Identifying stock market crashes by fuzzy measures of complexity
Електронна бібліотека НАПН України
View Archive Info| Field | Value | |
| Relation |
http://lib.iitta.gov.ua/733696/
http://doi.org/10.33111/nfmte.2021.003 10.33111/nfmte.2021.003 |
|
| Title |
Identifying stock market crashes by fuzzy measures of complexity
Ідентифікація біржових крахів за нечіткими мірами складності |
|
| Creator |
Bielinskyi, Andrii
Soloviev, V.N. Semerikov, Serhiy O. Solovieva, Victoria |
|
| Subject |
004.94 Simulation
33 Economics. Economic science |
|
| Description |
This study, for the first time, presents the possibility of using fuzzy set theory in combination with information theory and recurrent analysis to construct indicators (indicators-precursors) of crisis phenomena in complex nonlinear systems. In our study, we analyze the 4 most important crisis periods in the history of the stock market – 1929, 1987, 2008 and the COVID-19 pandemic in 2020. In particular, using the sliding window procedure, we analyze how the complexity of the studied crashes changes over time, and how it depends on events such as the global stock market crises. For comparative analysis, we take classical Shannon entropy, approximation and permutation entropy, recurrent diagrams, and their fuzzy alternatives. Each of the fuzzy modifications uses three membership functions: exponential, sigmoidal, and simple linear functions. Empirical results demonstrate the fact that the fuzzification of classical entropy and recurrence approaches opens up prospects for constructing effective and reliable indicators-precursors of critical events in the studied complex systems.
В даному дослідженні вперше представлено можливість використання теорії нечітких множин у поєднанні з теорією інформації та рекурентним аналізом для побудови індикаторів (показників-передвісників) кризових явищ у складних нелінійних системах. У нашому дослідженні проаналізовано 4 найважливіші кризові періоди в історії фондового ринку - 1929, 1987, 2008 рр. та пандемія COVID-19 у 2020 році. Зокрема, використовуючи процедуру ковзного вікна, ми аналізуємо, як складність досліджуваних крахів змінюється з часом, і як вона залежить від таких подій, як глобальні кризи на фондовому ринку. Для порівняльного аналізу взято класичну ентропію Шеннона, ентропію апроксимації та перестановки, рекурентні діаграми та їх нечіткі альтернативи. Кожна з нечітких модифікацій використовує три функції належності: експоненціальну, сигмоїдальну та просту лінійну. Емпіричні результати демонструють той факт, що фазифікація класичних ентропійного та рекурентного підходів відкриває перспективи для побудови ефективних та надійних індикаторів-передвісників критичних подій у досліджуваних складних системах. |
|
| Publisher |
Державний вищий навчальний заклад «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
|
|
| Date |
2021
|
|
| Type |
Article
PeerReviewed |
|
| Format |
text
|
|
| Language |
en
|
|
| Identifier |
http://lib.iitta.gov.ua/733696/1/Identifying%20stock%20market%20crashes%20by%20fuzzy%20measures%20of%20complexity-1.pdf
- Bielinskyi, Andrii (orcid.org/0000-0002-2821-2895 <http://orcid.org/0000-0002-2821-2895>), Soloviev, V.N. (orcid.org/0000-0002-4945-202X <http://orcid.org/0000-0002-4945-202X>), Semerikov, Serhiy O. (orcid.org/0000-0003-0789-0272 <http://orcid.org/0000-0003-0789-0272>) and Solovieva, Victoria (orcid.org/0000-0002-8090-9569 <http://orcid.org/0000-0002-8090-9569>) (2021) Identifying stock market crashes by fuzzy measures of complexity Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics (10). pp. 3-45. ISSN 2415-3516 10.33111/nfmte.2021.003 |
|
| ##plugins.schemas.dc.fields.doi.name## |
10.33111/nfmte.2021.003
|
|