Multifractal Properties of the Ukraine Stock Market A.Ganchuk, V.Derbentsev, V. Soloviev2006 Economical Cybernetics Department, Kryviy Rih Economic Institute Kyiv National Economic University by Vadim Getman, Kryviy Rih, UkraineAug fax, phone: +380 564 901512 v n soloviev@kneu.dp.ua1 Abstract Recently the statistical characterizations of financial markets based on physics concepts and methods attract considerable attentions. We used two possible procedures of analyzing multifractal properties of a time series. The first one uses the continuous wavelet transform and extracts scaling exponents from the wavelet transform amplitudes over all scales. The second method is the multifractal version of the detrended fluctuation analysis method (MF- DFA). The multifractality of a time series we analysed by means of the difference of values singularity stregth αmax and αmin as a suitable way to[physics.data-an] characterise multifractality. Singularity spectrum calculated from daily re- turns using a sliding 1000 day time window in discrete steps of 1. . . 10 days. We discovered that changes in the multifractal spectrum display distinctive pattern around significant “drawdowns”. Finally, we discuss applications to the construction of crushes precursors at the financial markets. Key words: Multifractal, stock market, singularity spectrum PACS: 89.20.-a, 89.65.Gh, 89.75.-k 1. Introduction Multivariate time series are detected and recorded both in experiments and in the monitoring of a wide number physical, biological and economic systems. A first instrument in the investigation of multivariate time series is the correlation matrix. The study of the properties of the correlation matrix has a direct relevance in the investigation of mesoscopic physical systems,arXiv:physics/0608009v1 high energy physics, investigation of microarray data in biological systems and econophysics [1]. Quantifying correlations between different stocks is a topic of interest not only for scientific reasons of understanding the economy as a complex dynamical system, but also for practical reasons such as asset allocation and portfolio risk estimation [2–5]….

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발췌문 한글 번역 (Korean Translation of Excerpt)

우크라이나 주식 시장 A.Ganchuk, V.Derbentsev, V. Soloviev2006 경제 사이버네틱 부서, Kryviy RIH Economic Institute Kyiv National University의 Vadim Getman, Kryviy Rih, Kryviy Rih, Ukraineaug 팩스, 전화 : +380 564 901512 v n noviev the the the the the the the the the the the the the the the the the the soloviev. 물리학 개념과 방법에 기초한 재무 시장의 통계적 특성은 상당한 관심을 끌고있다. 우리는 시계열의 다단계 특성을 분석하는 두 가지 가능한 절차를 사용했습니다. 첫 번째는 연속 웨이블릿 변환을 사용하고 모든 스케일에 대한 웨이블릿 변환 진폭의 스케일링 지수를 추출합니다. 두 번째 방법은 감소 된 플루 큐어링 분석 방법 (MF-DFA)의 다중 팩트 버전입니다. [Physics.data-an]가 다중 유적 성을 특성화하는 데 적합한 방법으로서 특이점 Stregth αmax 및 αMin의 차이를 통해 분석 한 시계열의 다중 공정 성. 특이점 스펙트럼은 매일 1의 개별 단계에서 슬라이딩 1000 일 시간 창을 사용하여 일일 회전합니다. . 10 일. 우리는 다제 스펙트럼의 변화가 상당한 “드로 다운”주위에 독특한 패턴을 나타낸다는 것을 발견했습니다. 마지막으로, 우리는 금융 시장에서 Crushes Precursors의 건설에 대한 응용에 대해 논의합니다. 핵심 단어 :다면, 주식 시장, 특이점 스펙트럼 PACS : 89.20.-A, 89.65.GH, 89.75.-K 1. 소개 다변량 시계열은 실험과 물리적, 생물학적 및 경제 시스템의 모니터링에서 검출되고 기록됩니다. 다변량 시계열의 조사에서 첫 번째기구는 상관 관계 행렬입니다. 상관 관계 매트릭스의 특성에 대한 연구는 Mesoscopic Physical Systems, Arxiv : Physics/0608009V1 고 에너지 물리학, 생물학적 시스템 및 생태 물리학에서의 마이크로 어레이 데이터의 조사와 직접적인 관련성을 가지고 있습니다 [1]. 다른 주식 간의 상관 관계를 정량화하는 것은 경제를 복잡한 역학 시스템으로 이해하는 과학적 이유뿐만 아니라 자산 할당 및 포트폴리오 위험 추정과 같은 실제적인 이유 [2–5]에 대한 관심 주제입니다.