• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Robust Statistical Procedures for Testing Dynamics in Market Network
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Robust Statistical Procedures for Testing Dynamics in Market Network

P. 135–142.
Колданов А. П., Voronina M.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Sign correlation Stock returnsstock marketsBonferroni correctionProbability of sign coincidenceUniformly most powerful testMultiple hypothesis testing

В книге

Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
Valery A. Kalyagin, Panos M. Pardalos, Oleg Prokopyev, Irina Utkina Vol. 247. , Springer, 2018.
Похожие публикации
Анализ воздействия ESG-инициатив на благосостояние акционеров российских компаний
Ханиев А., Сухих В. В., Journal of Applied Economic Research 2025 Т. 24 № 1 С. 319–343
В исследовании изучается влияние ESG-показателей на финансовое благосостояние акционеров российских компаний. На основе данных о публичных нефинансовых компаниях России за 2018–2023 гг. был проведен анализ общего ESG-рейтинга и его компонентов – экологического (E), социального (S) и управленческого (G)–в контексте их влияния на рентабельность собственного капитала (ROE) и доходность акций. Гипотезы исследования предполагают, что каждый из ...
Добавлено: 11 декабря 2025 г.
Реакция фондового рынка на изменение индекса устойчивого развития: российский опыт
Ларин А. В., Рябова Е. В., Чепурова В. А., Финансы и бизнес 2024 Т. 20 № 3 С. 19–31
В последние годы происходят значительные изменения в области устойчивого развития, принимаются международные и национальные нормативные акты по регулированию нефинансовой отчетности. Достаточно часто фондовые биржи определяют собственные требования для компаний, в том числе выпускающих «зеленые» инструменты. Тем самым формируется институциональная среда, поддерживающая и стимулирующая повестку устойчивого развития. В таком информационном поле ожидается, что участники фондового рынка ...
Добавлено: 2 января 2025 г.
Finding Weakly Correlated Nodes in Random Variable Networks
Колданов П. А., Alexander Koldanov, Семенов Д. П., Operations Research Forum 2024 Vol. 5 Article 116
Добавлено: 14 декабря 2024 г.
Returns to Buying Upward Revision and Selling Downward Revision Stocks
МакНайт Ф. Д., Managerial Finance 2016 Vol. 42 Article 11
Добавлено: 13 ноября 2024 г.
Intangible Assets and US Stock Returns: An analysis using the Index Method, Panel Regression, and Machine Learning
Ханиев А., Journal of Applied Economic Research 2024 Vol. 23 No. 3 P. 833–854
This study examines the impact of intangible assets on stock returns in the U.S. using the Drucker Institute indices, which assess companies based on customer satisfaction, employee engagement and development, innovation, social responsibility, and financial stability. The relevance of this study lies in the growing importance of considering non-financial indicators in investment decision-making. The objective ...
Добавлено: 10 сентября 2024 г.
STTM: an efficient approach to estimating news impact on stock movement direction
Riabykh A., Surzhko D., Konovalikhin M. и др., PeerJ Computer Science 2022 Vol. 8 Article e1156
Open text data, such as financial news, are thought to be able to affect or to describe stock market behavior, however, there are no widely accepted algorithms for extracting the relationship between stock quotes time series and fast-growing textual representation of economic information. The field remains challenging and understudied. In particular, topic modeling as a ...
Добавлено: 18 декабря 2022 г.
The Impact of Disclosure Sentiment on the Share Prices of Russian Companies
Maksim Kopyrin, Найденова Ю. Н., Journal of Corporate Finance Research 2021 Vol. 15 No. 2 P. 5–15
Добавлено: 16 июня 2021 г.
Political connections of Russian corporations: Blessing or curse?
Dmitri Trifonov, / Series WP BRP "Basic research program". 2020. No. 230/EC/2020.
This paper provides comprehensive empirical evidence on political connections of Russian corporations based on a sample of companies for the period 2011 – 2015, divided into subsamples before and after the events in Ukraine. Specifically, the study (1) evaluates how common political connections are for Russian corporate environment, and (2) investigates the impact of political ...
Добавлено: 24 марта 2021 г.
Political connections of Russian corporations: Blessing or curse?
Трифонов Д. А., Journal of Behavioral and Experimental Finance 2021 Vol. 29 Article 100458
This paper provides comprehensive empirical evidence on political connections of Russian corporations based on a sample of companies for the period 2011–2015 (divided into subsamples before and after the events in Ukraine). Based on a unique database, the study (1) evaluates how common political connections are for Russian corporate environment, and (2) investigates the impact ...
Добавлено: 24 марта 2021 г.
Equivalence of Network Structures in Networks of Random Variables with Known and Unknown Shift Parameter
Колданов П. А., Journal of Mathematical Sciences 2020 Vol. 248 No. 1 P. 129–137
It is proved that sign network with elliptical distribution with known shift parameter is equivalent to sign network with elliptical distribution with unknown shift parameter estimated as sample mean. This result is proved for the case of independent identically distributed observation and for the case of sample from matrix elliptically contoured distribution with any dependence between observations. ...
Добавлено: 31 мая 2020 г.
Анализ кризиса на фондовом рынке Китая с помощью неоклассической модели потребительского спроса
Клемашев Н. И., Труды Московского физико-технического института 2018 Т. 10 № 2 С. 99–108
В работе исследуется кризис на фондовом рынке Китая в конце августа 2015 года. Показано, что кризис можно описать как изменение предпочтений основных инвесторов, причём в течение нескольких месяцев для описания поведения инвесторов необходимо рассматривать два репрезентативных потребителя с разными функциями полезности. ...
Добавлено: 5 марта 2019 г.
The impact of fintech M&A on stock returns
Дранев Ю. Я., Frolova K., Ochirova E., Research in International Business and Finance 2019 Vol. 48 P. 353–364
Добавлено: 14 февраля 2019 г.
Invariance Properties of Statistical Procedures for Network Structures Identification
Колданов П. А., , in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & StatisticsVol. 247.: Springer, 2018. P. 289–297.
Добавлено: 11 октября 2018 г.
Stability Testing of Stock Returns Connections
Воронина М., Колданов П. А., , in: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis. Springer Proceedings in Mathematics & StatisticsVol. 197.: Springer, 2017. P. 163–174.
Добавлено: 12 марта 2018 г.
In-Sample and Out-of-Sample Prediction of Stock Market Bubbles: Cross-Sectional Evidence
Холодилин К. А., Journal of Forecasting 2014 Vol. 33 No. 1 P. 15–31
Добавлено: 17 апреля 2017 г.
Autocorrelation in an unobservable global trend: does it help to forecast market returns?
Пересецкий А. А., Якубов Р. И., International Journal of Computational Economics and Econometrics 2017 Vol. 7 No. 1-2 P. 152–169
Добавлено: 4 января 2017 г.
Investigation of Connections Between Pearson and Fechner Correlations in Market Network: Experimental Study
Latyshev A., Колданов П. А., , in: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis / From the 4th International Conference on Network Analysis.: NY: Springer, 2016. P. 175–182.
Добавлено: 13 декабря 2015 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору