Detection of Bubbles in Tehran Stock Exchange Using Log-Periodic Power-Low Singularity Model
Publish place: Iranian Journal of Finance، Vol: 5، Issue: 4
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 188
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFIFSA-5-4_003
تاریخ نمایه سازی: 24 فروردین 1401
Abstract:
One of the essential factors that lead to severe disruptions in financial markets is price bubbles and subsequent crashes. Numerous models for detecting bubbles have been developed, one of which (LPPLS) has lately attracted considerable interest. This study aims to utilize this model to detect price bubbles in Tehran Stock Exchange's index (TEDPIX). Confidence multi-scale indicators for this model are presented by fitting the LPPLS model to the data of the TSE index from ۲۰۰۹ through ۲۰۲۰. The bubble is detected when the number of fits that are in our filter conditions increases which means the growth of the indicator's value. By applying this method on TSE data two significant crashes in ۲۰۱۳ and ۲۰۲۰ are detected. The proposed technique can be useful for market participants to detect financial crashes and bubbles.
Keywords:
Authors
Ali Namaki
Assistant Prof., Department of Finance, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
Mehrdad Haghgoo
MSc., Department of Finance, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :