№ 8
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing № 8 by Subject "519.866"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
Item Risk and return for cryptocurrencies as alternative investment: Kohonen maps clustering(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Kaminskyi, Andrii; Камінський, Андрій Б.; Каминский, Андрей Б.; Miroshnychenko, Ihor; Мірошниченко, Ігор Вікторович; Мирошниченко, Игорь Викторович; Pysanets, Kostiantyn; Писанець, Костянтин К.; Писанец, Константин К.The active development of cryptocurrencies in recent years allows iden-tifying the process of forming new class of alternative investment assets. There was formed a sample of cryptocurrencies based on criteria capitalization and historical returns for estimation investment risk of this asset class. The sample included 327 cryptocurrencies, each of which has a capitalization of more than $ 1 mln. Measurement of investment risk was carried out on the basis of five approaches. The first one is grounded on the variability indicators. The second approach includes risk assess-ment in the context of asymmetry. The third is based on the concept of capital formation as part of the risk measures VaR and CVaR. The fourth focuses on measuring sensitivity risk. The fifth approach supposes using the Hurst exponent to measure risk. Based on the measures of these approaches, a comprehensive risk assessment was carried out. To cluster cryptocurrencies by riskiness, indicators from each group were selected, to which the technique of Kohonen self-organizing map was applied. The result was a partition of cryptocurrencies into three clusters. The analysis of the results is proposed and the corresponding conclusions and recommendations are made. Активний розвиток криптовалют в останні роки дозволяє ідентифікувати процес формування нового класу альтернативних інвестиційних активів. Для оцінки інвестиційного ризику цього класу активів у дослідженні була сформована вибірка криптовалют, заснована на критеріях капіталізації та історичної доходності. Вибірка включала 327 криптовалют, які мали капіталізацію більше 1 млн. дол. США. Вимірювання інвестиційного ризику здійснювалося на основі п’яти підходів. Перший з них заснований на показниках варіативності. Другий підхід включав оцінки ризику в контексті асиметрії. Третій ґрунтувався на концепції формування капіталу в межах мір ризику VaR та CVaR. Четвертий був сфокусований на ризику чутливості. П’ятий підхід передбачав використання для вимірювання ризику показника Херста. На основі мір із зазначених підходів було здійснено комплексне оцінювання ризику. Для кластеризації криптовалют за ризиковістю були вибрані індикатори з кожної групи, до яких була застосована технологія самоорганізаційних карт Кохонена. Результатом стало розбиття криптовалют у три кластера. Наведено аналіз отриманих результатів та зроблені відповідні висновки і рекомендації. Активное развитие криптовалют за последние годы позволяет идентифицировать процесс формирования нового класса альтернативных инвестиционных активов. Для оценки инвестиционного риска этого класса активов в исследовании была сформирована выборка криптовалют, основанная на критериях капитализации и исторической доходности. Выборка включала 327 криптовалют, которые имели капитализацию больше 1 млн. дол. США. Измерение инвестиционного риска осуществлялось на основе пяти подходов. Первый из них основан на применении показателей вариативности. Второй подход включал оценки риска в контексте асимметрии. Третий основывался на концепции формирования капитала в рамках мер риска VaR и CVaR. Четвертый был сфокусирован на риске чувствительности. Пятый подход предполагал использование для измерения риска показателя Херста. На основе мер из указанных подходов была осуществлена комплексная оценка риска. Для кластеризации криптовалют по их рисковости были выбраны индикаторы из каждой группы, к которым была применена технология самоорганизующихся карт Кохонена. Результатом стало разбиение криптовалют на три кластера. Приведен анализ полученных результатов и сделаны соответствующие выводы и рекомендации.Item Visibility graphs and precursors of stock crashes(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Soloviev, Vladimir; Соловйов, Володимир М.; Соловьев, Владимир Н.; Solovieva, Viktoria; Соловйова, Вікторія В.; Соловьева, Виктория В.; Tuliakova, Anna; Тулякова, Анна Ш.Based on the network paradigm of complexity, a systematic analysis of the dynamics of the largest stock markets in the world has been carried out in the work. According to the algorithm of the visibility graph, the daily values of stock indices are converted into a network, the spectral and topological properties of which are sensitive to the critical and crisis phenomena of the studied complex systems. It is shown that some of the spectral and topological characteristics can serve as measures of the complexity of the stock market, and their specific behaviour in the pre-crisis period is used as indicators-precursors of crisis phenomena. The influence of globalization processes on the world stock market is taken into account by calculating the interconnection (multiplex) measures of complexity, which modifies in some way, but does not change the fundamentally predictive possibilities of the proposed indicators-precursors. Виходячи з мережної парадигми складності, у роботі проведено системний аналіз динаміки найбільших фондових ринків світу. За алгоритмом графа видимості щоденні значення фондових індексів перетворено у мережу, спектральні і топологічні властивості якої чутливі до критичних і кризових явищ досліджуваних складних систем. Показано, що деякі із спектральних і топологічних характеристик можуть слугувати мірами складності фондового ринку, а їх специфічна поведінка у передкризовий період використовуватись у якості індикаторів-передвісників кризових явищ. Вплив процесів глобалізації на світовий фондовий ринок враховано шляхом розрахунку міжмережніх (мультиплексних) мір складності, які певним чином модифікують, але не змінюють принципово прогнозних можливостей запропонованих індикаторів-передвісників. В работе проведен системный анализ динамики крупнейших фондовых рынков мира, базируясь на сетевой парадигме сложности. Согласно алгоритму графа видимости ежедневные значения фондовых индексов преобразованы в сеть, спектральные и топологические свойства которой чувствительны к критическим и кризисным явлениям исследуемых сложных систем. Показано, что некоторые из спектральных и топологических характеристик могут служить мерами сложности фондового рынка, а их специфическое поведение в предкризисный период использоваться в качестве индикаторов-предвестников кризисных явлений. Влияние процессов глобализации на мировой фондовый рынок учтено путем расчета межсетевых (мультиплексных) мер сложности, которые определенным образом модифицируют, но не меняют принципиально прогнозных возможностей предложенных индикаторов-предвестников.