Ідентифікація біржових крахів за нечіткими мірами складності

This study, for the first time, presents the possibility of using fuzzy set theory in combination with information theory and recurrent analysis to construct indicators (indicators-precursors) of crisis phenomena in complex nonlinear systems. In our study, we analyze the 4 most important crisis periods in the history of the stock market – 1929, 1987, 2008 and the COVID-19 pandemic in 2020. In particular, using the sliding window procedure, we analyze how the complexity of the studied crashes changes over time, and how it depends on events such as the global stock market crises. For comparative analysis, we take classical Shannon entropy, approximation and permutation entropy, recurrent diagrams, and their fuzzy alternatives. Each of the fuzzy modifications uses three membership functions: exponential, sigmoidal, and simple linear functions. Empirical results demonstrate the fact that the fuzzification of classical entropy and recurrence approaches opens up prospects for constructing effective and reliable indicators-precursors of critical events in the studied complex systems.В даному дослідженні вперше представлено можливість використання теорії нечітких множин у поєднанні з теорією інформації та рекурентним аналізом для побудови індикаторів (показників-передвісників) кризових явищ у складних нелінійних системах. У нашому дослідженні проаналізовано 4 найважливіші кризові періоди в історії фондового ринку - 1929, 1987, 2008 рр. та пандемія COVID-19 у 2020 році. Зокрема, використовуючи процедуру ковзного вікна, ми аналізуємо, як складність досліджуваних крахів змінюється з часом, і як вона залежить від таких подій, як глобальні кризи на фондовому ринку. Для порівняльного аналізу взято класичну ентропію Шеннона, ентропію апроксимації та перестановки, рекурентні діаграми та їх нечіткі альтернативи. Кожна з нечітких модифікацій використовує три функції належності: експоненціальну, сигмоїдальну та просту лінійну. Емпіричні результати демонструють той факт, що фазифікація класичних ентропійного та рекурентного підходів відкриває перспективи для побудови ефективних та надійних індикаторів-передвісників критичних подій у досліджуваних складних системах

Теорія складних мереж та передвісники фінансових крахів

Based on the network paradigm of complexity in the work, a systematic analysis of the dynamics of the largest stock markets in the world and cryptocurrency market has been carried out. According to the algorithms of the visibility graph and recurrence plot, the daily values of stock and crypto indices are converted into a networks and multiplex networks, the spectral and topological properties of which are sensitive to the critical and crisis phenomena of the studied complex systems. This work is the first to investigate the network properties of the crypto index CCI30 and the multiplex network of key cryptocurrencies. It is shown that some of the spectral and topological characteristics can serve as measures of the complexity of the stock and crypto market, and their specific behaviour in the pre-crisis period is used as indicators-precursors of critical phenomena.Виходячи з мережевої парадигми складності роботи, а проведено систематичний аналіз динаміки найбільших фондових ринків світу та ринку криптовалют. Відповідно до алгоритмів графіку видимості та графіку повторень, добові значення фондових та криптоіндексів перетворюються на мережі та мультиплексні мережі, спектральні та топологічні властивості яких чутливі до критичних та кризових явищ досліджуваних складних систем. Ця робота є першою, яка досліджує мережеві властивості криптоіндексу CCI30 та мультиплексної мережі ключових криптовалют. Показано, що деякі спектральні та топологічні характеристики можуть служити мірами складності фондового та крипто-ринку, а їх специфічна поведінка в докризовий період використовується як індикатори-попередники критичних явищ

На шляху до новизни - Society of Ambient Intelligence

The ability to bring benefit to the society with the help of the artificial intelligence technologies within the short time drives the developers in many spheres. Modern developments are used to confirm the economic theories, in law-making, technical developments in the field of verification, data updating, security and control.Можливість принести користь суспільству за допомогою технологій штучного інтелекту за короткий час керує розробниками у багатьох сферах. Сучасні розробки використовуються для підтвердження економічних теорій, у правотворчій діяльності, технічних досягнень у сфері перевірки, оновлення даних, безпеки та контролю

Машинне навчання на ринках, що розвиваються, в часи пандемії

This is an introductory text to a collection of selected papers from the M3E2 2020 Summer: The Special Edition of International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy, which was held in Odessa, Ukraine, on the July 13-18, 2020. It consists of short introduction and some observations about the event and its future.Це вступний текст до збірки вибраних доповідей з M3E2 2020 Summer: Спеціального видання Міжнародної конференції з моніторингу, моделювання та управління емерджентною економікою, що відбулася в Одесі, Україна, 13-18 липня 2020 року. Він складається з короткого вступу та деяких спостережень про подію та її майбутнє

Оцінка енергетичних ринків за допомогою мультифрактального детрендованого крос-кореляційного аналізу

Regulatory actions aimed the sustainable development force ordinary traders, policymakers, institutional investors to develop new types of risk management strategies, seek better decision-making processes that would allow them more effectively reallocate funds when trading and investing in energy markets such as oil and gas. Due to their supply and demand, they are presented to non-equilibrium, chaotic, long-range dependent, etc. Oil and gas play an important role not only in the financial markets, but they are important in many goods and services, and their extensive usage leads to environmental damage. Thus, the dynamics of the corresponding energy-related indices is a useful indicator of the current environmental development, and their modeling is of paramount importance. We have addressed one of the methods of multifractal analysis which is known as Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) and its multifractal extension (MF-DCCA) to get reliable and efficient indicators of critical events in the oil and gas markets. For example, we have taken daily data of Henry Hub natural gas spot prices (US$/MMBTU), WTI spot prices (US$/BBL), and Europe Brent spot prices (US$/BBL) from 7 February 1997 to 14 December 2021. Regarding their (multifractal) cross-correlations, we get such indicators as the DCCA coefficient, the cross-correlation Hurst exponent, the maximal, minimal, and mean singularity strength, the width of multifractality, and its asymmetry with the usage of sliding window approach. Our empirical results present that all of the presented indicators respond characteristically during crashes and can be effectively used for modeling current and further perspectives in energy markets and sustainable development indices.Регуляторні дії, спрямовані на сталий розвиток, змушують звичайних трейдерів, політиків, інституційних інвесторів розробляти нові види стратегій управління ризиками, шукати кращі процеси прийняття рішень, які б дозволили їм більш ефективно перерозподіляти кошти при торгівлі та інвестуванні на енергетичних ринках, таких як нафта і газ. В силу свого попиту та пропозиції вони представляються нерівноважними, хаотичними, довгостроково залежними тощо. Нафта і газ відіграють важливу роль не тільки на фінансових ринках, вони є важливими для багатьох товарів і послуг, а їх екстенсивне використання призводить до забруднення навколишнього середовища. Таким чином, динаміка відповідних індексів, пов'язаних з енергетикою, є корисним індикатором поточного екологічного розвитку, а їх моделювання має першочергове значення. Для отримання надійних та ефективних індикаторів критичних подій на ринках нафти та газу ми звернулися до одного з методів мультифрактального аналізу, відомого як Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) та його мультифрактального розширення (MF-DCCA). Для прикладу було взято щоденні дані спотових цін на природний газ Henry Hub (US$/MMBTU), спотових цін на нафту WTI (US$/Bbl) та спотових цін на нафту Brent Europe (US$/Bbl) за період з 7 лютого 1997 року по 14 грудня 2021 року. Щодо їх (мультифрактальних) крос-кореляцій отримано такі показники, як коефіцієнт DCCA, показник крос-кореляції Херста, максимальна, мінімальна та середня сила сингулярності, ширина мультифрактальності та її асиметрія із застосуванням методу ковзного вікна. Отримані емпіричні результати свідчать про те, що всі представлені індикатори характерно реагують під час аварій і можуть бути ефективно використані для моделювання поточної та подальшої перспективи енергетичних ринків та індексів сталого розвитку

Кореляційний та неекстенсивний характер ринку квот на викиди двоокису вуглецю

In this paper, at the first time, the analysis of correlational and non-extensive properties of the CO2 emission market relying on the carbon emissions futures time series for the period 04.07.2008–10.05.2021 is performed, and the daily data of the power sector from the U.S. Carbon Monitor for the period 01.01.2019–10.05.2021, which consist the data of both individual countries (USA, Germany, China, India, United Kingdom, et al.) and global emissions (World) are investigated using such approach. To demonstrate the applicability of these methods on systems of another nature and complexity, the analysis of the Dow Jones Industrial Average (DJIA) index is presented. The results show that both futures and the DJIA are presented to be non-extensive, and the distribution of their normalized returns can be better described by power-law probability distributions, particularly, by q-Gaussian. Tsallis triplet for the entire time series of CO2 emissions futures and the DJIA is estimated, and q-triplet as an indicator of crisis phenomena is presented, relying on the sliding window algorithm. It can be seen that the triplet behaves characteristically during economic crises. This study shows that the toolkit of the random matrix theory (RMT) allows to investigate the correlational nature of the carbon emissions market and to build appropriate indicators of crisis phenomena, which clearly reflect the collective dynamics of the entire research base during events of this kind.У статті вперше проведено аналіз кореляційних та неекстенсивних властивостей ринку квот на викиди СО2 на основі часових рядів ф'ючерсів на викиди вуглекислого газу за період з 2005 по 2009 рр. на основі часових рядів ф'ючерсів на викиди вуглецю за період 04.07.2008-10.05.2021, а також з використанням такого підходу досліджено щоденні дані енергетичного сектору з U.S. Carbon Monitor за період 01.01.2019-10.05.2021, які складаються з даних як окремих країн (США, Німеччина, Китай, Індія, Великобританія та ін.), так і глобальних викидів (World). Для демонстрації застосовності цих методів на системах іншої природи та складності наведено аналіз індексу Dow Jones Industrial Average (DJIA). Результати показують, що як ф'ючерси, так і DJIA є неекстенсивними, а розподіл їх нормованих прибутковостей краще описується степеневими розподілами ймовірностей, зокрема, q-гауссовим. Оцінено триплет Цалліса для всього часового ряду ф'ючерсів на викиди СО2 та DJIA, а також представлено q-триплет як індикатор кризових явищ, спираючись на алгоритм ковзного вікна. Видно, що триплет поводить себе характерно під час економічних криз. Проведене дослідження показує, що інструментарій теорії випадкових матриць (РМТ) дозволяє дослідити кореляційну природу ринку вуглецевих викидів та побудувати відповідні індикатори кризових явищ, які чітко відображають колективну динаміку всієї досліджуваної бази під час подій подібного роду

Еконофізика показників сталості

In this paper, the possibility of using some econophysical methods for quantitative assessment of complexity measures: entropy (Shannon, Approximate and Permutation entropies), fractal (Multifractal detrended fluctuation analysis – MF-DFA), and quantum (Heisenberg uncertainty principle) is investigated. Comparing the capability of both entropies, it is obtained that both measures are presented to be computationally efficient, robust, and useful. Each of them detects patterns that are general for crisis states. The similar results are for other measures. MF-DFA approach gives evidence that Dow Jones Sustainability Index is multifractal, and the degree of it changes significantly at different periods. Moreover, we demonstrate that the quantum apparatus of econophysics has reliable models for the identification of instability periods. 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.У цій роботі досліджується можливість використання деяких кількох еконофізичних методів для кількісної оцінки вимірювань складності: ентропії (Шеннона, наближеної та перестановочної ентропій), фрактальної (Мультифрактальний аналіз тенденцій флуктуацій-MF-DFA) та квантової (принцип невизначеності Гейзенберга). Порівнюючи можливості обох ентропій, було отримано, що обидва показники представлені як обчислювально ефективні, надійні та корисні. Кожен з них виявляє закономірності, загальні для кризових станів. Схожі результати є і для інших заходів. Підхід MF-DFA свідчить про те, що індекс стійкості Доу-Джонса є мультифрактальним, і ступінь його суттєво змінюється в різні періоди. Крім того, ми демонструємо, що квантовий апарат еконофізики має надійні моделі для ідентифікації періодів нестабільності. Ми робимо висновок, що ці заходи дозволяють встановити, що соціально чутливі мають характерні моделі складності, а запропоновані заходи складності дозволяють будувати показники-попередники критичних та кризових явищ

Небезпеки та ризики при оцінці впливу нафтогазових компаній на довкілля

This paper considers an algorithm for constructing an integrated assessment of the environmental risk of enterprises based on risk indicators. An overview of risk assessment methods is given. To find and process the research results, the method of expert assessments and elements of the fuzzy logic method were used. The membership function is constructed for the classification of the current value of the environmental risk factor. Based on the obtained numerical results, the ranking of the studied variables is given. A generalized indicator of the level of environmental risk of an oil and gas enterprise is found.У цій роботі розглянуто алгоритм побудови комплексної оцінки екологічного ризику підприємств на основі показників ризику. Дано огляд методів оцінки ризиків. Для пошуку та обробки результатів дослідження використано метод експертних оцінок та елементи методу нечіткої логіки. Функція належності побудована для класифікації поточної величини фактору екологічного ризику. На основі отриманих чисельних результатів дається ранжування досліджуваних змінних. Знайдено узагальнений показник рівня екологічного ризику нафтогазового підприємства

Combination of searches for heavy spin-1 resonances using 139 fb−1 of proton-proton collision data at s = 13 TeV with the ATLAS detector

A combination of searches for new heavy spin-1 resonances decaying into different pairings of W, Z, or Higgs bosons, as well as directly into leptons or quarks, is presented. The data sample used corresponds to 139 fb−1 of proton-proton collisions at = 13 TeV collected during 2015–2018 with the ATLAS detector at the CERN Large Hadron Collider. Analyses selecting quark pairs (qq, bb, , and tb) or third-generation leptons (τν and ττ) are included in this kind of combination for the first time. A simplified model predicting a spin-1 heavy vector-boson triplet is used. Cross-section limits are set at the 95% confidence level and are compared with predictions for the benchmark model. These limits are also expressed in terms of constraints on couplings of the heavy vector-boson triplet to quarks, leptons, and the Higgs boson. The complementarity of the various analyses increases the sensitivity to new physics, and the resulting constraints are stronger than those from any individual analysis considered. The data exclude a heavy vector-boson triplet with mass below 5.8 TeV in a weakly coupled scenario, below 4.4 TeV in a strongly coupled scenario, and up to 1.5 TeV in the case of production via vector-boson fusion