論文の概要: Explaining Indian Stock Market through Geometry of Scale free Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04710v1
• Date: Sat, 6 Apr 2024 19:07:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 20:00:13.086777
• Title: Explaining Indian Stock Market through Geometry of Scale free Networks
• Title（参考訳）: スケールフリーネットワークの幾何学によるインド株式市場の解説
• Authors: Pawanesh Yadav, Charu Sharma, Niteesh Sahni,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を用いて,ハイパーボリック空間にネットワークを埋め込む手法を用いて,インド株式市場の分析を行う。 まず,ハイパーボリック・クラスタはユークリッド・クラスタよりもトポロジカル・ネットワーク・コミュニティに近いことを示すとともに,組込みネットワークに対応するハイパーボリック・距離とハイパーボリック・ショート・パス・距離の統計的解析により,市場安定性とボラティリティの期間を明確に区別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.345437353879255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an analysis of the Indian stock market using a method based on embedding the network in a hyperbolic space using Machine learning techniques. We claim novelty on four counts. First, it is demonstrated that the hyperbolic clusters resemble the topological network communities more closely than the Euclidean clusters. Second, we are able to clearly distinguish between periods of market stability and volatility through a statistical analysis of hyperbolic distance and hyperbolic shortest path distance corresponding to the embedded network. Third, we demonstrate that using the modularity of the embedded network significant market changes can be spotted early. Lastly, the coalescent embedding is able to segregate the certain market sectors thereby underscoring its natural clustering ability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習技術を用いて,ハイパーボリック空間にネットワークを埋め込む手法を用いて,インド株式市場の分析を行う。 我々は4つの点で新規性を主張している。 まず、双曲星団がユークリッド星団よりも近いトポロジカルネットワーク群に類似していることが示される。 第2に、組込みネットワークに対応する双曲的距離と双曲的最短経路距離の統計的解析により、市場の安定性とボラティリティの期間を明確に区別することができる。 第3に,組込みネットワークのモジュール性を利用することで,市場の変化を早期に発見できることを実証する。 最後に、合体埋め込みは特定の市場セクターを分離し、その自然なクラスタリング能力を強調することができる。

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