Transport catastrophe analysis as an alternative to a fractal description: theory and application to financial crisis time series
这项调查的目的是克服的限制persistence分析，介绍了由Benoit Mandelbrot分形布朗过程：不可微性，布朗性质的过程和线性记忆措施。通过考虑相扩散幂律，我们扩展了Hurst因子的意义。结果表明，作为分叉的指标，前灾难稳定导致一个新的最小值的瞬时相扩散，而分叉导致的瞬时运输的增加。扩散分析的基本结论进行了比较的李雅普诺夫稳定性模型。一个扩展的雷诺参数已被引入作为相变的指标。结合扩散和雷诺分析已被应用于描述的时间序列的道琼斯工业周价格的世界金融危机的2007-2009年。2008年10月，当抵押贷款危机被修复时，扩散和雷诺参数显示出极端值。结合R/D描述，可以区分市场演变的短记忆和长记忆转变。据指出，金融系统的系统性大规模失败始于2008年10月，并于2009年2月开始消退。
2014-09-21 q-fin.ST
Statistical properties of the aftershocks of stock market crashes revisited: Analysis based on the 1987 crash, financial-crisis-2008 and COVID-19 pandemic
在任何一场独特的危机中，恐慌性抛售都会导致大规模的股票市场崩盘，这种崩盘可能会持续一天以上，被称为主震。在股票价格的整个恢复阶段，可以感受到余震形式的主震的影响。由于市场在复苏期间仍处于压力之中，任何小的扰动都会导致相对较小的余震。恢复阶段的持续时间已估计使用结构断裂分析。我们对1987年股票市场崩盘、2008年金融危机和2020年COVID-19疫情进行了统计分析，考虑了主震和余震的实际崩盘时间。早些时候，这样的分析是考虑一天的绝对回报，这不能正确地捕捉崩溃。结果表明，股票市场的主震和余震均遵循古登堡-里克特（GR）幂律。此外，与2008年金融危机相比，我们从GR定律中获得了COVID-19崩溃的更高$β$值。这意味着COVID-19期间股价的复苏可能比金融危机-2008更快。该结果与目前市场从COVID-19疫情中复苏一致。分析表明，恢复阶段高震级余震较少，低震级余震频繁。分析还表明，分布$P(τ_i)$遵循广义帕累托分布，即，$\displaystyle~P(τ_i)\propto\frac{1}{\{1+λ(q-1)τ_i\}^{\frac{1}{(q-1)}}}$，其中$λ$和$q$为常数，$τ_i$为出现间隔时间。这种分析可以帮助投资者在市场崩溃时重组他们的投资组合。
2021-09-01 q-fin.ST
CRISIS ALERT:Forecasting Stock Market Crisis Events Using Machine Learning Methods
本文利用随机森林和极端梯度提升等机器学习方法，基于75个日频市场变量预测美国股市危机事件，并通过分类指标比较发现极端梯度提升表现最佳。
2024-01-06 cs.LG q-fin.ST
Fractal Markets Hypothesis and the Global Financial Crisis: Scaling, Investment Horizons and Liquidity
我们研究了分形市场假说及其对流动性和投资视野的关注是否对21世纪末全球金融危机等金融危机期间的金融市场动态做出了合理的预测。与主流的有效市场假说相比，分形市场假说认为金融市场是由多个异质主体组成的复杂系统，这些异质主体的区别主要体现在它们的投资期限上。本文通过标度交易过程的方差，引入了几种新的度量不同投资期限下交易活动的方法。在三个最具流动性的美国指数-大疆，纳斯达克和标准普尔500-我们表明，分形市场假说的预测实际上符合观察到的行为相当好。
2012-03-22 q-fin.GN q-fin.ST
Regularity in forex returns during financial distress: Evidence from India
本文利用近似熵和样本熵研究2006-2021年印度外汇收益的随机性，发现金融危机期间收益规律性增强，且样本熵是更优的规律性度量指标。
2023-08-08 q-fin.ST
Non-Extensive Value-at-Risk Estimation During Times of Crisis
风险价值是金融市场中度量和管理不确定性的一个重要研究课题。风险价值虽然是一种常用的风险控制工具，但对其绩效却存在着诸多的批评。本研究所研究的案例之一是危机时期的风险价值低估。在这些时期，市场的非高斯行为加剧，正常模型估计的风险值低于实际值。事实上，在危机时期，金融收益序列中极值的概率密度增加，收益序列的这种重尾行为降低了正常风险价值估计模型的准确性。Tsallis熵框架和非广延统计方法是描述收益率序列非高斯行为的一种潜在方法。在本文中，我们使用非扩展的风险价值模型来分析危机时期金融市场的行为。通过应用q-高斯概率密度函数，我们可以看到一个更好的风险价值估计相比，正常的模型，特别是在危机时期。我们发现，q-高斯模型估计风险价值优于正常模型。我们还看到，在成熟市场，很明显，在危机时期，正常条件和非广泛方法之间的风险价值差异增加了一个以上的标准差，但在新兴市场，我们看不到一个特定的模式。
2021-01-15 q-fin.ST
The impact of the financial crisis on the long-range memory of European corporate bond and stock markets
本文研究了1998年7月至2015年2月期间欧盟6国公司债券和股票指数的长记忆性。为了度量长程相关性，我们用DFA方法和滑动窗口计算了赫斯特指数。我们发现赫斯特指数在股票和债券市场上的表现不同，股票指数比债券指数更平滑。我们验证了信息效率的水平是随时间变化的。此外，我们发现2008年金融危机对固定收益市场和股票市场的影响是不对称的，影响前者，但不影响后者。使用R/S方法得到类似的结果。
2016-05-21 q-fin.GN q-fin.ST
The Network of U.S. Mutual Fund Investments: Diversification, Similarity and Fragility throughout the Global Financial Crisis
网络理论最近被证明是有用的金融系统的许多属性的量化。对投资组合结构的分析是一个主要的应用，因为它们最终的相互关系和重叠影响到个人投资者的实际风险分散。我们研究了美国共同基金投资组合及其资产的双边网络。我们遵循其在全球金融危机期间的演变，并分析了经典投资组合理论中所理解的多元化与不同基金投资相似性之间的相互作用。我们发现，平均而言，投资组合在危机期间变得更加多样化，相似性降低。然而，我们也发现，大的重叠是远远超过预期的随机分配的投资模型。这表明基金投资组合策略之间存在很强的相关性。我们引入了一个简化的金融冲击传播模型，我们利用它来表明，一个系统性风险成分起源于投资组合的相似性。尽管投资组合的多样化程度有所提高，但由于这种影响，该网络在危机后仍然很脆弱。我们的研究结果表明，分散化甚至可能增加系统性风险时，基金分散以同样的方式。多样化和相似性可以起到对立的作用，为了正确评估系统性风险，应该考虑到两者之间的权衡。
2018-01-07 q-fin.ST stat.AP
Sanction or Financial Crisis? An Artificial Neural Network-Based Approach to model the impact of oil price volatility on Stock and industry indices
在本文中，我们模拟了国际制裁和制裁后两个时期的油价波动对德黑兰股票指数和工业指数的影响。为了分析研究的目的，我们使用了前馈神经网络。研究时间为2008年至2018年，分为国际能源制裁期间和制裁后两个时期。研究结果表明，前向神经网络对股票市场和行业指数的预测效果较好，说明油价波动对股票和行业指数有显著影响。在制裁后和全球金融危机期间，该模型对行业指数的预测效果较好。此外，油价-股票市场指数预测在国际制裁期间表现较好。这些结果对于金融市场分析师和政策制定者了解哪些因素以及何时影响金融市场具有一定的参考价值，特别是对于伊朗这样一个石油依赖型国家，在国际政治不确定的情况下。关键词：前馈神经网络，工业指数，国际能源制裁，油价波动，德黑兰股票指数
2020-09-11 q-fin.CP q-fin.ST
Dynamical Hurst exponent as a tool to monitor unstable periods in financial time series
我们调查使用的赫斯特指数，动态计算的移动时间窗口，以评估金融公司的稳定性/不稳定性的水平。2007-2010年信贷危机后接受救助的金融公司，在危机爆发前的一段时间内，广义赫斯特指数随时间呈明显上升趋势。相反，属于其他市场部门的公司，在整个危机中受到的影响最小，表现出相反的行为。这些研究结果表明，使用缩放行为作为工具来跟踪一个公司的稳定性水平的可能性。在本文中，我们介绍了一种方法来计算广义赫斯特指数，赋予更大的权重，最近的事件相对于旧的。这样，遥远过去的大波动就不太可能影响最近的过去。我们还研究了与对数收益率分布的尾部相关的标度，并将此标度与与赫斯特指数相关的标度进行比较，观察到这些公司的价格动态过程是真正的多标度。
2011-09-02 q-fin.ST
Structural Changes on Warsaw's Stock Exchange: the end of Financial Crisis
在本文中，我们分析了华沙的股票市场的结构，使用复杂系统的方法与网络科学和信息理论。我们发现华沙的证券交易所的年度时间序列在2000年和2013年之间的日志回报的最小生成树。对于这些树中的每个股票，我们计算其马尔可夫中心性度量来估计其在网络中的重要性。我们还估计熵率为这些时间序列使用Lempel-Ziv算法为基础的估计，研究这些价格变化的可预测性。将所研究的股票分为26个部门，使我们能够研究华沙股票市场的变化结构，并得出结论，严格意义上的金融危机已经在2012-13年结束了华沙的股票市场。我们还评论的历史和前景的华沙市场的日志回报的基础上，他们的平均值，变异性，熵和中心的股票在依赖网络。
2013-11-17 physics.soc-ph q-fin.ST
Random walks and market efficiency in Chinese and Indian equity markets
市场有效性假说是全球投资者持有多元化投资组合的一个重要概念。随着世界经济日益一体化，越来越多的人投资于全球新兴市场。这意味着，了解这些市场的效率是相关的。本文通过研究2008年全球金融危机和2015年中国金融危机对中国和印度新兴股票市场股票市场有效性的影响，检验了市场有效性。本文以孟买证券交易所（BSE 200）和上海证券交易所综合指数为样本，将20年的数据分为金融危机前（I期）、衰退期（II期）、衰退后中国金融危机前（III期）和中国金融危机爆发至今（IV期）四个阶段。在整个样本期和四个子期内，使用自相关检验、游程检验和单位根检验（增强的Dickey-Fuller）对SSE和BSE的每日收益进行了检查和随机性测试。所有这些检验的证据都支持印度和中国股票市场都没有表现出弱形式的市场有效性。它们总体上不遵循随机游走，在前三个时期（1996年至2015年），这意味着经济衰退在很大程度上没有影响市场，尽管在2008年全球金融危机之后，效率似乎在增加。
2017-09-12 q-fin.CP q-fin.ST
Contagion among Central and Eastern European stock markets during the financial crisis
本文是对国际股票市场同步性和传染性的文献贡献。我们的方法的新颖之处在于应用小波工具的高频金融市场数据，这使我们能够了解股票市场之间的关系，在时间-频率域。经济时间序列分析的主要部分是在时域或频域分别进行的，而小波分析结合了这两种基本方法。小波技术揭示了中欧和东欧（CEE）股票市场和德国DAX指数在不同的投资期限之间的相关性有趣的动态。结果表明，中东欧市场与该地区主要市场的连接在较高频率下比在较低频率下明显降低。与以往的文献相反，我们的文件显着降低传染性的中东欧市场和德国DAX后，大2008年股票市场崩溃。
2013-09-30 q-fin.GN q-fin.ST
Efficiency of the financial markets during the COVID-19 crisis: time-varying parameters of fractional stable dynamics
本报告探讨COVID-19对金融市场的影响。它侧重于市场有效性的演变，使用两个效率指标：赫斯特指数和分数Lévy稳定运动的记忆参数。第二种方法结合，在同一个模型的动态，阿尔法稳定分布和价格收益之间的依赖结构。我们提供了一个动态估计方法的两个效率指标。该方法引入了一个自由参数，即贴现因子，我们选择该参数以获得对观测价格收益的最佳α稳定密度预测。COVID-19危机期间股票指数的应用显示，美国指数的效率大幅下降。相反，亚洲及澳洲指数似乎受影响较小，而这些市场在COVID-19危机期间的效率甚至令人质疑。
2021-11-25 q-fin.GN q-fin.ST stat.AP
Efficient Multi-Change Point Analysis to decode Economic Crisis Information from the S&P500 Mean Market Correlation
University of Münster（明斯特大学）
本文提出一种高效多转折点分析方法，用于从标普500均市场相关性中解码经济危机信息，通过比较全球经济事件验证了其作为宏观经济指标的有效性。
2023-07-25 q-fin.CP q-fin.ST
A Comparison between Financial and Gambling Markets
School of Mathematics and Statistics, University of St Andrews（圣安德鲁斯大学数学与统计学院）
本文比较了金融市场与赌博市场，探讨了交易平台、产品、流程、参与者和策略等方面的异同，发现两者存在诸多相似之处，并指出金融市场的策略可应用于赌博市场，如统计套利在对冲平台上被有效使用。
2026-05-12 q-fin.ST
Dynamic Multi-Factor Clustering of Financial Networks
我们研究了当有多个因素影响相关性结构时，金融工具形成集群的趋势。具体来说，我们考虑一个股票投资组合，其中包含来自不同行业的公司，位于几个不同的国家。部门成员和地理位置相结合，创造了一个复杂的集群结构，公司似乎首先根据部门进行划分，在每个工业部门内出现地理子集群。我们认为，标准的技术检测重叠集群和社区是无法捕捉这种类型的结构，并显示如何强大的回归技术，而不是可以用来消除行业和地理的影响，分别从相关矩阵。我们的分析显示，在2008年金融危机之前，企业并不倾向于根据地理位置形成集群。这种情况在危机发生后立即发生了变化，地理位置成为集群的一个更重要的决定因素。
2015-05-07 q-fin.ST
Predicting future stock market structure by combining social and financial network information
我们证明，未来市场的相关性结构可以预测高样本外的准确性，使用一个多路复用的网络方法，结合从社交媒体和金融数据的信息。市场结构是通过量化资产价格回报的共同运动来衡量的，而社会结构则是通过社交媒体对这些资产的意见的共同运动来衡量的。预测是通过一个简单的模型来获得的，该模型使用链接持久性和通过跨金融和社交媒体层的三元闭合的链接形成。结果表明，与假设时不变金融相关结构的基准模型相比，该模型可以预测未来市场结构，样本外性能提高高达40%.社交媒体信息导致所有测试设置的改进模型，特别是在金融市场结构的长期预测中。令人惊讶的是，金融市场结构比社会舆论结构表现出更高的可预测性。
2018-11-26 q-fin.ST
Hierarchical structure of stock price fluctuations in financial markets
金融市场和动荡由于相同的定量方法和几个共同的程式化事实而被广泛地比较。本文应用She-Leveque（SL）体系来研究和量化金融市场中股票价格波动的层次结构，该体系用于解释流体湍流中速度波动的标度指数偏离Kolmogorov单分形标度的现象.因此，我们观察到一些有趣的结果：（i）与多重分形标度相关的层次结构普遍存在于我们研究的所有股票价格波动中。(ii)发达金融市场与新兴市场之间描述SL层次结构的定量统计参数存在明显差异。(iii)对于高频股票价格波动，不同时间段的层次结构不同。这些结果为研究金融市场的波动性和金融市场动力学提供了一个新的类比，也为深入理解金融市场的多重分形性提供了一个新的视角。
2012-09-19 q-fin.ST
Random walker in a temporally deforming higher-order potential forces observed in financial crisis
市场价格波动的基本特性被最近开发的随机游走模型很好地描述在一个时间变形的二次势力，其中心是由过去的价格轨迹的移动平均[Physica A 370，pp 91 -97，2006]。通过对泡沫、崩盘等异常事件的高频金融时间序列的分析，证实了市场中存在非线性势能。我们通过应用信息准则证明了它的存在性的统计意义。这种新的时间序列分析有望广泛应用于随机现象中的非平稳征兆的检测。
2008-11-27 physics.data-an physics.soc-ph q-fin.GN
Complex Systems: From Nuclear Physics to Financial Markets
我们比较了原子核和金融市场的相关性和相干结构。在核物理部分，我们回顾了巨共振，它可以被解释为嵌入混沌的相干结构。用类似的方法，我们研究了DAX和道琼斯指数的金融经验相关矩阵。我们将证明，如果时区延迟被适当地考虑，这两个不同的市场在很大程度上合并为一个。这是反映了最大的特征值，发展相对于其余的差距，混沌特征值。通过对金融总体特性的扩展研究，我们还讨论了金融对数周期的临界相似现象，并给出了具体的例子。
2009-10-22 q-fin.ST
Variety of Stock Returns in Normal and Extreme Market Days: The August 1998 Crisis
我们研究了最近推出的一组在金融市场上交易的股票收益率的品种。这项调查是通过考虑1998年8月31日标准普尔500指数崩溃的15天时间内的每日和日内时间范围来完成的。在此期间在纽约证券交易所交易的所有股票都被考虑在本分析中。我们发现，在每日收益分析中观察到的品种的统计特性也适用于日内收益。特别是，收益率分布的最大变化在开盘或收盘时（程度较低）最局部化。
2001-04-19 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Quantifying instabilities in Financial Markets
自二十世纪初以来，全球金融危机对经济造成了毁灭性的影响，并继续对政府，企业和社会造成越来越大的附带损害。到目前为止，所有试图获得有效方法来预测这些事件的努力都令人失望。然而，寻求一个稳健的估计的程度的市场有效性，甚至，一个危机预测，仍然是该领域的研究最多的课题之一。我们在这里提出了一个原始的贡献，结合信息理论与图形的概念，研究32个全球贸易市场的回报率序列。具体来说，我们提出了一个非常简单的量化指标，它与全球金融不稳定时期高度相关，也是市场危机风险和市场弹性的一个很好的估计。我们发现，当应用于在上一次重大全球市场危机中发挥核心作用的国家时，这个估计器显示出惊人的结果。我们的量词的简单性和有效性使我们能够预测它在广泛的学科中的使用。
2017-04-18 cs.IT math.IT q-fin.ST
The Spread of the Credit Crisis: View from a Stock Correlation Network
席卷全球金融市场的信贷危机可能需要数年时间和整个职业生涯才能完全理解和分析。然而，对当前趋势的一项简短的实证研究表明，某些市场（在这种情况下是美国股市）的损失遵循一种级联或流行病流动模型，沿着各种股票的相关性。这种现象将通过整个网络的股票收益率的图形显示以及股票收益率对拓扑度量的依赖性来显示。最后，将讨论“流行病”或“级联”的概念是否是这场危机的隐喻或模型。
2009-06-08 physics.data-an q-fin.ST
Modeling of crisis periods in stock markets
我们利用最近的计算框架来建模和检测股票市场的金融危机，以及加密货币市场的冲击事件，其特征是价格突然或严重下跌。我们的方法能够检测到法国工业股票市场从1929年崩盘开始的所有过去危机，包括1990年之后的金融危机（例如2000年的互联网泡沫破裂，2002年的股市低迷），以及加密货币市场的所有过去崩溃，即2018年，以及2020年由于COVID-19。我们利用copulae聚类，基于概率分布之间的距离，以验证框架的可靠性，我们表明，集群包含copulae从类似的市场状态，如正常状态，或危机。此外，我们提出了一种新的回归模型，可以成功地检测所有过去的事件，使用不到10%的信息，以前的框架需要。我们通过行业资产的历史数据来训练我们的模型，我们能够检测到加密货币市场中所有过去的冲击事件。我们的工具为我们的软件框架提供了必要的组件，可以快速可靠地检测甚至预测数百种资产的股票和加密货币市场的冲击事件。
2021-03-19 cs.CG q-fin.ST
Identifying financial crises in real time
在热力学制定的多重分形措施，被证明是能够检测大的波动在早期阶段，在这里，我们提出了一个新的指数，使我们能够区分事件，如金融危机在实时。我们计算配分函数，从那里我们得到类似于自由能和比热的热力学量。该指标被定义为归一化能量变化，它可以用来研究随机时间序列的行为，如金融市场的日常数据。著名的金融市场崩盘--黑色星期四（1929年）、黑色星期一（1987年）和次贷危机（2008年）--都有明确而有力的结果。该方法也适用于2011年的市场波动。从这些结果来看，2011年明显的危机似乎与其他三次危机性质不同。我们还表明，该分析具有预测能力。
2012-11-05 nlin.CG physics.data-an q-fin.ST
Causal Hierarchy in the Financial Market Network -- Uncovered by the Helmholtz-Hodge-Kodaira Decomposition
本文提出利用Helmholtz-Hodge-Kodaira分解将复杂的金融Granger causality网络拆分为旋转和梯度分量以揭示因果层级，发现Covid危机期间贵金属和医药产品是主导驱动因素，为理解市场危机动态提供了有效方法。
2024-08-23 physics.data-an q-fin.ST stat.AP
Financial Market Trend Forecasting and Performance Analysis Using LSTM
金融市场趋势预测方法是当今金融市场研究的热点。目前仍然存在许多挑战，并且已经积极地进行了与之相关的各种研究。特别是近年来，基于神经网络的金融市场趋势预测的研究引起了人们的广泛关注。然而，以往的研究并未涉及在时间序列数据中表现良好的基于LSTM的金融市场预测方法。基于神经网络的预测技术和传统预测技术的性能也缺乏比较分析。本文提出了一种基于LSTM的金融市场趋势预测方法，并通过实验分析了其与现有金融市场趋势预测方法的性能。该方法通过数据预处理过程准备输入数据集，从而反映金融数据分析中使用的所有基本面数据、技术数据和定性数据，并通过LSTM进行全面的金融市场分析。本文对现有的金融市场趋势预测模型的性能进行了实验和比较，并根据金融市场的环境进行了性能分析。此外，我们使用开源和平台实现了所提出的方法，并使用各种金融数据指标预测金融市场趋势。
2020-03-31 cs.LG q-fin.ST
Institutional Differences, Crisis Shocks, and Volatility Structure: A By-Window EGARCH/TGARCH Analysis of ASEAN Stock Markets
本研究通过分窗口EGARCH/TGARCH模型分析东盟三国股市，发现危机加剧波动持续性与不对称性，制度成熟度缓冲冲击并加速恢复。
2025-10-15 q-fin.ST stat.ME
Correlation, Network and Multifractal Analysis of Global Financial Indices
本文运用RMT、Network和MF-DFA方法研究了20个全球金融指数的相关性、网络性和多重分形特性。我们分别比较了2008年金融危机之前和期间的结果。我们发现，网络方法提供了更多有用的信息，形成集群相比，从对应于第二大特征值的特征向量和这些部门的基础上形成的指数的地理位置得到的结果。在阈值0.6时，对应于美洲、欧洲和亚洲/太平洋的指数在危机前断开并形成不同的集群，但在危机期间，对应于美洲和欧洲的指数合并在一起形成一个集群，而亚洲/太平洋指数形成另一个集群。通过将阈值进一步提高到0.9，欧洲国家法国，德国和英国构成了联系最紧密的市场。我们研究了全球金融指数的多重分形性质，发现美洲和欧洲的金融指数与其他指数相比几乎处于相同的多重分形度范围内。印度、韩国、香港的指数与欧美指数的多重分形程度相近。埃及、印度尼西亚、马来西亚、台湾和新加坡的多重分形度变化很大，这可能是当我们提高金融网络的阈值时，这些国家首先在低阈值时开始与金融指数的相关网络断开的原因。我们将二项多重分形模型（BMFM）拟合到这些金融市场。
2012-02-02 q-fin.CP q-fin.ST
A K-means Algorithm for Financial Market Risk Forecasting
Southern Methodist University（南卫理公会大学）
本研究采用K-means算法构建金融市场风险预测系统，有效解决了现有预测错误率高、精度低的问题，实验达到94.61%的准确率，提升了预测的准确性与效率。
2024-05-21 cs.LG q-fin.ST
Collective behavior in financial market
金融市场是复杂系统的一个例子，其特征是组织高度复杂，出现集体行为。在本文中，我们量化的涌现动态的金融市场使用网络同步的概念。本文考虑由资产收益率的相关矩阵构成的网络，研究了股票价格之间相位相干性的时间演化。研究表明，在金融危机期间，系统中出现了一种同步状态，决定了市场的走向。此外，本文提出了一个统计回归模型，能够识别的拓扑功能，主要影响这样的出现。该模型的系数表明，平均最短路径长度是最相关的网络同步的测量。因此，在经济危机期间，股票价格呈现出类似的演变趋势，这往往会缩短股票之间的距离，表明一个集体的动态。
2011-09-05 q-fin.GN q-fin.ST
Causal Links Between US Economic Sectors
在本文中，我们进行了比较分割和聚类分析的时间序列的10个道琼斯美国经济行业指数在2000年2月14日和2008年8月31日。从聚类区间的时间分布来看，美国经济从1998年中期到2003年中期经历了一年半的金融危机，但从完全进入当前的金融危机，到完全复苏，只用了两个月的时间。我们还发现，石油和天然气以及基础材料行业引领了上一次金融危机的复苏，而消费品和公用事业行业则引领了本轮金融危机的衰退。在宏观层面上，我们发现较早进入危机的部门较晚摆脱危机，而较晚进入危机的部门较早摆脱危机。在中观层面上，我们发现领先行业经历了更强和更长的波动冲击，而尾随行业经历了更弱和更短的波动冲击。在我们对冲击的因果关系分析中，我们还发现，在更密切相关的经济部门，相应的冲击之间的延迟更短。此外，我们的分析揭示了复杂的部门结构的证据，以及在传播波动性冲击的非线性放大。从相关的公共政策的角度来看，我们的研究表明，在2003年中期的经济复苏的内生部门的动态，在2007年中期开始的美联储降息强烈的外生驱动。最有趣的是，我们发现，在2007/2008年实施的一系列密集降息中，前几次降息有效地降低了市场波动率，而接下来的几次降息则有效地增加了市场波动率。随后的降息几乎没有引起市场的反应。
2011-02-25 q-fin.GN q-fin.ST
Market Efficiency in Foreign Exchange Markets
我们研究了金融市场数据中的相对市场效率，使用近似熵（ApEn）方法来量化时间序列中的随机性。我们使用1984年至1998年和1999年至2004年两个时期的17个国家的全球外汇市场指数，以研究市场危机前后各种外汇市场的效率。我们发现，平均而言，欧洲和北美外汇市场的ApEn值大于非洲和亚洲（日本除外）。我们还发现，亚洲市场的ApEn在亚洲货币危机后显著增加。我们的研究结果表明，具有较大流动性的市场，如欧洲和北美的外汇市场有较高的市场效率比那些流动性较小的市场，如非洲和亚洲（日本除外）。
2006-11-15 physics.soc-ph q-fin.ST
How much diversification potential is there in a single market? Evidence from the Australian Stock Exchange
本文提出了四种评估股票市场多元化潜力的方法，其中两种是基于主成分分析的。它们被应用于2000年至2014年的澳大利亚证券交易所，所有这些都显示出一致的画面。在2008年金融危机之前的三年里，多样化的潜力几乎单调下降。在2011年欧洲债务危机和美国信用降级期间，其中一项措施的多样化潜力进一步下降。
2015-12-21 q-fin.PM q-fin.ST
Can we still benefit from international diversification? The case of the Czech and German stock markets
最近文献的一项发现是，2008年金融危机导致国际多样化收益减少。为了充分理解多元化的可能潜力，我们建立了一个经验模型，它结合了广义自回归分数Copula函数与高频数据，并允许我们捕捉和预测股票收益率的条件时变联合分布。使用这种新的方法和新的数据，涵盖了危机后五年，我们计算的条件多样化的好处来回答这个问题，它是否仍然是有趣的国际投资者进行多元化。作为多元化工具，我们考虑了捷克PX和德国DAX广义股票指数，我们发现，在2008年至2013年的危机年份，多元化的好处有很大的不同。
2013-09-26 q-fin.PM q-fin.ST
Financial Markets and Persistence
持久性研究在金融环境下，通过映射的时间演变的股票报价在伦敦金融时报证券交易所100指数（富时100）到伊辛自旋。通过遵循自旋的时间依赖性，我们发现了幂律衰减的比例的份额，保持高于或低于他们的“开始\rq值的证据。因此，我们估计基础金融市场的持续性指数为$θ_f\sim 0.5$。
2006-01-09 physics.soc-ph q-fin.ST
Multiple Time Series Ising Model for Financial Market Simulations
本文提出了一个模拟多个金融时间序列的伊辛模型。我们的模型引入了耦合到其他系统的自旋的相互作用。从我们的模型的模拟表明，时间序列表现出波动率聚集，经常观察到在现实的金融市场。此外，我们还发现，从我们的模型的波动率之间的非零交叉相关。因此，我们的模型可以模拟股票市场的股票波动是相互关联的。
2016-11-24 q-fin.CP q-fin.ST
A statistical physics perspective on criticality in financial markets
股票市场是一个复杂的系统，表现出集体现象和特定的特征，如同步性，波动分布的幂律，非随机结构和神经网络的相似性。这些特殊的性质表明，市场在一个非常特殊的点上运行。金融市场被认为是至关重要的类比物理系统，但很少有统计基础的证据已经给出。通过一个基于数据的方法和模拟的启发，复杂系统的统计物理学比较，我们表明，道琼斯指数集并不严格的关键。然而，金融系统更接近崩溃附近的临界点。
2014-01-27 physics.data-an q-fin.ST
International Financial Markets Through 150 Years: Evaluating Stylized Facts
本文通过检验150年间亚洲、欧洲大陆、美国及两种主要加密货币的数据，评估了十一个金融市场典型化事实的稳健性与可推广性。
2025-04-11 q-fin.GN q-fin.ST
News Cohesiveness: an Indicator of Systemic Risk in Financial Markets
受最近金融危机的影响，人们对金融市场的传染效应和羊群行为进行了大量的研究。关于金融新闻对金融市场的影响，人们说得更少。我们提出了一种新的衡量金融新闻在网络上的集体行为，新闻凝聚力指数（NCI），并表明它可以被用来作为一个系统性风险指标。我们从2011年10月到2013年7月每天评估来自大型网络新闻来源的金融文件的NCI，并分析金融市场和金融相关新闻之间的相互作用。我们假设，金融新闻的强凝聚力反映了金融市场的走势。凝聚力是对新闻中所表达的系统性风险的更普遍和更有力的衡量，而不是基于特定术语的简单出现的衡量。我们的研究结果表明，在金融新闻的凝聚力是高度相关的，并在金融市场的波动性驱动。
2014-02-14 cs.SI physics.soc-ph q-fin.ST
Cross-correlation in financial dynamics
为了研究金融动力学中相互作用的普遍结构，我们分析了中国股票市场价格收益的交叉相关矩阵C，并与美国和印度股票市场的交叉相关矩阵C进行了比较。作为一个重要的新兴市场，中国市场表现出比发达市场更强的相关性。在中国市场上，同一行业的股票之间的相互作用很弱，而在异常行业中检测到额外的相互作用。利用双因子模型的一个变体，我们模拟了金融市场中的相互作用.
2012-02-02 physics.comp-ph q-fin.ST
Networks of equities in financial markets
我们回顾了最近的方法，相关性为基础的网络的金融股票。我们研究了不同时间范围的股票投资组合，金融指数和波动时间序列，我们表明，有意义的经济信息可以从噪声相关矩阵中提取。我们表明，该方法可以用来伪造广泛的市场模型，通过直接比较真实和人工市场的网络的拓扑性质。
2004-01-16 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Dynamical model of financial markets: fluctuating `temperature' causes intermittent behavior of price changes
我们提出了一个金融市场的模型，最初提出的湍流，作为其间歇性行为的动态基础。价格变化的时间演化被假定为描述的布朗运动在幂律势，“温度”波动缓慢。该模型通常会产生一个厚尾分布的价格变化。当逆温度服从$χ^{2}$ -分布时，得到了Tsallis分布，这与外汇市场的日内数据定性一致.所谓的“波动性”是一个表明金融市场风险或活动的量，相当于市场的温度，其波动导致波动性。
2002-10-04 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Lower spectrum of financial correlation matrices: a new perspective on market synchronization
University of Milano-Bicocca（米兰比可卡大学）
该研究提出从金融相关矩阵的下谱视角分析市场同步性，补充了主成分分析和随机矩阵理论的经典框架，通过真实数据实验验证了最小特征值含市场有效结构信息的方法论有效性。
2026-08-11 q-fin.MF q-fin.ST
Simulations of financial markets in a Potts-like model
在Potts模型的基础上提出了一个三态模型来模拟金融市场。这三种状态被分配为“买入”、“卖出”和“不活跃”状态。该模型显示了金融市场中观察到的主要程式化事实：收益率的厚尾分布和绝对收益率的长期相关性。在低的不活动率，该模型有效地减少到两个状态模型的Bornholdt和显示类似的结果Bornholdt模型。随着不活跃性的增加，我们观察到收益率的指数分布。
2005-03-07 cond-mat.other q-fin.ST
Evidence of market manipulation in the financial crisis
我们提供了在2007年11月金融危机开始时操纵市场的直接证据。2007年7月，美国证券交易委员会（SEC）废除了一项规定，该规定将阻止这种操纵行为，即“空头突袭”。这一规定是为了防止操纵和促进稳定，从1938年开始生效，是政府应对1929年市场崩溃及其后果的关键部分。2007年11月1日，花旗集团经历了不寻常的交易量增加和价格下降。我们对金融行业数据的分析表明，这种下跌与借入股票的异常增加相吻合，借入股票的出售将占总交易量的很大一部分。借入股票的抛售不能用新闻事件来解释，因为股东的抛售并没有相应增加。六天后的一天，也有类似数量的股票被返还。借款和归还股票的规模和巧合证明了花旗集团协同努力压低股价并实现盈利，即，熊袭击对金融市场的解释和分析应考虑到个体行为者或协调群体的故意行为可能影响市场行为的可能性。市场不够透明，甚至无法揭露重大的市场操纵事件。我们的研究结果表明，需要制定法规，防止导致市场偏离均衡并导致崩溃的故意行为。强制措施无法扭转对经济体系的严重破坏。现行的“替代”升价规则只适用于单日跌幅超过10%的股票，并不足够。可以通过改善市场数据的可用性和原有的加价规则或其他交易限制来实现预防。
2012-01-03 physics.soc-ph q-fin.GN q-fin.ST
Effects of the globalization in the Korean financial markets
我们研究全球化对新兴市场之一的韩国市场的影响。根据最新的市场数据，韩国市场的一些特征与成熟市场不同，这是由于外国市场或投资者的影响。我们专注于过去二十年的市场网络结构，了解市场的历史，并确定全球化效应和市场整合作为时间的函数。
2005-11-15 physics.soc-ph q-fin.ST
A threshold model of financial markets
本文在伊辛自旋模型的基础上提出了一个市场主体相互作用的模型。代理人可以采取三种行动：“买入”、“卖出”或“保持不活动”。“我们根据系统磁化定义了价格演变。该模型再现了真实市场的主要程式化事实，例如：收益率的厚尾分布和波动率聚集。
2008-06-24 physics.soc-ph q-fin.ST
The European debt crisis: Defaults and market equilibrium
在过去的两年里，欧洲一直面临着债务危机，希腊一直处于危机的中心。为了应对危机，采取了激烈的行动，包括将希腊债务减半。决策者之所以采取行动，是因为主权债务利率大幅上升。高利率意味着违约可能是由于经济状况。高利率也增加了借贷成本，从而导致违约的可能性。如果偏离均衡，利率上升可能会增加违约风险，而不是由违约风险引起。在这里，我们建立了一个主权违约风险的定量均衡模型，第一次，能够确定市场是否始终由经济条件决定。我们发现，在2001-2012年期间，希腊债务的年平均长期利率与债务与GDP的比率存在定量关系。这种关系表明，如果希腊债务达到GDP的两倍，市场一直预期会发生违约。我们的分析并不排除利率在较短时间内的非均衡增长。我们在一个单独的分析中发现了这种非平衡波动的证据。根据均衡模型，半违约必须发生的日期是2013年3月，即实际债务减记后近一年。任何非均衡波动导致的违约加速都对国家和国际干预具有重要意义。如果实施市场监管以提高市场稳定性，防止短期利率上升，那么紧缩或救助成本的必要性就会降低。我们同样评估了葡萄牙、爱尔兰、西班牙和意大利在没有干预的情况下预计违约的时间，分别为2013年3月、2014年4月、2014年5月和2016年7月。所有违约都通过有计划的干预来缓解。
2012-09-27 physics.soc-ph q-fin.GN q-fin.RM
Price dynamics in financial markets: a kinetic approach
简要回顾了基于偏微分方程的动力学模型在金融市场股票价格形成动力学中的应用。强调和讨论了市场繁荣和崩溃中行为方面的重要性以及代理人异质性在新兴幂律价格分布中的作用。
2010-07-09 cond-mat.stat-mech q-fin.ST q-fin.TR
The Local Fractal Properties of the Financial Time Series on the Polish Stock Exchange Market
我们研究的基础上的华沙证券交易所指数（WIG）的演变与最大的发展中金融市场在欧洲的金融时间序列的局部分形性质。计算WIG时间序列的局部赫斯特指数，我们发现WIG时间序列的局部分形特性的行为和金融市场上的崩溃外观之间的一个有趣的依赖关系。
2007-08-02 cs.CE physics.data-an q-fin.ST
Eroding market stability by proliferation of financial instruments
我们对比套利定价理论（APT），金融工具的发展的理论基础，与一个相互作用的市场的动态图片，在一个简单的设置。金融工具的扩散显然为分散风险提供了更多的手段，使市场更加有效和完整。在这里讨论的交易者相互作用的简单市场中，金融工具的扩散侵蚀了系统稳定性，并将市场推向一个临界状态，其特征是敏感性大，波动剧烈，风险之间的相关性增强。这表明APT的假设可能与稳定的市场动态不相容。从这个角度来看，市场稳定具有共同利益的性质，这表明应在衍生品市场中采取适当措施，以保持稳定。
2009-10-01 q-fin.GN q-fin.ST q-fin.TR
Evaluating the Financial Market Function in Prewar Japan using a Time-Varying Parameter Model
本文利用一个新的数据集，在Fama（1970）的半强式市场有效性的意义下，探讨了战前日本金融市场何时丧失了价格形成功能。我们特别关注战前日本金融市场和几次政府政策干预之间的关系，以探讨半强式市场有效性是否随时间而演变。为了捕捉政府政策干预对市场的长期影响，我们测量的时变联合程度的市场有效性和时变脉冲响应伊藤等人的基础上。的（2014; 2017）基于广义最小二乘的时变向量自回归模型。实证结果表明：（1）战前日本金融市场的市场有效性联合程度随时间的推移而波动，主要受政策变化和战争等外部事件的影响;（2）战前日本金融市场几乎支持半强式有效市场假说，（3）即使考虑到公开信息对金融市场的影响，Lo（2004）的适应性市场假说在战前的日本金融市场也得到了支持，1932年是战前日本金融市场价格形成功能丧失的转折关头。
2021-06-03 econ.GN q-fin.EC q-fin.PR
