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

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).