Метод предсказания падения финансовых индексов от эконофизиков
Группа эконофизиков - ученых, использующих физические методы и приемы для анализа экономических данных - опубликовала алгоритм, с помощью которого можно предсказывать даты падения рынков. Подробно методология изложена в препринте статьи, доступном на сайте arXiv.org.
В 2007 и 2008 годах исследовательский коллектив из Китая, Швейцарии и Бельгии предсказал даты резкого снижения двух китайских фондовых индексов - Shanghai Composite и Shenzhen Stock Exchange Component (SSE Component). Несмотря на то, что ученые не совсем точно угадали сроки падения, в обоих случаях оно действительно произошло, причем разница с предсказанной датой составила несколько дней.
В работах, где авторы называли сроки падения индексов, не была подробно изложена методология предсказания. Отмечалось только, что поведение индексов подчинялось функции, растущей быстрее экспоненты, что свидетельствует о наличии "пузыря". В своей новой статье ученые подробно объяснили, как они вычисляют срок падения фондового индекса.
Алгоритм исследователей включает экономическую теорию рационального ожидания и прогнозирования пузырей, "стадное" поведение инвесторов и трейдеров, а также закономерности статистической физики. В частности, авторы используют теорию о точках бифуркации - критических состояниях системы, после прохождения которых она резко и необратимо меняет свои характеристики.
Из работы ученых вытекает одно интересное следствие: авторы утверждают, что публикация их прогнозов не спровоцирует преждевременного коллапса рынка. Даже в том случае, когда инвесторы осведомлены о существовании "пузыря" и знают дату, когда он лопнет, они будут продолжать вкладывать средства, чтобы получать большие прибыли до самого последнего момента.
В последние годы физики и математики существенно расширили традиционные экономические методы анализа рынка. Уже в начале 1990-х годов экономисты осознали, что стандартные методы работы не позволяют адекватно предсказывать развитие ситуации на рынках. Оказалось, что, использование, например, закономерностей теории хаоса, позволяет получать гораздо лучшие результаты.
По информации lenta.ru
http://arxiv.org/abs/0909.1007