?
Сравнительный анализ неопределенности выводов о связях на фондовых рынках
Журнал Новой экономической ассоциации. 2025. № 1(66). С. 54–74.
Рассматривается задача анализа связей между доходностями акций фондового рынка. Связь измеряется как традиционным коэффициентом корреляции Пирсона, так и ранговым коэффициентом корреляции Кендалла. Предлагаются различные меры неопределенности выводов о связях на фондовых рынках, основанные на методе разделения выводов на значимые и допустимые. Проводится сравнение неопределенности выводов о связях на фондовых рынках России, США, Франции. Показано, что по доле неопределенных выводов эти
рынки различаются незначительно, независимо от используемого коэффициента корреляции. Вместе с тем, по отношению числа допустимых к числу значимых выводов о связях фондовый рынок России является значительно более неопределенным.
Ключевые слова: граф рынка market graph Pearson correlationKendall correlationкорреляция Кендаллакорреляция Пирсонастатистически значимые выводымера неопределенности выводовstatistically significant conclusionsmeasure of uncertainty
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Степанянц В. Г., Andrey V. Fizulin, Chibirov A. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 5 Article 225
Добавлено: 8 октября 2026 г.
Люксембург А. А., УРСС, 2005.
Изучается возможность автоматизированного построения математических теорий. Рассматривается дедуктивная система, основанная на языке логики предикатов первого порядка, объектами системы являются математические выражения или формулы, которые описывают математические объекты или их свойства. В дедуктивной системе выводятся математические определения и теоремы. Для доказательства теорем используются методы автоматического доказательства. Разработан алгоритм, выводящий часть формул системы. Для решения задачи используется аппарат математической ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Томск: Издательство Томского государственного университета, 2026.
Материалы сборника Шестнадцатой Международной конференции «Новые информационные
технологии в исследовании сложных структур» (Москва, 21–25 сентября 2026 г.) ориентированы на
широкий круг специалистов, работающих на стыке теории информации, системного анализа и
прикладных предметных областей. В издание вошли результаты исследований, посвящённые
моделированию дискретных и стохастических структур управления и связи, разработке
высокопроизводительных вычислительных и телекоммуникационных систем, а также вопросам
цифровой трансформации образования, архитектурно-градостроительного проектирования,
экологического ...
Добавлено: 6 октября 2026 г.
Серебренников Д. А., Белов А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2026 № 3 С. 157–169
В условиях роста стоимости энергоресурсов и необходимости повышения энергоэффективности производственных процессов особую актуальность приобретает задача оптимизации энергопотребления промышленных предприятий. В данной работе рассматривается подход к управлению энергозатратами машиностроительного предприятия на основе методов многокритериальной оптимизации. Постановка задачи включает несколько целевых функций: минимизацию энергопотребления, минимизацию стоимости электроэнергии с учётом тарифных ограничений и максимизацию производственной эффективности. Для решения ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Зыков С. В., Уфимцев Г. А., Моделирование, оптимизация и информационные технологии 2026 Т. 14 № 8 С. 1–13
Информационные системы формируют большие объёмы событийных журналов, которые используются для анализа работы приложений и сервисов. При этом события могут поступать в аналитический контур позже момента их фактического возникновения и не в исходном порядке. Такая рассинхронизация приводит к ошибкам при построении агрегированных временных показателей, а регулярный полный пересчёт многомерного аналитического куба требует значительных вычислительных затрат. Целью ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Polarization of opinions in the group: a modeling algorithm considering the dynamics of social bonds
Chebotarev V., Andreyuk D., Elizarova Anastasiya и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 213 No. C P. 596–601
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Prokhorov A., Burda M., Journal of Computational and Graphical Statistics 2026 P. 1–13
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Aly Ismailov, Попцова М. С., Plos One 2026 Vol. 21 No. 9 Article e0355902
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Злотник А. А., Математические заметки 2026 Т. 120 № 6 С. 1005–1009
Численным методам решения систем газодинамических уравнений посвящена обширная литература. Ранее было разработано и успешно апробировано специальное семейство симметричных по пространству консервативных разностных методов, основанных на предварительной кинетической, точнее, квазигазодинамической (КГД), регуляризации этих уравнений. Актуальной задачей является построение численных методов, которые обладают не только свойством консервативности по массе, импульсу и полной энергии, но и удовлетворяют условиям энтропийной ...
Добавлено: 1 октября 2026 г.
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Добавлено: 30 сентября 2026 г.
Джамбонг Тенке Х., Institute for System Programming of the RAS, 2026.
Добавлено: 29 сентября 2026 г.
Иванашев Я. М., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2026 Т. 529 С. 93–101
Язык L является нижним для релятивизируемого сложностного класса C, если CL=C. Для классов #P, GapP и SpanP известны точные нижние классы языков: Low(#P) = UP ∩ coUP, Low(GapP) = SPP и Low(SpanP) = NP ∩ coNP. В этой статье мы доказываем, что Low(TotP) = P, и приводим характеризации нижних классов функций для #P, GapP, TotP ...
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Piliugin L., Antropov A., Lobashev E. и др., Journal of Nuclear Materials 2026 Vol. 632 Article 156876
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
ЦЫГАНКОВА Е. П., Колданов П. А., В кн.: Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками: сборник статей. Выпуск 10. Материалы XIV Научно-практической конференции. Саратов, 20–22 ноября 2025 г.Вып. 10.: Саратов: Саратовский университет, 2025.
Задача анализа динамики графа рынка заключается в получении ответа на вопрос: носят ли наблюдаемые изменения графа рынка закономерный характер или такие изменения могут быть объяснены случайными колебаниями оценок корреляций на рынке? В работе предлагается тест обнаружения динамики графа рынка и процедура построения статистически значимого множества пар акций, ответственных за динамику графа рынка и множества пар ...
Добавлено: 20 июля 2026 г.
Добавлено: 26 октября 2025 г.
Колданов П. А., Alexander Koldanov, Семенов Д. П., Operations Research Forum 2024 Vol. 5 Article 116
Добавлено: 14 декабря 2024 г.
Колданов А. П., Колданов П. А., Семенов Д. П., Журнал Новой экономической ассоциации 2021 Т. 2 № 50 С. 12–34
В работе рассматривается задача анализа связей между парами акций фондового рынка по результатам наблюдений за их доходностями. Такая задача возникает при сетевом анализе фондового рынка. Предполагается, что совместное распределение доходностей принадлежит классу эллиптических распределений. В качестве мер связи рассматриваются классический коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент корреляции Кендалла и коэффициент корреляции Фехнера. Исследуются способы построения множества пар ...
Добавлено: 17 июня 2021 г.
Калягин В. А., Колданов А. П., Колданов П. А. и др., Annals of Operations Research 2018 Vol. 266 No. 1-2 P. 313–327
Research into the market graph is attracting increasing attention in stock market analysis. One of the important problems connected with the market graph is its identification from observations. The standard way of identifying the market graph is to use a simple procedure based on statistical estimations of Pearson correlations between pairs of stocks. Recently a ...
Добавлено: 17 мая 2017 г.