Волатильность в классификации

А. А. Рубчинский

Аннотация


Целью данной работы является разработка новой трёхуровневой схемы автоматической классификации, основанной на введённом понятии --- \textit {\textbf {волатильности}}, как отдельных кластеров, так и классификации в целом. Волатильность представляет собой точно определяемую и эффективно вычисляемую величину, которая определяет стабильность, точность, надёжность некоторых подмножеств исходного множества вариантов --- короче говоря, возможность (или невозможность) их выбора в качестве кластеров. Предложенный алгоритм находит кластеры с заданным максимальным уровнем волатильности, включая и традиционные кластеры, обладающие волатильностью, близкой к нулевой. Кластеры на фондовых рынках США, России и Швеции (за период кризиса 2008--2010 годов) и депутатские кластеры, определяемые голосованиями в 3-й Думе с 01.09.2001 по 31.01.2002 -- периода, включающего в себя образование партии «Единая Россия» 01.12.2001, --- были построены предложенным алгоритмом. При анализе кластеров, построенных по результатам голосований для каждого месяца в отдельности, оказалось, что волатильность кластеризации в сентябре и октябре равна 0, резко возрастает в ноябре и слегка убывает в декабре и ноябре. Другие методы (типа индексов согласованности между фракциями и др.) не показывают «политической бифуркации» в рассматриваемом периоде. Рассмотрены также разнообразные модельные примеры, для которых результаты классификации хорошо согласуются с геометрической интуицией.

Ключевые слова


кластерный анализ; автоматическая классификация; разрез в графе; волатильность; фондовый рынок; Государственная Дума

Полный текст:

PDF (English)

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.