów indywidualnych. Tego typu podejście ruguje bardzo ważny składnik życia ekonomicznego, jakim jest zdolność ludzi do grupowego działania. W podręcznikach trudno jest doszukać się problemu określonego przez Hayeka: how to utilize human knowledge when it is not and cannot ever be given to anyone in its totality. Przyjmując podstawowe założenie o pełnej informacji oraz, że indywidualna racjonalność jest wystarczająca do podjęcia optymalnych decyzji, można nabrać przekonania, że praca zbiorowa nie przynosi znaczącej wartości dodanej. * >Eksperyment „wyspy” – inteligencja zbiorowa< Przedstawimy wyniki eksperymentu, w którym studenci rozwiązywali oryginalny problem algorytmiczny. Rozwiązywany problem wyewoluował z prostego eksperymentu klasowego, którego celem było zademonstrowanie znaczenia różnic w relacjach wymiennych w handlu międzynarodowym. W pierwotnej wersji eksperymentu studenci jako przemytnicy mieli handlować dwoma towarami, podróżując miedzy dwoma krajami. W nowszych wersjach wyspy zastąpiły kraje, wprowadzono więcej dóbr, a drogę zdefiniowano przez graf niepełny z zadanymi kosztami przepłynięcia miedzy wyspami. Ostatecznie problem przyjął formę: studenci mieli odbyć maksymalnie 20 podróży między wszystkimi 10 wyspami, wypływając i wracając na tą samą wyspę. Handlować mieli czterema dobrami. Ceny tych dóbr były różne na każdej wyspie i w czasie podróży się nie zmieniały. Graf składający się z 20 krawędzi określał możliwe kierunki i koszty przepłynięcia z wyspy na wyspę.* >Sieci społeczne w klasie< Przedstawimy wyniki badania polowego dotyczącego studentów Wydziału Nauk Ekonomicznych uczęszczających na ćwiczenia z przedmiotu Ekonometria. W trakcie każdej kartkówki studenci samodzielnie wybierali, w jakim miejscu usiądą. Wykorzystywany zbiór danych zawiera również informacje o osobistych charakterystykach studentów (np. płeć) i osiąganych przez nich wynikach. * >Grafy w przestrzeni hiperbolicznej< Sieci społeczne z powodzeniem mogą być modelowane za pomocą grafów. Badania wskazują, że założenia geometrii hiperbolicznej można dostrzec podczas tworzenia się wielu rzeczywistych sieci społecznych, szczególnie tych, które oparte są na mechanizmie doboru preferencyjnego. Zaprezentujemy przykłady sieci zanurzonych przez nas w przestrzeni hiperbolicznej przy użyciu naszego programu do hiperbolicznej wizualizacji bezskalowych grafów (RogueViz).
2017-03-21 (Wtorek)
Katarzyna Madej-Sokołowska (Wydział Fizyki UW)
Multifraktalna analiza danych giełdowych
Multifractal analysis of stock market data
Notowania giełdowe wykazują samopodobieństwo o charakterze probabilistycznym. Na pierwszy rzut oka nie sposób odróżnić, czy na wykresie przedstawione są dane roczne, miesięczne czy dzienne. Okazuje się nawet, że dane wykazuję o wiele ciekawszą strukturę - są multifraktalami probabilistycznymi. Na seminarium przedstawione zostaną podstawowe informacje o multifraktalach, a także dwie ciekawe metody analizy danych - 'Multifractal Detrended Fluctuation Analysis' jako podstawową formę analizy pojedynczych sygnałów oraz 'Multifractal Cross-Correlation Analysis' służącą do określania korelacji pomiędzy dwoma sygnałami. Zwłaszcza druga z wymienionych jest szczególnie użyteczna, ponieważ może być wykorzystana do rozpinania sieci, co również przedstawione zostanie na seminarium. Dodatkowo zaprezentowana zostanie metoda analizy entropowej i wskazana zostanie jej użyteczność w identyfikacji przemian fazowych.
2017-03-14 (Wtorek)
Michał Kotlewski (Wydział Fizyki UW)
Analiza rynku walutowego metodami fizyki statystycznej
Analysis of Forex by the statistical physics methods
W referacie przedstawione zostaną wyniki fenomenologicznej analizy danych z rynku Forex (wielkości zmian kursu i czasów międzytransakcyjnych ). Referat oparty jest na pracy magisterskiej Mateusza Sz. Dąbrowskiego.
2017-02-28 (Wtorek)
Marcin Rybak (AGH, Kraków)
Rywalizujące procesy kontaktowe na sieci Wattsa-Strogatza
Competing contact processes on the Watts-Strogatz network
W referecie zostaną przedstawione wyniki symulacji procesów kontaktowych na sieci Wattsa-Strogatza o modyfikowalnym współczynniku gronowania. Zaprezentowane będą dwa modele reguł przejść dla procesów kontaktowych: bazujące na modelu Sznajdów i modelu nazywanym „z sąsiedztwem”. W przypadku pierwszego modelu, obecność w sieci pary węzłów tego samego typu (nazwijmy go D) powoduje - z prawdopodobieństwem będącym parametrem symulacji - zmianę stanu wszystkich sąsiadów innego typu (nazwijmy go S) tej pary na D. Procesem współzawodniczącym z powyższym był proces o regułach zdefiniowanych na podstawie modelu inwazji. Polegają one na tym, że wylosowany węzeł typu S zmienia typ jednego losowo wybranego sąsiada z D na S. Natomiast w modelu „z sąsiedztwem”, obecność w sieci pary połączonych ze sobą węzłów tego samego typu powoduje zmianę stanu tylko jednego, losowo wybranego węzła, będącego sąsiadem zarówno pierwszego jak i drugiego węzła tej pary. W tym przypadku procesem współzawodniczącym był proces o regułach inspirowanych modelem wyborcy. Polegają one na tym, że wylosowany węzeł typu D przyjmuje — z prawdopodobieństwem będącym parametrem symulacji — typ S jednego ze swoich sąsiadów. Przedstawione zostaną wyniki obrazujące wpływ różnych wartości parametrów symulacji, związanych zarówno z właściwościami strukturalnymi sieci (średni stopień wierzchołków czy współczynnik gronowania) jak i właściwościami samych procesów kontaktowych (prawdopodobieństwa zaaplikowania reguł przejść dla węzłów danego typu) oraz początkowym udziałem węzłów danego typu w sieci na dynamikę wspomnianych procesów kontaktowych.
2017-01-24 (Wtorek)
Jarosław Klamut (Wydział Fizyki UW)
Autokorelacje zmian cen i modułu zmian cen na giełdzie
Autocorrelations of price increments and absolute values of their increments on stock market
Prezentacja dotyczyć będzie autokorelacji zmian cen i modułu zmian cen na giełdzie. Przedstawione rezultaty otrzymane zostały w wyniku symulacji na danych empirycznych z polskiej giełdy. Badano przyczyny wolno zanikającej autokorelacji modułu zmian cen. W drugiej części prezentacji opiszę proces Hawkesa (samowzbudzający się proces punktowy z pamięcią) oraz sposób i wyniki dopasowania jego przewidywań do danych empirycznych. Przedstawię wynikające stąd wstępne wnioski.
2017-01-17 (Wtorek)
Mateusz Wiliński (Wydział Fizyki UW)
Zespolona Analiza Głównych Składowych dla Danych Finansowych Wysokiej Częstotliwości
Complex Principal Component Analysis for High Frequency Financial Data
Analiza Głównych Składowych (Principal Component Analysis) jest doskonale znaną metodą analizy czynnikowej. Znajduje ona zastosowanie w wielu dziedzinach, między innymi w geofizyce, neuronauce oraz finansach. Rozszerzeniem tej metody jest Zespolona Analiza Głównych Składowych (Complex Principal Component Analysis), która pozwala na uwzględnienie przesunięcia w czasie, pomiędzy analizowanymi sygnałami/procesami. Podczas swojego wystąpienia przybliżę obie powyższe metody wraz z przykładami. Następnie przedstawię nową metodologię, pozwalającą na precyzyjną estymację zespolonych korelacji, a tym samym zastosowanie CPCA w przypadku danych empirycznych o zmiennym kroku czasowym. Na koniec pokażę wyniki opisywanych metod dla danych tickowych z Giełdy Tokijskiej.
2016-12-06 (Wtorek)
Jarosław Klamut (Wydział Fizyki UW)
Błądzenie losowe w czasie ciągłym ze skorelowanymi czasami wyczekiwania
Continuous time random walk with correlated waiting times
Referat dotyczyć będzie błądzenia losowego w czasie ciągłym z uwzględnieniem korelacji pomiędzy czasami wyczekiwania. Przedstawione będą wyniki z aktualnych prac w tym temacie. Anomalna dyfuzja otrzymywana w tych modelach wynika z postaci rozkładów czasów wyczekiwania i wielkości skoków (rozkłady alfa-stabilne) oraz wprowadzonych zależności pomiędzy czasami wyczekiwania (pamięć eksponencjalna, wykładnicza oraz błądzenie losowe czasów wyczekiwania).
2016-11-22 (Wtorek)
Dr Christophe Schinckus (University of Leicester)
1996-2016: dwie dekady ekonofizyki: pomiędzy metodologiczną dywersyfikacją a konceptualną koherencją
1996-2016: Two decades of econophysics: Between methodological diversification and conceptual coherence
This seminar aimed at presenting the scattered econophysics literature as a unified and coherent field through a specific lens imported from philosophy science. More precisely, I used the methodology developed by Imre Lakatos to cover the methodological evolution of econophysics over these last two decades. In this perspective, three co-existing approaches have been identified: statistical econophysics, bottom-up agent based econophysics and top-down agent based econophysics.
2016-11-15 (Wtorek)
Piotr Kosewski (Wydział Fizyki UW)
Modelowanie szkód w ubezpieczeniach - analiza danych zagregowanych i szczegółowych
Modeling damage insurance - analysis of aggregate data and detailed
Pomimo rozwoju technologicznego i upowszechnienia komputerów,modelowanie aktuarialne w znacznym stopniu wciąż opiera się o technikistworzone z myślą o obliczeniach "na kartce". Jednak, wraz ze wzrostem ilości dostępnych danych oraz możliwości ich analizy, coraz większą popularnością cieszą się metody symulacyjne czy związane z tematyką Big Data. W referacie omówię praktyczne podstawy modelowania szkód, tradycyjne techniki obliczeń na danych zagregowanych oraz problemy wynikające z ich stosowania. Następnie przejdę do współcześnie rozwijanych metod o większej złożoności obliczeniowej
2016-11-08 (Wtorek)
Mateusz Wiliński (Wydział Fizyki UW)
Korelacje i struktura rynku dla danych finansowych wysokiej częstotliwości
Correlation and market structure for high frequency financial data
Wykorzystanie technik korelacyjnych i grafowych jest skuteczną metodą analizowania struktury rynkowej na podstawie notowań giełdowych. Najpopularniejszym estymatorem korelacji stosowanym do danych finansowych jest korelacja Pearsona. Jej zasadniczy problem tkwi w założeniu stałego kroku czasowego co wymaga agregacji danych i skutkuje utratą części informacji. W swojej prezentacji pokażę kilka metod pozwalających na analizowanie niezaagregowanych danych i wykorzystam je w analizie grafowej spółek największego japońskiego indeksu giełdowego: Nikkei 225. Odniosę się również do znanego efektu Eppsa i spróbuję odpowiedzieć na pytanie czy podobny efekt można zaobserwować dla topologii rynku.
2016-10-25 (Wtorek)
Denis Dobkowski-Ryłko (Wydział Fizyki UW)
Analiza strumienia zleceń giełdowych ze szczególnym uwzględnieniem efektów pamięciowych. Porównanie giełdy Japońskiej i Brytyjskiej
Analysis stream of orders listed with particular emphasis on the effects of memory. Comparison of Japanese and British stock exchanges
Przedmiotem referatu jest statystyczna charakterystyka księgi zleceń, która dokonana została na podstawie danych z giełdy londyńskiej i tokijskiej. Przedstawione zostaną wyniki badań długiej pamięci strumienia zleceń uwzględniające m.in. autokorelację znaków wszystkich zleceń oraz znaków zleceń inicjujących transakcje. Do opisu dynamiki księgi zleceń wykorzystany zostanie model wirtualnej cząstki Browna zanurzonej w cieczy zleceń, który zaproponowany został przez Y. Yura, H. Takayasu, D. Sornette i M. Takayasu w pracy Financial Brownian Particle in the Layered Order-Book Fluid and Fluctuation-Dissipation Relations [Phys. Rev. Lett. 112,098703(2014)], do opisu kursu wymiany USD i JPY na rynku Forex. Przedstawiony zostanie również model giełdy będący alternatywą dla tzw. zero intelligence models.
2016-10-18 (Wtorek)
Jarosław Kwapień (Wydział Fizyki UW)
Jak mierzyć korelacje wyższych rzędów pomiędzy danymi niestacjonarnymi?
How to measure the higher-order correlations between non-stationary data
Standardowe miary korelacji, takie jak współczynnik Pearsona, są nieodpowiednie do ilościowej analizy danych niestacjonarnych. O wiele lepiej swą rolę spełnia miara oparta na fluktuacjach pozbawionych trendu, którą można zdefiniować w sposób analogiczny do współczynnika Pearsona, ale w oparciu o tzw. funkcje fluktuacji rzędu q, gdzie q ma wartość rzeczywistą. Taka definicja pozwala na stworzenie swoistego filtru, umożliwiającego badanie korelacji pomiędzy fluktuacjami o wybranym zakresie amplitud. W przypadku danych wielokanałowych współczynnik korelacji zdetrendowanych rzędu q może zostać użyty w analizie sieciowej do konstrukcji odpowiednio zmodyfikowanych drzew MST. Drzewa takie można z powodzeniem wykorzystać w analizie danych empirycznych, pochodzących na przykład z rynków finansowych.