“Price-Quakes” Shaking the World’s Stock Exchanges
Notice bibliographique
Résumé
Background: Systemic risk has received much more awareness after the excessive risk taking by major financial instituations pushed the world's financial system into what many considered a state of near systemic failure in 2008. The IMF for example in its yearly 2009 Global Financial Stability Report acknowledged the lack of proper tools and research on the topic. Understanding how disruptions can propagate across financial markets is therefore of utmost importance. Methodology/Principal Findings: Here, we use empirical data to show that the world's markets have a non-linear threshold response to events, consistent with the hypothesis that traders exhibit change blindness. Change blindness is the tendency of humans to ignore small changes and to react disproportionately to large events. As we show, this may be responsible for generating cascading events—pricequakes—in the world's markets. We propose a network model of the world's stock exchanges that predicts how an individual stock exchange should be priced in terms of the performance of the global market of exchanges, but with change blindness included in the pricing. The model has a direct correspondence to models of earth tectonic plate movements developed in physics to describe the slip-stick movement of blocks linked via spring forces. Conclusions/Significance: We have shown how the price dynamics of the world's stock exchanges follows a dynamics of build-up and release of stress, similar to earthquakes. The nonlinear response allows us to classify price movements of a given stock index as either being generated internally, due to specific economic news for the country in question, or externally, by the ensemble of the world's stock exchanges reacting together like a complex system. The model may provide new insight into the origins and thereby also prevent systemic risks in the global financial network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».