Статья
Network approach for the Russian stock market
We consider a market graph model of the Russian stock market. To study the peculiarity of the Russian market we construct the market graphs for different time periods from 2007 to 2011. As characteristics of constructed market graphs we use the distribution of correlations, size and structure of maximum cliques, and relationship between return and volume of stocks. Our main finding is that for the Russian market there is a strong connection between the volume of stocks and the structure of maximum cliques for all periods of observations. Namely, the most attractive Russian stocks have a strongest correlation between their returns. At the same time as far as we are aware this phenomenon is not related to the well developed USA stock market.
Problem of construction of the market graph as a multiple decision statistical problem is considered. Detailed description of a optimal unbiased multiple decision statistical procedure is given. This procedure is constructed using the Lehmann’s theory of multiple decision statistical procedures and the conditional tests of the Neyman structures. The equations for thresholds calculation for the tests of the Neyman structure are presented and analyzed.
In this paper, we empirically test the dependence of the Russian stock market on the world stock market, world oil prices and Russian political and economic news during the period 2001–2010. We find that oil prices are not significant after 2006, and the Japan stock index is significant over the whole period, since it is the nearest market index in terms of closing time to the Russian stock index. We find that political news like the Yukos arrests or news on the Georgian war have a short-term impact, since there are many other shocks. These factors confirm the structural instability of the Russian financial market.
Market graph is built on the basis of some similarity measure for financial asset returns. The paper considers two similarity measures: classic Pearson correlation and sign correlation. We study the associated market graphs and compare the conditional risk of the market graph construction for these two measures of similarity. Our main finding is that the conditional risk for the sign correlation is much better than for the Pearson correlation for larger values of threshold for several probabilistic models. In addition, we show that for some model the conditional risk for sign correlation dominates over the conditional risk for Pearson correlation for all values of threshold. These properties make sign correlation a more appropriate measure for the maximum clique analysis.
Цель статьи - показать действие портфельного (кросс-секционного) моментум-эффекта на российском фондовом рынке для различных элементов моментум-стратегий и раскрыть природу моментум-эффекта.
Труды содержат доклады, представленные учеными из России, Украины, Белоруссии, Казахстана, Эстонии, Узбекистана, Германии, Польши, посвященные актуальным проблемам радиационной физики твердого тела (влияние радиации на физико-химические свойства и структуру металлических, полупроводниковых и диэлектрических материалов, влияние факторов космического пространства на свойства конструкционных и функциональных материалов и покрытий космических аппаратов, радиационно-технологические методы получения материалов, в частности наноматериалов, модифицирования и обработки материалов с целью улучшения их эксплуатационных свойств, создание и получение экологически чистых материалов с низкой наведенной радиоактивностью и др.).
The paper presents the analysis of the network model referred to as market graph of the BRIC countries stock markets. We construct the stock market graph as follows: each vertex represents a stock, and the vertices are adjacent if the price correlation coefficient between them over a certain period of time is greater than or equal to specified threshold. The market graphs are constructed for different time periods to understand the dynamics of their characteristics such as correlation distribution histogram, mean value and standard deviation, size and structure of the maximum cliques. Our results show that we can split the BRIC countries into two groups. Brazil, Russia and India constitute the first group, China constitutes the second group.
Труды содержат доклады, представленные специалистами из России, Украины, Белорусии, Казахстана, Узбекистана, Германии, Великобритании, Польши по направлениям:«Радиационная физика металлов», «Радиационная физика неметаллических материалов», «Физические основы радиационной технологии» и посвященные разнообразным проблемам радиационной физики твердого тела (процессы прохождения заряженных и нейтральных частиц, рентгеновского и гамма-излучений через вещество, электрон-атомные, атом-атомные, ион-атомные и др. столкновения в твердых телах, ориентационные явления при взаимодействии высокоэнергетических частиц с твердым телом, радиационно-индуцированные и радиационно-стимулированные явления в твердых телах и др.).
Журналы событий, сохраняемые современными информационными и техническими системами, как правило, содержат достаточно данных для автоматизированного восстановления моделей соответствующих процессов. Разработано множество алгоритмов для построения моделей процессов, проверки соответствия фактического поведения системы модельному, сравнения моделей процессов, и т.д. Однако возможность быстрого анализа выбираемых пользователями частей журнала до сих пор не нашла полноценной реализации. В статье описан метод многомерного хранения журналов событий для извлечения и анализа процессов, основанный на подходе ROLAP. Результатом анализа журнала является направленный невзвешенный граф, представляющий собою сумму возможных последовательностей событий, упорядоченных по вероятности их возникновения с учетом заданных условий. Разработанный инструмент позволяет выполнять совместный анализ моделей подпроцессов, восстановленных из частей журнала путем задания критериев отбора событий и требуемого уровня детализации модели.
В сборнике представлены тезисы докладов участников XIX Международной студенческой конференции-школы-семинара «Новые информационные технологии», состоявшейся в мае 2011 года.
Сборник состоит из двух разделов. Первый раздел сборника включает пленарные доклады ведущих специалистов. Второй раздел содержит тезисы докладов студентов и аспирантов, учащихся техникумов и колледжей, участвовавших в работе школы-семинара.
В данной работе рассматривается пятое уравнение Пенлеве, которое имеет 4 комплексных параметра. Методами степенной геометрии ищутся асимптотические разложения его решений в окрестности его неособой точки z=z0, z0≠0, z0≠∞, при любых значениях параметров уравнения. Показано, что имеется ровно 10 семейств разложений решений уравнения. Все они - по целым степеням локальной переменной z - z0. Из них одно новое; у него произвольный коэффициент при четвертой степени локальной переменной. Одно из семейств однопараметрическое, остальные - двухпараметрические. Доказано, что все разложения сходятся в окрестности (а являющиеся полюсами - в проколотой окрестности) точки z=z0.
В учебном пособии рассматриваются базовые вопросы компьютерной лингвистики: от теории лингвистического и математического моделирования до вариантов технологических решений. Дается лингвистическая интерпретация основных лингвистических объектов и единиц анализа. Приведены сведения, необходимые для создания отдельных подсистем, отвечающих за анализ текстов на естественном языке. Рассматриваются вопросы построения систем классификации и кластеризации текстовых данных, основы фрактальной теории текстовой информации.
Предназначено для студентов и аспирантов высших учебных заведений, работающих в области обработки текстов на естественном языке.
В данной работе рассматривается пятое уравнение Пенлеве, которое имеет 4 комплексных параметра α, β, γ, δ. Методами степенной геометрии ищутся асимптотические разложения его решений при x → ∞. При α≠0 найдено 10 степенных разложений с двумя экспоненциальными добавками каждое. Шесть из них - по целым степеням x (они были известны), и четыре по полуцелым (они новые). При α=0 найдено 4 однопараметрических семейства экспоненциальных асимптотик y(x) и 3 однопараметрических семейства сложных разложений x=x(y). Все экспоненциальные добавки, экспоненциальные асимптотики и сложные разложения найдены впервые. Также уточнена техника вычисления экспоненциальных добавок.
В данной работе рассматривается пятое уравнение Пенлеве. Методами степенной геометрии ищутся асимптотические разложения его решений при x → 0. Получено 27 семейств разложений решений уравнения. 19 из них получены из разложений решений шестого уравнения Пенлеве. Среди остальных 8 семейств одно было известно раньше, ещё одно может быть получено из разложения решения третьего уравнения Пенлеве. Новыми являются 3 семейства полуэкзотических разложений, 2 семейства сложных разложений и семейство степенно-логарифмических разложений.