全球金融分析：基於 TDA 的市場崩盤研究方法

連結目錄

I. 引言

II. 方法論

III. TDA 分析多個時間序列的方法

IV. 數據分析

V. 結果與討論

A. 從股票價格時間序列獲取點雲

B. 2008年金融危機導致的極端事件

C. COVID-19疫情導致的極端事件

D. COVID-19對印度不同行業的影響

VI. 結論

VII. 致謝與參考文獻

V. 結果與討論

本節展示了使用TDA識別2008年金融危機和COVID-19疫情期間按大洲劃分的極端事件(EEs)的結果。這允許一次性從多個股票時間序列中識別極端事件。此外，還分析了COVID-19疫情對印度股市各行業的影響。

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:::info 作者：

(1) Anish Rai，錫金國家技術學院物理系，印度錫金-737139；

(2) Buddha Nath Sharma，錫金國家技術學院物理系，印度錫金-737139；

(3) Salam Rabindrajit Luwang，錫金國家技術學院物理系，印度錫金-737139；

(4) Md.Nurujjaman，錫金國家技術學院物理系，印度錫金-737139；

(5) Sushovan Majhi，喬治華盛頓大學數據科學項目，美國，20052。

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:::info 本論文可在arxiv上獲取，採用CC BY 4.0 DEED許可證。

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