Графодинамічні методи дослідження складності сучасних фондових ринків
Loading...
Date
2016
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»
Abstract
У статті запропоновано концептуально новий методологічний підхід до аналізу фінансових часових рядів, який автори застосовують разом з іншими для дослідження складності фінансових ринків. Суть цього підходу полягає в тому, що для побудови нових мір динамічної складності ринку часові ряди фінансових даних попередньо перетворюються в складні мережі на основі ідеї рекурентності точок фазової траєкторії системи. Далі для побудованої мережі розраховується широкий набір показників, що відображають різноманітні спектральні і топологічні характеристики мережі. Реалізація алгоритму ковзного вікна дозволяє прослідкувати графодинаміку складної системи. Якщо та чи інша з визначених мір складності проявляє характерну поведінку у часі, яка збігається з певними критичними змінами на фінансових ринках, її можна використати у якості індикатора-передвісника таких змін. Проведене експериментальне дослідження складних мереж, побудованих у рамках запропонованого методологічного підходу, підтвердило його адекватність і високу здатність до передбачення кризових явищ на фондових ринках.
The authors propose in this article a conceptually new methodological approach to the analysis of financial time series, which is used along with other methods for the study of financial markets’ complexity. The core idea of this approach is construction of new measures of market’s dynamic complexity on the basis of transforming the time series of financial data to «complех networks» based on the principle of recurrence of states in system’s phase trajectory. Then for built network is calculated a wide set of measures that represent a variety of spectral and topological characteristics of the network. The realization of «sliding window» algorithm allows tracing the graphodynamics of the complex system. It’s expedient to use as an indicator-harbinger of changes in the financial markets such from selected measures of complexity, which demonstrates a characteristic behavior in time, coinciding with certain critical market changes. Experimental studies of complex networks, constructed in the framework of proposed methodological approach, confirmed their adequacy and high ability to predict the crisis phenomena in the stock markets.
В статье предложен концептуально новый методологический подход к анализу финансовых временных рядов, применяемый авторами наряду с другими для исследования сложности финансовых рынков. Суть этого подхода заключается в том, что для построения новых мер динамической сложности рынка временные ряды предварительно трансформируются в сложные сети на основе идеи рекуррентности точек фазовой траектории системы. Затем для построенной сети рассчитывается широкий набор показателей, отражающих разнообразные спектральные и топологические характеристики сети. Реализация алгоритма скользящего окна позволяет проследить графодинамику сложной системы. Если та или иная из выбранных мер сложности проявляет характерное поведение во времени, совпадающее с определенными критическими изменениями на финансовых рынках, то ее можно использовать в качестве индикатора-предвестника таких изменений. Проведенное экспериментальное исследование сложных сетей, построенных в рамках предлагаемого методологического подхода, подтвердило его адекватность и высокую способность к предсказанию кризисных явлений на фондовых рынках.
The authors propose in this article a conceptually new methodological approach to the analysis of financial time series, which is used along with other methods for the study of financial markets’ complexity. The core idea of this approach is construction of new measures of market’s dynamic complexity on the basis of transforming the time series of financial data to «complех networks» based on the principle of recurrence of states in system’s phase trajectory. Then for built network is calculated a wide set of measures that represent a variety of spectral and topological characteristics of the network. The realization of «sliding window» algorithm allows tracing the graphodynamics of the complex system. It’s expedient to use as an indicator-harbinger of changes in the financial markets such from selected measures of complexity, which demonstrates a characteristic behavior in time, coinciding with certain critical market changes. Experimental studies of complex networks, constructed in the framework of proposed methodological approach, confirmed their adequacy and high ability to predict the crisis phenomena in the stock markets.
В статье предложен концептуально новый методологический подход к анализу финансовых временных рядов, применяемый авторами наряду с другими для исследования сложности финансовых рынков. Суть этого подхода заключается в том, что для построения новых мер динамической сложности рынка временные ряды предварительно трансформируются в сложные сети на основе идеи рекуррентности точек фазовой траектории системы. Затем для построенной сети рассчитывается широкий набор показателей, отражающих разнообразные спектральные и топологические характеристики сети. Реализация алгоритма скользящего окна позволяет проследить графодинамику сложной системы. Если та или иная из выбранных мер сложности проявляет характерное поведение во времени, совпадающее с определенными критическими изменениями на финансовых рынках, то ее можно использовать в качестве индикатора-предвестника таких изменений. Проведенное экспериментальное исследование сложных сетей, построенных в рамках предлагаемого методологического подхода, подтвердило его адекватность и высокую способность к предсказанию кризисных явлений на фондовых рынках.
Description
Keywords
Складні мережі, графодинаміка, рекурентні мережі, динамічна складність, динаміка фондових ринків, аналіз часових рядів, Complex networks, graphodynamics, recurrence networks, dynamical complexity, stock markets’ dynamics, time series analysis, Сложные сети, графодинамика, рекуррентные сети, динамическая сложность, динамика фондовых рынков, анализ временных рядов
Citation
Соловйов В. М. Графодинамічні методи дослідження складності сучасних фондових ринків / В. М. Соловйов, А. Ш. Тулякова // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2016. – № 5. – С. 152–179.