doctor of Economics, Professor
Autonomous non-profit organization of higher education «International banking Institute named after Anatoliy Sobchak», Saint Petersburg, Russia
Address : 60 Nevsky Ave., 191023, Saint Petersburg, Russia
д.э.н, профессор
Автономная некоммерческая организация высшего образования «Международный банковский институт» имени Анатолия Собчака
Санкт-Петербург, Россия
Адрес для корреспонденции: 191023, Невский пр., 60
Санкт-Петербург, Россия
doctor of Economics, Professor
Autonomous non-profit organization of higher education «International banking Institute named after Anatoliy Sobchak», Saint Petersburg, Russia
Address : 60 Nevsky Ave., 191023, Saint Petersburg, Russia
д.э.н, профессор
Автономная некоммерческая организация высшего образования «Международный банковский институт» имени Анатолия Собчака
Санкт-Петербург, Россия
Адрес : 191023, Невский пр., 60
Санкт-Петербург, Россия
Autonomous non-profit organization of higher education «International banking Institute named after Anatoliy Sobchak», Saint Petersburg, Russia
Address for correspondence: 60 Nevsky Ave., 191023, Saint Petersburg, Russia
Автономная некоммерческая организация высшего образования «Международный банковский институт» имени Анатолия Собчака
Санкт-Петербург, Россия
Адрес : 191023, Невский пр., 60
Санкт-Петербург, Россия
Определение вероятности перехода различных состояний финансового рынка имеет важное значение для оценки его колебаний. На рынке наблюдаются многочисленные переходы, рассредоточенные во времени. Поскольку экспоненциальное распределение не обладает памятью, будущий рыночный результат зависит только от текущего состояния рынка и не зависит от того, когда произошел последний переход и / или какое было предыдущее состояние. В статье продемонстрированы оценочные и прогнозные возможности марковского метода анализа финансового рынка. Они сосредоточены вокруг четырех фундаментальных свойств рассматриваемого метода: возможность оценки текущего состояния рынка в каждый момент времени; возможность анализа событий «без памяти», с исходом, зависящим только от текущего состояния системы; возможность анализа ненаблюдаемых состояний и привлечение к анализу скрытых параметров рынка; возможность количественного учета ранее не поддающейся количественной оценке данных, что позволило параметризировать и применять расчетные процедуры как для качественной, так и некачественной и неструктурированной информации.
Determining the transition probability of various states of the financial market is essential for assessing its fluctuations. There are numerous transitions in the market, dispersed in time. Since the exponential distribution has no memory, the future market outcome depends only on the current state of the market. It does not depend on when the last transition occurred and/or what the previous state was. The article demonstrates the estimated and predictive capabilities of the Markov method for analyzing the financial market. They are centered around four fundamental properties of the method under consideration: the ability to assess the current state of the market at any given time; the ability to analyze events «without memory», with an outcome depending only on the current state of the system; the possibility of exploring unobservable states and involving hidden market parameters in the analysis; the case of quantitative accounting of previously unquantifiable data, which made it possible to parameterize and apply calculation procedures for both qualitative and non-qualitative and unstructured information.