Провісники нафтових потрясінь. Еконофізичний підхід в екологічній науці

The instability of the price dynamics of the energy market from a theoretical point of view indicates the inadequacy of the dominant paradigm of the quantitative description of pricing processes, and from a practical point of view, it leads to abnormal shocks and crashes. A striking example is the COVID-stimulated spring drop of spot prices for crude oil by 305% to $36.73 a barrel. The theory of complex systems with the latest complex networking achievements using pragmatically verified econophysical approaches and models can become the basis of modern environmental science. In this case, it is possible to introduce certain measures of complexity, the change in the dynamics of which makes it possible to identify and prevent characteristic types of critical phenomena. In this paper, the possibility of using some econophysical approaches for quantitative assessment of complexity measures: (1) informational (Lempel-Ziv measure, various types of entropies (Shannon, Approximate, Permutation, Recurrence), (2) fractal and multifractal (Multifractal Detrended Fluctuation Analysis), (3) recurrent (Recurrence Plot and Recurrence Quantification Analysis), (4) Lévy’s stable distribution properties, (5) network (Visual Graph and Recurrence based) and (6) quantum (Heisenberg uncertainty principle) is investigated. Each of them detects patterns that are general for crisis states. We conclude that these measures make it possible to establish that the socially responsive exhibits characteristic patterns of complexity and the proposed measures of complexity allow us to build indicators-precursors of critical and crisis phenomena. Proposed quantitative measures of complexity classified and adapted for the crude oil market. Their behavior in the face of known market shocks and crashes has been analyzed. It has been shown that most of these measures behave characteristically in the periods preceding the critical event. Therefore, it is possible to build indicators-precursors of crisis phenomena in the crude oil market.Нестабільність динаміки цін на енергетичному ринку з теоретичної точки зору свідчить про неадекватність домінуючої парадигми кількісного опису процесів ціноутворення, а з практичної точки зору це призводить до аномальних потрясінь і крахів. Яскравий приклад-весняне падіння спотових цін на нафту на 305% до 36,73 доларів за барель, викликане COVID-19. Теорія складних систем з найновішими досягненнями в комплексних мережах з використанням прагматично перевірених еконофізичних підходів та моделей може стати основою сучасної екологічної науки. У цьому випадку можна запровадити певні показники складності, зміна динаміки яких дає змогу виявити та запобігти характерним типам критичних явищ. У цій роботі розглядається можливість використання деяких еконофізичних підходів для кількісної оцінки заходів складності: (1) інформаційний (міра Лемпеля-Зіва, різні типи ентропій (Шеннон, наближена, перестановка, повторюваність), (2) фрактальна та мультифрактальна (багатофрактальна) Detrended Fluctuation Analysis), (3) рекуррентні (Recurrence Plot and Recurrence Quantification Analysis), (4) Stability Distribution Properties Lévy, (5) network (Visual Graph and Recurrence based) та (6) квант (принцип невизначеності Гейзенберга). Кожен із них виявляє загальні для кризових станів закономірності. Ми прийшли до висновку, що ці заходи дозволяють встановити, що соціально чутливі прояви характерних моделей складності, а запропоновані показники складності дозволяють будувати показники-попередники критичних та кризових явищ. Запропоновані кількісні показники складності, класифіковані та адаптовані для ринку сирої нафти, їх поведінка в умовах відомих ринків були проаналізовані скачки та аварії. Було показано, що більшість цих заходів поводяться характерно в періоди, що передують критичній події. Тому на ринку сирої нафти можна будувати індикатори-попередники кризових явищ

Gold and Sustainable Stocks in the US and EU: Nonlinear Analysis Based on Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis and Granger Causality

Geopolitical risks and conflicts wield substantial influence on the global economy and financial markets, fostering uncertainty and volatility. This study investigates the intricate relationship between gold and representatives of green and sustainable stocks in the US and EU during the Russia-Ukraine conflict, employing multifractal detrended cross-correlation analysis (MF-DCCA) and nonlinear Granger causality. MF-DCCA reveals significant multifractal properties and nonlinear cross-correlations across all time series pairs. Notably, conflict weakened the multifractal cross-correlations between US stocks and gold, except for the TESLA/gold pair. A similar significant change in the EU market’s multifractal properties was observed during the conflict. In conjunction with MF-DCCA, Granger causality tests indicate bidirectional nonlinear relationships between gold and green/sustainable stock markets in the USA and EU. Gold’s past movements significantly influence changes in all the considered green and sustainable stocks, enabling predictions of their behavior. These findings shed light on multifractal dynamics during geopolitical crises and emphasize the bidirectional relationships between gold and green and sustainable stock markets. This comprehensive analysis informs investors and policy makers, enhancing their understanding of financial market behavior amid geopolitical instability

Екофізика криптовалютних крахів: систематичний огляд

Cryptocurrencies refer to a type of digital asset that uses distributed ledger, or blockchain technology to enable a secure transaction. Like other financial assets, they show signs of complex systems built from a large number of nonlinearly interacting constituents, which exhibits collective behavior and, due to an exchange of energy or information with the environment, can easily modify its internal structure and patterns of activity. We review the econophysics analysis methods and models adopted in or invented for financial time series and their subtle properties, which are applicable to time series in other disciplines. Quantitative measures of complexity have been proposed, classified, and adapted to the cryptocurrency market. Their behavior in the face of critical events and known cryptocurrency market crashes has been analyzed. It has been shown that most of these measures behave characteristically in the periods preceding the critical event. Therefore, it is possible to build indicators-precursors of crisis phenomena in the cryptocurrency market.Криптовалюти відносяться до типу цифрових активів, які використовують технологію розподіленого реєстру, або блокчейн, для забезпечення безпечного проведення транзакцій. Як і інші фінансові активи, вони мають ознаки складних систем, побудованих з великої кількості нелінійно взаємодіючих складових, які демонструють колективну поведінку і завдяки обміну енергією або інформацією з навколишнім середовищем можуть легко змінювати свою внутрішню структуру і моделі діяльності. Ми розглядаємо методи та моделі еконофізичного аналізу, прийняті або винайдені для фінансових часових рядів, а також їх тонкі властивості, які можна застосувати до часових рядів в інших дисциплінах. Запропоновано, класифіковано та адаптовано до ринку криптовалют кількісні міри складності. Проаналізовано їх поведінку в умовах критичних подій та відомих обвалів криптовалютного ринку. Показано, що більшість з цих показників характерно поводять себе в періоди, що передують критичній події. Тому є можливість побудови індикаторів-передвісників кризових явищ на ринку криптовалют

Lithium industry and the U.S. crude oil prices. A fractional cointegration VAR and a Continuous Wavelet Transform analysis.

This paper analyzes the dynamics of U.S. lithium mining companies, the lithium industry and West Texas Intermediate (WTI) crude oil prices using a Fractional Cointegration Vector AutoRegressive model (FCVAR model) and a Continuous Wavelet Transform (CWT) for its resolution. The results indicate evidence of a negative relationship between FMC Corp with Albermale and SQM stock prices. These results are similar if we analyze the risk based on the beta term structure of each company. Analyzing the fractional differencing parameter for the stock prices and their logs, we observe that they are very persistent, and there are no long-term deviations in the stock prices. The same happens when analyzing the beta term structure. Based on Continuous Wavelet Transform (CWT) methods, our results show that lithium mining companies and the lithium industry are weakly correlated with WTI crude oil prices at higher frequencies (short-run) and persist through the sample period. At lower frequencies (long-term) the time series reached a high level of dependence between late 2012 to mid 2016, concluding that the lithium mining companies and the lithium industry reflect and foreshadow the responsiveness of the WTI crude oil prices during the period mentioned above.pre-print399 K

Commodity price volatility, stock market performance and economic growth: evidence from BRICS countries

Abstracts in English, Afrikaans and ZuluThe study investigated the nexus between commodity price volatility, stock market performance, and economic growth in the emerging economies of Brazil, Russia, India, China, and South Africa (the BRICS) predicated on two hypotheses. First, the study hypothesised that in modern integrated financial systems, commodity price volatility predisposes stock market performance to be non-linearly related to economic growth. The second hypothesis was that financial crises are an inescapable feature of modern financial systems. The study used daily data on stock indices and selected commodity prices as well as monthly data on national output proxies and stock indices. The study analysed data for non-linearities, fractality, and entropy behaviour using the spectral causality approach, univariate GARCH, EGARCH, FIGARCH, DCC-GARCH, and Markov Regime Switching (MRS) – GARCH. The four main findings were: first, spectral causality tests signalled dynamic non-linearities in the relationship between the three commodity futures prices and the BRICS stock indices. Second, the predominantly non-linear relationship between commodity prices and stock prices was reflected in the nexus between the national output proxies and the indices of the five main commodity classes. Third, spectral causality analysis revealed that the causal structures between commodity prices and national output proxies were non-linear and dynamic. Fourth, the Nyblom parameter stability tests revealed evidence of structural breaks in the data that was analysed. The DCC-GARCH model uncovered strong evidence of contagion, spillovers, and interdependence. The study added to the body of knowledge in three ways. First, micro and macro levels of commodity price changes were linked with corresponding stock market performance indicator changes. Second, unlike earlier studies on the commodity price – stock market performance – economic growth nexus, the study employed spectral causality analysis, single - regime GARCH analysis, Dynamic Conditional Correlation (DCC) – GARCH and a two-step Markov – Regime – Switching – GARCH as a unified analytical approach. Third, spectral causality graphs depicting relationships between stock indices and national output proxies revealed benign business cycle effects, thus, contributing to broadening the scope of business cycle theoryBusiness ManagementPhD. (Management Studies