'

Основные направления эконофизики. Фрактальный анализ финансовых рядов

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Основные направления эконофизики. Фрактальный анализ финансовых рядов Дубовиков Михаил Михайлович Директор по стратегии Байкальская Школа - 2011


Слайд 1

Эконофизика. Этапы развития 1995 1997 2001 2002 2009 Настоящее время Появление термина для обозначения работ специалистов по статфизике в области экономики и финансов Workshop on Econophysics в Будапеште Первая международная конференция на Бали Начало институциональной фазы развития Первый всероссийский конгресс в Москве Секция эконофизики – неотъемлемая часть многих ежегодных международных и националных конференций по социальным наукам (ESHIA (international Heterogeneous Interacting Agents), AKSOE и др.)


Слайд 2

План доклада История науки о финансовых временных рядах Анализ эмпирических данных. Универсальные распределения Фрактальный анализ финансовых рядов Агентно – ориентированные модели в финансах Другие разделы экономики Эконофизика и мэйнстрим Перспективы развития эконофизики в России


Слайд 3

Финансовые временные ряды. История. Динамический подход. 90-е гг. 19 в. – Формулировка принципов Ч. Доу (Ch. Dow). 30-е гг. 20 в. – Утверждение концепции. Создание основ технического анализа (J. Magee, W. Gann, R. Elliott, и т.д.) 80-е гг. 20 в. – Использование методов теории динамического хаоса. Теорема Такенса. (D. Ruelle, F. Takens, N. Packard)


Слайд 4

Финансовые временные ряды. История. Стохастический подход. L. Bachelier (1900) ПЕРВЫЙ ПОСТУЛАТ. Приращения цены на непересекающихся временных интервалах – независимы. ВТОРОЙ ПОСТУЛАТ. Приращения цены на любом интервале имеют нормальное (гауссово) распределение с плотностью


Слайд 5

Финансовые временные ряды История. Стохастический подход Отказ от постулата независимости Fractional Brownian motion (B. Mandelbrot, 1968) Autoregressive conditional heteroscedasticity, ARCH (R. F. Engle, 1982)


Слайд 6

Финансовые временные ряды История. Стохастический подход Отказ от постулата нормальности (B. Mandelbrot, 1963) Скейлинговый принцип: на реальных рынках в условиях конкуренции не существует привилегированных временных интервалов. Это означает, что Функция доходности является масштабно-инвариантной. Вывод: движение цены описывается «полетом Леви» (Levi flight)


Слайд 7

Распределение Леви (Levi, 1925) Общий вид устойчивого распределения:


Слайд 8

Распределение Леви


Слайд 9

Индекс S&P 500 (пятисот крупнейших по капитализации американских компаний) за период с 1984 по 1996 гг.


Слайд 10

Исследование эмпирических данных. Индекс S&P 500 (H. Stanley, R. Mantegna)


Слайд 11

Исследование эмпирических данных. Индекс S&P 500 (H. Stanley, R. Mantegna)


Слайд 12

Исследование эмпирических данных. Индекс S&P 500 (H. Stanley, R. Mantegna)


Слайд 13

Исследование эмпирических данных. Индекс S&P 500 (H. Stanley, R. Mantegna)


Слайд 14

Исследование эмпирических данных редких событий (P. Gopikrishnan, V. Plerou, H. Stanley)


Слайд 15

Фракталы Определение размерности (F. Hausdorff, 1919) (для компактного множества в произвольном метрическом пространстве) Мотивация: (D=1,2,3)


Слайд 16

Фракталы Фрактал – это множество, для которого хаусдорфова размерность D строго больше его топологической размерности DT Определение (B. Mandelbrot):


Слайд 17

Фракталы Кривая Коха. Внутренняя размерность.


Слайд 18

Фракталы Береговая линия Британии (L.F. Richardson, 1961)


Слайд 19

Отличия природных фракталов от модельных Во-первых, естественные фракталы не бывают строго симметричными. Свойство же самоподобия для них выполняется лишь в среднем. Во-вторых, при вычислении размерности естественных фракталов, всегда исключаются масштабы, меньше некоторого минимального масштаба структуры. В-третьих, для естественных фракталов отсутствует система предфракталов. Поэтому система аппроксимаций симплексами, необходимая для определения размерности, является в общем случае достаточно произвольной.


Слайд 20

Фракталы Финансовые временные ряды Движения цен большинства финансовых инструментов внешне похожи, на разных масштабах времени и цены. По внешнему виду графика наблюдатель не может сказать, относятся ли данные к недельным, дневным или же часовым изменениям.


Слайд 21

Фракталы Финансовые временные ряды Клеточная размерность Фракталы


Слайд 22

При H 0,5 – временной ряд находится в состоянии случайного блуждания При H > 0,5 – наблюдается тренд, который тем устойчивее, чем больше H При H < 0,5 – наблюдается флэт Фракталы Финансовые временные ряды Показатель Херста H Для гауссовых случайных процессов D=2-H


Слайд 23

Фракталы Финансовые временные ряды. Показатель Херста H Фракталы


Слайд 24

Фракталы Ковер Серпинского. Клеточная размерность


Слайд 25

Фракталы Сравнение результатов использования различных аппроксимаций для ковра Серпинского


Слайд 26

Фракталы Финансовые временные ряды. Асимптотика для площади покрытий


Слайд 27

Фракталы Финансовые временные ряды Размерность минимального покрытия Индекс фрактальности Для функции f(t), определенной на [a,b] введем равномерное разбиение отрезка и рассмотрим минимальное покрытие графика f(t). Тогда:


Слайд 28

Фракталы Финансовые временные ряды Размерность минимального покрытия Индекс фрактальности Введем обозначение: Поскольку Назовем - индексом фрактальности - размерностью минимального покрытия, где то


Слайд 29

Фрактальный анализ финансовых временных рядов. Быстрый выход на степенную асимптотику


Слайд 30

Фрактальный анализ финансовых временных рядов. Быстрый выход на степенную асимптотику Типичная диаграмма для вычисления при длине исходного ряда 4096 дней:


Слайд 31

Фрактальный анализ финансовых временных рядов. Типичное поведение ряда и функции


Слайд 32

Фрактальный анализ финансовых временных рядов. Распределения вероятности значений индекса (на примере дневных цен акций компании Ford за период с 03.01.2000 по 30.11.2010)


Слайд 33

Эффект увеличения крупномасштабных колебаний при уменьшении мелкомасштабных Введем где ,


Слайд 34

Эффект увеличения крупномасштабных колебаний при уменьшении мелкомасштабных Индикатор Старченко.


Слайд 35

Модели обвалов на финансовом рынке 1. Инвесторы и спекулянты. Самоорганизованная критичность (P. Back) 2. Модели взаимодействующих агентов (D. Sornette, J-P. Bouchaud, T. Lux) K>0


Слайд 36

Модели обвалов на финансовом рынке 2. a) Решетчатые модели. Модель Изинга. Перколяция.


Слайд 37

Модели обвалов на финансовом рынке 2. a) Иерархические модели.


Слайд 38

Модели обвалов на финансовом рынке 2. a) Иерархические модели. Логопериодические колебания.


Слайд 39

Логопериодические колебания.


Слайд 40

Логопериодические колебания.


Слайд 41

Minority Game Модели взаимодействующих агентов K<0


Слайд 42

Minority Game (Arthur W.B., Challet D., Lux T., Marsili M., Zhang Y-C)


Слайд 43

Minority Game (Arthur W.B., Challet D., Lux T., Marsili M., Zhang Y-C) Некоторые результаты: Существует функция H = f (m) , которая определяет ценность информации для получения прибыли В игре с индуктивной динамикой существует управляющий параметр определяющий кооперативные эффекты игры (здесь ) При этом: - если , то (рынок не эффективен) - если , то (рынок эффективен, симметричная фаза)


Слайд 44

Другие разделы экономики: 1. Распределение богатства (V. Yakovenko, A. Dragulescu, М. Романовский) 2. Фирмы.(L. Amaral, S. Buldyrev, H. Stanley) 3. Влияние рекламы на объем продаж (D. Sornette) 4. Макроэкономика и финансовая система (В.П. Маслов, В.М. Полтерович, И.Г. Поспелов, Д.С. Чернавский)


Слайд 45

Эконофизика и мэйнстрим «Лежащее в основе современной экономической теории представление о человеке, который, исходя из рациональной оценки существующих возможностей, руководствуется лишь собственной выгодой, на самом деле является результатом достаточно позднего установления. К счастью так было не всегда. Например, в позднем Средневековье представление о «справедливых ценах» доминировало в экономическом мышлении. Уровень цен, который устанавливался гильдиями, городским управлением и государственными контролерами, обеспечивал приемлемую прибыль для торговцев и в то же время позволял покупателям удовлетворять свои потребности без сверхзатрат. Купцы сознавали, что они должны руководствоваться не только стремлением к прибыли, но и какими-то социальными обязательствами по отношению к окружающим…


Слайд 46

Эконофизика и мэйнстрим … Но в Новое Время ситуация изменилась. Бурное развитие международной торговли вывело экономику из-под контроля отдельных правительств и государств. В большинстве крупных европейских городов расцвели международные торговые рынки, вследствие чего регулирование цен пришло в упадок, а купцы получили возможность продавать товары по максимальным ценам, которые могли снести покупатели. Неудивительно, что в такой обстановке очень быстро возникли и развились сугубо эгоистические формы общения. Такая система торговли нуждалась лишь в объяснении механизма своего действия, что и сделал Адам Смит, создав экономическую теорию, объясняющую и фактически оправдывающую возникшую систему». Philip Ball: CRITICAL MASS


Слайд 47

Эконофизика и мэйнстрим ЭКОНОФИЗИКА ИНСТИТУЦИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА МЕЙНСТРИМ


Слайд 48

Литература: 1. Мантенья Р.Н., Стенли Г.Ю. Введение в эконофизику. URSS. М.: 2009 2. Сорнетте Дидье. Как предсказывать крахи финансовых рынков. Критические события в комплексных финансовых системах. М.: Интернет-Трейдинг, 2003 3. Романорвский М.Ю., Романовский Ю.М. Введение в эконофизику. М.: 2007 4. Bouchaud J.-P., Potters M. Theory of Financial Risks: From Statistical Physics to Risk Management. Cambridge, New York, Cambridge University Press, 2000 5. Dubovikov M.M., Starchenko N.S., Dubovikov M.S. Dimension of the minimal cover and fractal analysis of time series // Physica. 2004. A 339. Р. 591 – 608 6. Ball Ph. Critical mass. Farrar, Straus and Giroux, New York, 2004 7. Mantegna R.N., Stanley H.E. Scaling behavior in the dynamics of an economic index // Nature. 1995. 376. Р. 46 – 49 8. Gabaix X., Gopikrishnan P., Plerou V., Stanley H.E. A theory of power-law distri-butions in financial market fluctuations // Nature. 2003. 423. Р. 267 – 270 9. Bak Per, Paczuski, M. Shubik, Price Variations in a Stock Market with Many Agents, Working paper 96-05-078, Santa Fe Institute Economics Research Pro-gramm, 1996 10.Challet D., Chessa A., Marsili M., Zhang Y-C. From minority games to real mar-kets // Quantitative Finance. 2001. 1(1). Р. 168 – 176


Слайд 49

Спасибо за внимание


×

HTML:





Ссылка: