Математический анализ финансовых пузырей через фрактальную размерность

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка задачи. Финансовые пузыри и кризисы представляют собой сложные явления, связанные с отклонением цен активов от их фундаментальной стоимости, что требует разработки новых подходов к их анализу. Цель работы исследование финансовых пузырей через методы фрактального анализа, включая расчет фрактальной размерности, для выявления аномалий и прогнозирования рыночных крахов. Используемые методы включают RS-анализ (метод Хёрста) для оценки персистентности временны́х рядов, метод Бокса-счета для определения фрактальной размерности и мультифрактальный анализ для изучения локальных особенностей рыночной динамики. Новизна исследования заключается в комплексном применении фрактального анализа для раннего обнаружения финансовых пузырей, а также в сравнении эффективности различных методов. Результаты показывают, что увеличение фрактальной размерности коррелирует с периодами формирования пузырей, а ее резкие изменения могут служить индикаторами кризисов, что подтверждается примерами кризиса доткомов (2000 г.) и финансового кризиса (2008 г.). Практическая значимость работы заключается в возможности использования предложенного подхода для создания систем раннего предупреждения кризисов, алгоритмической торговли и риск-менеджмента.

Об авторах

П. В. Плотников

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Email: plotnikov.pv@sut.ru
кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой высшей математики 193232, Санкт-Петербург

Д. В. Назаров

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Email: plotnikov.pv@sut.ru

студент группы ИКПИ-24

193232, Санкт-Петербург

А. А. Чуева

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Email: plotnikov.pv@sut.ru

студент группы ИКПИ-24

193232, Санкт-Петербург

З. В. Ким

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Автор, ответственный за переписку.
Email: plotnikov.pv@sut.ru

студент группы ИКПИ-24

193232, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Шихалиева Д. С., Беляева С. В. Траектория экономических кризисов в России в период становления и развития рыночной экономики: оценка, эволюция, управление // Вестник Университета. 2021. № 12. doi: 10.26425/1816-4277-2021-12-144-150. EDN: ULTXXW
  2. Плотников А. В., Харламов А. В. Направления нейтрализации негативного влияния неэкономических шоков на реальный сектор экономики России // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2023. № 1 (139). EDN: QQPSKE
  3. Чиркова Е. В. Теории финансовых пузырей // Корпоративные финансы. 2010. Т. 4. № 3 (15). С. 63–72. EDN: NBNQXD
  4. Кошелев В. Л., Кошелев И. В. Иррациональные трейдеры на финансовых рынках // Актуальные вопросы экономического развития регионов: Материалы Международной научно-практической конференции (Пятигорск, 8 июня 2013 г.). Пятигорск: ООО «Рекламно-информационное агентство на КМВ», 2013. С. 398–405. EDN: TRPANP
  5. Peters E. E. Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics. New York: John Wiley & Sons, 1994.
  6. Зиненко А. В. R/S анализ на фондовом рынке // Бизнес-информатика. 2012. № 3 (21). С. 24–30. EDN: PEOSKN
  7. Grech D., Mazur Z. Can One Make any Crash Prediction in Finance Using the Local Hurst Exponent Idea? // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2004. Vol. 336. Iss. 1–2. PP. 133–145. doi: 10.1016/j.physa.2004.01.018
  8. Kantelhardt J. W., Zschiegner S. A., Koscielny-Bunde E., Havlin S., Bunde A., et al. Multifractal Detrended Fluctuation Analysis of Nonstationary Time Series // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2002. Vol. 316. Iss. 1–4. PP. 87–114. doi: 10.1016/S0378-4371(02)01383-3. EDN: MCPRUN
  9. Jiang Z. Q., Xie W. J., Zhou W. X., Sornette D. Multifractal Analysis of Financial Markets: A Review // Reports on Progress in Physics. 2019. Vol. 82. Iss. 12. P. 125901. doi: 10.1088/1361-6633/ab42fb. EDN: DARTOR
  10. Мансуров А. К. Прогнозирование валютных кризисов с помощью методов фрактального анализа // Проблемы прогнозирования. 2008. № 1 (106). С. 145–158. EDN: ICITYD
  11. Wang J. N., Liu H. C., Hsu Y. T. Time-of-Day Periodicities of Trading Volume and Volatility in Bitcoin
  12. Exchange: Does the Stock Market Matter? // Finance Research Letters. 2020. Vol. 34. P. 101243. doi: 10.1016/j.frl.2019.07.016. EDN: TJDFFX

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».