|
|
Управление Риском №4 - 2020
Цифровая экономика
Петров Сергей Сергеевич
доцент кафедры финансов и кредита, ННГУ им. Н. И. Лобачевского
Красиков Сергей Анатольевич
профессор кафедры финансов и кредита, ННГУ им. Н. И. Лобачевского
Кашина Оксана Ивановна
доцент кафедры финансов и кредита, ННГУ им. Н. И. Лобачевского
Рогозин Михаил Викторович
ассистент кафедры финансов и кредита, ННГУ им. Н. И. Лобачевского
Севрюков Олег Федорович
заведующий сектором разработки программного обеспечения Института прикладной физики РАН
Цифровые методы мониторинга потоков капитала на волатильном фондовом рынке: микроэкономическая модель биржевого аукциона
Работа развивает предложенный ранее авторами подход к выявлению ожиданий участников фондового рынка путем анализа онлайн-информации торговой платформы. Построена микроэкономическая модель, описывающая выставление рыночных и лимитированных заявок трейдерами. На ее основе разработан алгоритм диагностики запасов капитала инвесторов, стоящих за отдельными котировками, открывающий возможности мониторинга конъюнктуры финансового рынка и, в частности, его кризисных явлений.
микроструктура финансового рынка потоки лимитированных и рыночных заявок bid-ask спред обработка высокочастотной информации фондового рынка
Digital Methods for Monitoring of Capital Flows in Volatile Stock Market: Microeconomic Model of Order-driven Market
The paper develops an original approach that enables to reveal shareholders’ expectations by invoking the analysis of high-frequency data of the stock market. The basics for the approach were proposed in the authors’ previous studies. The key element of the framework is the microeconomic model explaining conditions under which traders place either limit or market orders. In doing so the model proposes an algorithm for monitoring of holdings of stock owned by investors responsible for the separate orders. The algorithm provides an opportunity to monitor financial market conditions (for example, to predict financial crises).
financial market microstructure flows of limit and market orders bid-ask spread processing of the stock market high-frequency data
|