Tilfeldighetenes spill – klima, renter og strømpriser

23.02.15 Vibeke Os

Hva har pengemarkedsrenter og klima til felles? Jo, de styres av tilfeldigheter – men matematiker Ola Løvsletten finner system i kaoset.

grafer
I sitt doktorgradsarbeid har Løvsletten forsket på matematiske modeller som blant annet kan forutsi svingninger i rente og valutakurser. Illustrasjon: Colourbox

En serie med tilfeldige verdier, enten det gjelder aksjer eller temperatur kan i noen tilfeller forklares med matematiske modeller. Såkalte multifraktale* modeller ble først utviklet av fysikere for å beskrive turbulens, men på midten av 1990-tallet ble det oppdaget at finansdata (blant annet aksjeindekser og valuta) har same type statistikk, dvs at store endringer har en tendens til å følges av store endringer og små endringer følges av små endringer.

 

Løvsletten har sett nærmere på muligheten for å utvikle stokastiske# modeller innen finans- og klimaforskningen. To finansmarkeder; pengemarkedsrenter og strømpriser (Nord-Pool spot), er analysert. I tillegg har Løvsletten jobbet med temperaturdata innhentet fra en database der målinger helt tilbake til år 1900 er arkivert.

 

-Mye av arbeidet mitt har gått ut på å utvikle en mest mulig presis modell for beregning av risiko innen finansmarkedet. Jeg har sett på modeller som skal kunne beregne sannsynligheten for eventuelle finanskriser og hvor kraftige de kan forventes å være, forklarer Løvsletten

 

-Målet er at banken skal kunne forutsi svingninger, i f. eks. rente og valuta , og fange opp bevegelser i en tidlig fase.

 

 -Andre tema for oppgaven min var å analysere regionale (f.eks en by eller et havområde) temperaturer for tidsperioden 1900-2014, med hensyn til trender og langtidshukommelse.

 

Portrett Løvsletten
Ola Løvsletten har fullført en nærings-PhD i et samarbeid mellom Sparebanken Nord-Norge og Institutt for matematikk og statistikk ved UiT-Norges arktiske universitet. Foto: Privat

Løvsletten disputerte 3. Oktober med avhandlingen: "Statistical methods for scale-invariant and multifractal stochastic processes". Doktorgraden, en nærings-PhD, ble finansiert av Norges Forskningsråd og SpareBank-1 Nord-Norge (SNN). Arbeidet ble utført ved UiT-Norges arktiske universitet og Sparebanke-1 NN, avdeling for risikostyring. Veiledere under hans arbeid var Martin og Kristoffer Rypdal ved Fakultet for naturvitenskap og teknologi, UiT.

 

* Multifraktale modeller er karakterisert ved statistiske mønstre som avviker fra normalfordelingen (Gauss-kurven) og som er konstruert for å ivareta endringer i flere tidsskalaer (eks. daglige og månedlige).

#Stokastisk prosess: Matematisk modell for tidsutviklingen av et fenomen, hvor tilfeldigheter spiller en avgjørende rolle. Eksempler kan være dollarkursen dag for dag og middeltemperaturen måned for måned. (Gyldendals åpne leksikon, «Den store Danske»)

På Twitter   #norgesarktiske