Приложение методов фрактального анализа, теории графов и анализа сложных сетей к исследованию временных рядов: Монография

Description

Обложка Оглавление Введение 1. Методы анализа фрактальности во временных рядах и их приложение 1.1. Корреляционный анализ 1.1.1. Типы автокорреляции 1.1.2. Автомодельные процессы 1.2. Методы анализа долговременных автокорреляций 1.2.1. R/S-анализ 1.2.2. Флуктуационный анализ 1.2.3. Анализ детрендированных флуктуаций 1.2.4. Метод усредненного вейвлет-коэффициента 1.2.5. Метод преобразования Фурье 1.2.6. Мультифрактальный анализ детрендированных флуктуаций 1.3. Измерение долговременных корреляций во временных рядах интенсивности потока новостей 1.3.1. Временной ряд интенсивности новостного потока 1.3.2. Анализ самоподобия интенсивности новостей 1.4. Измерение долговременных корреляций во временных рядах настроений новостного потока 1.4.1. Временные ряды настроений новостей 1.4.2. Анализ самоподобия настроений новостей 1.4.3. Исследование мультифрактальности 2. Методы анализа данных новостной аналитики 2.1. Построение графа совместных упоминаний компаний в финансовых новостях 2.2. Анализ сети со-упоминания компаний 2.2.1. Сетевой анализ, методология анализа социальных сетей 2.2.2. Временной ряд интенсивности новостного потока 2.2.3. Анализ ключевых компаний 2.2.4. Анализ ключевых компаний по секторам экономики 2.2.5. Анализ ключевых компаний по биржам 2.2.6. Анализ распределения степеней вершин 2.2.7. Анализ распределения степеней вершин для подграфов 2.2.8. Кластерный анализ 2.2.9. Распределение коэффициентов кластеризации для подграфов 2.2.10. QAP корреляционный и регрессионный анализ 2.2.11. Основные выводы по анализу сети со-упоминания компаний 2.3. Анализ динамики новостного потока на основе характеристик сети со-упоминания компаний 2.3.1. Распределение степеней вершин и коэффициентов кластеризации 2.3.2. Эволюция размера максимальных клик 2.3.3. Основные выводы по анализу динамики сети со-упоминания компаний 3. Методы обнаружения экономических и финансовых событий 3.1. Кластерный подход на основе графов для обнаружения событий 3.1.1. Обнаружение событий с помощью временных и атрибутивных ограничений 3.1.2. Описание данных 3.1.3. Результаты обнаружения событий 3.2. Метод обнаружения событий на основе совместного упоминания компаний Заключение Список литературы