Прогнозирование кризисной ситуации на фондовом рынке

Autor

  • 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

Słowa kluczowe:

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

Abstrakt

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

Biogram autora

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

Кандидат экономических наук

Кафедра экономической кибернетики и информационных технологий

Bibliografia

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

##submission.downloads##

Opublikowane

2015-04-27

Numer

Dział

Economics