Статьи, Журналы
Оценка персистентности финансовых данных методом Уиттла
Статьи, Журналы
Оценка персистентности финансовых данных методом Уиттла
Сысоев, Ф.И. Оценка персистентности финансовых данных методом Уиттла / Ф. И. Сысоев // Экономические науки. Научно-информационный журнал. — Москва, 2026 — N 5(258). — С.369-378. — Библиогр. в конце ст.
Сысоев, Ф.И., (2026), "Оценка персистентности финансовых данных методом Уиттла", Экономические науки. Научно-информационный журнал, Москва, 2026, N 5(258), С.369-378.
Сысоев Ф И. Оценка персистентности финансовых данных методом Уиттла. Экономические науки. Научно-информационный журнал. 2026; (N 5(258)). С.369-378. DOI:DOI.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Актуальность исследования обусловлена непрекращающейся научной дискуссией о степени информационной эффективности финансовых рынков, поиском наиболее приближенных к реальности моделей ценообразования, а также интересом к обнаружению статистически значимых зависимостей в ценовых рядах, способных служить основой для арбитражных стратегий. Основное внимание в статье уделяется фрактальной модели, включающей в себя в качестве частного проявления как эффективные рынки, так и рынки с наличием памяти в данных. Показано, что, несмотря на широкое распространение фрактального анализа финансовых данных в российской научной литературе, для верификации фрактальной модели и оценки персистентности данных доминирует метод нормированного размаха (R/S-анализ), который обладает известными ограничениями и недостатками. Степень разработанности альтернативных методов, в частности метода правдоподобия Уиттла, применительно к российскому рынку остается крайне низкой, что определяет научную новизну работы. Объектом исследования выступают высокочастотные (десятиминутные) логарифмические доходности акций 24 крупнейших российских компаний за период 2022-2026 гг. Предметом исследования является степень персистентности и фрактальная структура процесса ценообразования данных активов, оцененные через параметр Хёрста H. Теоретико-методологическую основу работы составляет синтез концепций фрактального броуновского движения и спектрального анализа временных рядов. В отличие от классического подхода, для оценки параметра Хёрста применяется метод правдоподобия Уиттла и метод периодограммы, что позволяет провести разграничение между краткосрочными и долгосрочными зависимостями и проверить гипотезу о единой фрактальной природе ряда на разных временных масштабах.
-
УДК:336.76
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Сысоев, Ф.И. Дивидендные разрывы как фактор смещения оценки параметра Херста / Ф. И. Сысоев // Экономические науки. Научно-информационный журнал. — Москва, 2026 — N 5(258). — С.357-368.
- 2. Криничанский, К.В. Прогнозирование кредитных спредов корпоративных облигаций с использованием ансамблей градиентного бустинга / К. В. Криничанский, А. А. Кобзев, А. Ю. Пискарева // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 5. — С.124-141.
- 3. Данилов, Ю.А. Финансовая инклюзия и финансовая стабильность / Ю. А. Данилов, Д. А. Пивоваров // Проблемы прогнозирования. — Москва, 2025 — N 5. — С.101-114.
- 4. Дарчев, К.А. Влияние динамики акционерного капитала на ценообразование облигаций / К. А. Дарчев // Финансовая аналитика. — Москва, 2025 — N 4. — С.74-87.
- 5. Абрамов, А.Е. Кризисы на рынках акций / А. Е. Абрамов, М. И. Чернова // Журнал Новой экономической ассоциации. — Москва, 2026 — N 1(70). — С.74-95.
- 6. Маслова, Е.Ю. Оценка влияния факторов на рейтинговую оценку акций в нормативной модели / Е. Ю. Маслова // Финансовый бизнес. — Москва, 2025 — N 11. — С.137-142.
- 7. Хорошилов, М.С. Моделирование стоимости акций с учетом иррационального поведения инвесторов / М. С. Хорошилов, Е. Л. Прокопьева // Финансы : теория и практика. — Москва, 2026 — N 1. Том 30. — С.214-227.
- 8. Войко, Д.В. Применимость моделей устойчивого роста для прогнозирования эффективности IPO компании / Д. В. Войко, А. В. Войко, Е. Ю. Афанасьева // Финансовый менеджмент. — Москва, 2025 — N 8. — С.321-330.
- 9. Молотков, А.Б. Модель оценки краткосрочной доходности акций (индекс S&P 500) / А. Б. Молотков // Финансовая аналитика. — Москва, 2025 — N 4. — С.53-64.
- 10. Беляков, С. "Длинные деньги на доверии" / С. Беляков // Банковское обозрение. — Москва, 2026 — N 6(328). — С.32-33.
Отзывы читателей
0