|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Синхронные компоненты финансовых временных рядов
А. А. Любушинa, Ю. А. Фарковb a Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН,
Россия, 123242, г. Москва, ул. Б. Грузинская, д. 10, стр. 1
b Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ,
Россия, 119571, г. Москва, проспект Вернадского, д. 82
Аннотация:
В статье предлагается метод совместного анализа многомерных финансовых временных рядов, основанный на оценке набора свойств котировок акций в скользящем временном окне и последующем усреднении значений свойств по всем анализируемым компаниям. Основной целью анализа является построение мер совместного поведения временных рядов, реагирующих на возникновение синхронной или когерентной составляющей. Когерентность поведения характеристик сложной системы является важным признаком, позволяющим оценить приближение системы к резким изменениям своего состояния. Фундаментом для поиска предвестников резких изменений является общая идея увеличения корреляции случайных флуктуаций параметров системы по мере ее приближения к критическому состоянию. Приращения временных рядов стоимостей акций имеют выраженный хаотический характер и обладают большой амплитудой индивидуальных помех, на фоне которых слабый общий сигнал может быть выделен лишь на основе его коррелированности в разных скалярных компонентах многомерного временного ряда. Известно, что классические методы анализа, основанные на использовании корреляций между соседними отсчетами, являются малоэффективными при обработке финансовых временных рядов, поскольку с точки зрения корреляционной теории случайных процессов приращения стоимости акций формально имеют все признаки белого шума (в частности, «плоский спектр» и «дельта-образную» автокорреляционную функцию). В связи с этим предлагается перейти от анализа исходных сигналов к рассмотрению последовательностей их нелинейных свойств, вычисленных во временных фрагментах малой длины. В качестве таких свойств используются энтропия вейвлет-коэффициентов при разложении в базис Добеши, показатели мультифрактальности и авторегрессионная мера нестационарности сигнала. Построены меры синхронного поведения свойств временных рядов в скользящем временном окне с использованием метода главных компонент, значений модулей всех попарных коэффициентов корреляции и множественной спектральной меры когерентности, являющейся обобщением квадратичного спектра когерентности между двумя сигналами. Исследованы акции 16 крупных российских компаний с начала 2010 по конец 2016 годов. С помощью предложенного метода идентифицированы два интервала времени синхронизации российского фондового рынка: с середины декабря 2013 г. по середину марта 2014 г. и с середины октября 2014 г. по середину января 2016 г.
Ключевые слова:
финансовые временные ряды, вейвлеты, энтропия, мульти-фракталы, предсказуемость, синхронизация.
Поступила в редакцию: 07.02.2017 Исправленный вариант: 08.06.2017 Принята в печать: 23.06.2017
Образец цитирования:
А. А. Любушин, Ю. А. Фарков, “Синхронные компоненты финансовых временных рядов”, Компьютерные исследования и моделирование, 9:4 (2017), 639–655
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/crm88 https://www.mathnet.ru/rus/crm/v9/i4/p639
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 301 | PDF полного текста: | 100 | Список литературы: | 39 |
|