Кластерная_связность_сети_—_копия

1. Кластерная связность сети: новая система измерений и её применение к мировым рынкам акций

2. Сведения о журнале

• Журнал: Journal of Econometrics
• Scopus:
• Категория Economics, Econometrics and Finance (Economics and
Econometrics): Q1
• Категория Mathematics (Applied Mathematics): Q1
• Значение SJR: 6.575
• Web of Science:
• Категория Economics (SSCI): Q1
• Категория Mathematics Interdisciplinary Applications (SCIE): Q1
• Категория Social Sciences Mathematical Methods (SSCI): Q1
• Импульс-фактор (JIF): 4.7 / Impact Score: 4.85
• H-Index (индекс Хирша): 205
• Издатель: Elsevier B.V. (Нидерланды)

3. Сведения о статье

• Дата публикации: 17 апреля 2026
• Авторы:
• Bastien Buchwalter, SKEMA Business School and Université Côte d’Azur,
France
• Francis X. Diebold, University of Pennsylvania and NBER, USA
• Kamil Yilmaz, Koç University, Turkey
• Индексы цитирования: 3

4.

Цели и задачи авторов
• Разработка гибкой методологии для измерения сетевой связанности
(connectedness) в экономике, в частности в глобальных финансовых
рынках, с использованием вариационного разложения из векторных
авторегрессионных моделей (VAR)
• Предложение нового подхода — кластерной идентификации, при
котором шоки ортогональны (независимы) между кластерами
(например, регионами, классами активов, отраслями), но могут быть
скоррелированы внутри кластеров. Это позволяет учитывать влияние
"заражения" (contagion) между кластерами и "совместного движения"
(co-movement) внутри кластеров.
• Применение разработанной методологии для эмпирического анализа
связанности в глобальных рынках акций 16 стран, входящих в три
региона: Северная Америка, Европа и Восточная Азия, с целью
выявления структуры и динамики этих взаимосвязей.

5. Математические методы

• Векторные авторегрессии (VAR) — основной инструмент для
моделирования динамики взаимосвязанных временных рядов
цен акций различных стран.
• Процесс Грама — Шмидта — это алгоритм в линейной алгебре,
который превращает исходный набор линейно независимых
векторов {v1, v2, …, vk) в ортогональный (ортонормированный)
базис с тем же линейным натяжением (спаном).

6.

Модель векторной авторегрессии (VAR)
Модель динамики нескольких взаимосвязанных временных
рядов, в которой текущее значение каждой переменной определяется
как линейная комбинация собственных прошлых значений и прошлых
значений всех остальных переменных системы.
(Собирается история, например, за несколько кварталов, для выбранных
параметров: инфляция, ставка, выпуск/спрос, курс и т.д. Далее
оцениваются связи, как менялся параметр и как влиял на другие.
Рассчитывается квартал за кварталом и проверяется на более новых
данных, о которых модель еще не знала.)
В статье рассматривается векторный временной ряд