Прогнозирование кризисной ситуации на фондовом рынке

Auteurs-es

  • Валентина Михайловна Андриенко Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченкa, 1, г. Одеса, Украина, 65000, Ukraine

DOI :

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2015.41409

Mots-clés :

фондовые рынки, фондовые индексы, показатель Херста, индикаторы, кризисная ситуация

Résumé

Статья посвящена проблеме поиска индикаторов кризисной ситуации на фондовых рынках. На основе R/S анализа выявлено, что в предкризисный период меняется фрактальная размерность пространства эмпирических данных, то есть меняется природа изучаемого объекта. Размерность пространства предлагается использовать в качестве индикатора  негативной тенденции

Biographie de l'auteur-e

Валентина Михайловна Андриенко, Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченкa, 1, г. Одеса, Украина, 65000

Кандидат экономических наук

Кафедра экономической кибернетики и информационных технологий

Références

Bloom, N. (2009). The Impact of Uncertainty Shocks. Econometrica, 77 (3), 623–685. doi: 10.3982/ecta6248

Fedorova, E., Nazarova, J. (2009). Financial indicators of crisis, the Russian stock market. Audit and financial analysis, 3, 442−446.

Andrienko, V. (2013). Assessing the impact of macroeconomic indicators on the dynamics of stock index PFTS. Sotsіalno-ekonomіchnі problemi i power, 1(8), 31−43. Available at: http://sepd.tntu.edu.ua/images/stories/pdf/2013/13avmfup.pdf

Peters, E. (2004). Fractal analysis of financial risks. Moscow: Internet Trading, 304.

Derbentev, V., Sereduk, O., Soloviev, V., Sharapov, O. (2010). Sinergetichnі that ekonofіzichnі methodological doslіdzhennya dinamіchnih that structural characteristics ekonomіchnih systems. Cherkasy, 300.

Solovieva, V., Tuliakova, A. (2013). Using a multifractal analysis of stock markets. Monografіya "Іnformatsіynі tehnologії that modelyuvannya in ekonomіtsі: on the Way to the mіzhdistsiplіnarnostі." Cherkasy, 130−140.

Piskun, O. (2011). Features of the application of recurrent and recurrent diagrams quantitative analysis for the study of financial time series, 3 (3), 111−118.

Andrews, D. (1984). Non-Strong Mixing Autoregressive Process. Journal of Probability, 21 (4), 930–934. doi: 10.2307/3213710

Téléchargements

Publié-e

2015-04-27

Numéro

Vol. 4 No. 3(9) (2015)

Rubrique

Economics

Licence

(c) Tous droits réservés Валентина Михайловна Андриенко 2015

Licence Creative Commons

Cette œuvre est sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International.

Our journal abides by the Creative Commons CC BY copyright rights and permissions for open access journals.

Authors, who are published in this journal, agree to the following conditions:

1. The authors reserve the right to authorship of the work and pass the first publication right of this work to the journal under the terms of a Creative Commons CC BY, which allows others to freely distribute the published research with the obligatory reference to the authors of the original work and the first publication of the work in this journal.

 2. The authors have the right to conclude separate supplement agreements that relate to non-exclusive work distribution in the form in which it has been published by the journal (for example, to upload the work to the online storage of the journal or publish it as part of a monograph), provided that the reference to the first publication of the work in this journal is included.