股市危机期的建模

我们利用近期一种计算框架来建模并检测股市中的金融危机，以及加密货币市场中以价格突然而剧烈下跌为特征的冲击事件。我们的方法成功检测出法国工业股市自1929年崩盘以来的所有过去危机，包括1990年后的金融危机（例如2000年互联网泡沫破裂、2002年股市低迷），以及加密货币市场的所有过去崩盘，即2018年，还有2020年因新冠疫情导致的崩盘。我们基于概率分布之间的距离，利用copula聚类来验证该框架的可靠性；我们表明聚类包含来自相似市场状态（如正常状态或危机）的copula。此外，我们提出了一种新颖的回归模型，仅使用先前框架所需不到10%的信息即可成功检测所有过去事件。我们通过工业资产的 historical data 训练模型，并能够检测加密货币市场中所有过去的冲击事件。我们的工具提供了软件框架的基本组件，该框架可对数百种资产的股票与加密货币市场中的冲击事件进行快速可靠的检测甚至预测。