Кластеризація ключових показників на фондових ринках країн “Великої сімки”: інноваційний підхід

Автори:
Пекер С.1, Актан Б.2, Тваронавісіене М.3
1. Університет Яшар (м. Ізмір, Туреччина)
2. Університет Бахрейну, Королівство Бахрейн і майбутній університет в Єгипті (м. Нью-Каїр, Єгипет)
3. Вільнюський технічний університет ім. Гедімінаса (м. Вільнюс, Литва)
Розділ:
Проблеми управління інноваційним розвитком
Сторінки:
300 - 310
Мова оригіналу:
Англійська
DOI:
10.21272/mmi.2017.1-27


Анотація

Інвестиції на фондовому ринку вимагають прийняття ризику. Інвестори зазвичай намагаються сформувати свій інвестиційний портфель таким чином, щоб забезпечити отримання максимальної віддачі при збереженні прийнятного рівня ризику. У сучасних умовах для інвестора першочерговим завданням стає визначення найкращих джерел фінансування серед альтернативних варіантів шляхом групування активів з аналогічними характеристиками. У статті досліджено фондові ринки країн “Великої сімки” – Франції, Великобританії, Німеччини, Італії, США, Канади та Японії за період 2011-2016 рр. З метою поділу відповідних показників фондових ринків, зокрема CAC 40 (Франція), FTSE 100 (Великобританія), DAX (Німеччина), FTSE MIB (Італія), S&P TSX Composite (Канада), S&P 500 (США), NIKKEI 225 (Японія), на групи за критерієм “прибутковість – ризик” були використані окремі ієрархічні методи кластеризації.


Ключові слова
країни “Великої сімки”, ієрархічна кластеризація, k-засоби, TwoStep-кластеризація, фондовий ринок, інноваційний підхід


Посилання
  1. Aktan, B. (2013). An Empirical Examination of Clustering at Bahrain Bourse. International Research Journal of Finance and Economics, 110, 149-154 [in English].
  2. Azzalini, A., & Scarpa, B. (2012). Data Analysis and Data Mining: An Introduction, Oxford University Press, USA [in English].
  3. Basalto, N., Bellotti, R., De Carlo, F., Facchi, P., & Pascazio, S. (2005). Clustering stock market companies via chaotic map synchronization, Physica A, 345, 196-206 [in English].
  4. Bikas, E., & Bikas, E. (2016). Towards sustainable financial markets: impact of structured securities on portfolio management, Journal of Security and Sustainability Issues 6(2), 275-288. http://dx.doi.org/10.9770/jssi.2016.6.2(7) [in English].
  5. Čábelková, I., Strielkowski, W., & Mirvald, M. (2015). Business influence on the mass media: a case study of 21 countries. Transformations in Business & Economics, 14(1), 65-75 [in English].
  6. Chiabai, A., Platt, S., & Strielkowski, W. (2014). Eliciting users’ preferences for cultural heritage and tourism-related e-services: a tale of three European cities. Tourism Economics, 20(2), 263-277.  http://dx.doi.org/10.5367/te.2013.0290 [in English].  
  7. Demainea, E.D., Emanuel, D., Fiat, A., & Immorlica, A. (2006). Correlation clustering in general weighted graphs, Theoretical Computer Science, 361, 172-87 [in English].
  8. Esmalifalak, H., Ajirloub, A.I., Behrouz, S.P., & Esmalifalak, M. (2015). (Dis)integration levels across global stock markets: A multidimensional scaling and cluster analysis. Expert Systems with Applications, 42, 8393-8402 [in English].  
  9. Fuschi, D.L., & Tvaronavičienė, M. (2016). A network based business partnership model for SMEs management, Entrepreneurship and Sustainability Issues, 3(3), 282-289. http://dx.doi.org/10.9770/jesi.2016.3.3(5) [in English].
  10. Gan, G., Ma, C., & Wu, J. (2007). Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications, SIAM, Philadelphia [in English].
  11. Google Finance. (2016). www.google.com. Retrieved from https://www.google.com/finance [in English].
  12. Han, J., & Kamber, M. (2001). Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann [in English].
  13. Ignatavičius, R., Tvaronavičienė, M., & Piccinetti, L. (2015). Sustainable development through technology transfer networks: case of Lithuania. Journal of Security and Sustainability, 4(3), 261-267. DOI: http://dx.doi.org/10.9770/jssi.2015.4.3(6) [in English].
  14. Ingram, M., & Margetis, S. (2010). A practical method to cost of equity capital for a firm using cluster analysis. Managerial Finance, 36 (2), 160-67 [in English].
  15. Janda, K., Rausser, G., & Strielkowski, W. (2014). Determinants of Profitability of Polish Rural Micro-Enterprises at the Time of EU Accession. Eastern European Countryside, 19, 177-217. https://doi.org/10.2478/eec-2013-0009 [in English].
  16. Jurevičienė, D., & Skvarciany, V. (2016). Camels+t approach for banks’ assessment: evidence from the Baltics. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 4(2), 159-173. http://dx.doi.org/10.9770/jesi.2016.4.2(4) [in English].
  17. Kaźmierczyk, J., & Aptacy, M. (2016). The management by objectives in banks: the Polish case. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 4(2), 146-158. http://dx.doi.org/10.9770/jesi.2016.4.2(3) [in English].
  18. Kulišauskas, D., & Galinienė, B. (2015). Stock evaluation methods and their applicability in Lithuania ensuring sustainable capital market development. Journal of Security and Sustainability Issues 5(1), 73-86. http://dx.doi.org/10.9770/jssi.2015.5.1(6) [in English].
  19. Lahmiri, S. (2016). Clustering of Casablanca stock market based on hurst exponent estimates. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 456, 310-318 [in English].
  20. Larose, D.T. (2005). Discovering Knowledge in Data: An introduction to Data Mining, Wiley [in English].
  21. Lawal, T. (2016). Clustering of annual general meetings and stock returns: UK evidence, Journal of Behavioral and Experimental Finance, 11, 9-12 [in English].
  22. Li, H., Mao, L.L., Zhang, J.J., & Xu, J. (2015). Classifying and profiling sports lottery gamblers: A cluster analysis approach. Social Behavior and Personality, 43 (8), 1299-1318 [in English].
  23. Lim, K.P., & Hooy, C.W. (2003). Non- Linear Predictability in G7 Stock Index Returns. The Manchester School, 81 (4), 620-637 [in English].
  24. Lisin, E., & Strielkowski, W. (2014). Modelling new economic approaches for the wholesale energy markets in Russia and the EU. Transformations in Business & Economics, 13(2B), 566-580 [in English].
  25. Musmeci, N., Aste, T., & Di Matteo T. (2015). Relation between Financial Market Structure and the Real Economy: Comparison between Clustering Methods. PLoS ONE 10 (3), 1-24 [in English].
  26. Nanda, S.R., Mahanty, B., & Tiwari M.K. (2010). Clustering Indian stock market data for portfolio management. Expert Systems with Applications, 37(12), 8793-8798 [in English].
  27. Nandi, A.K., Abu-Jamous B., & Fa R. (2015). Integrative Cluster Analysis in Bioinformatics. John and Wiley Sons, India [in English].
  28. Pattarin, F., Paterlini, S., & Tommaso, M. (2004). Clustering financial time series: An application to mutual funds style analysis. Computational Statistics and Data Analysis, 47, 353-72 [in English].
  29. Reddy, C.K., & Vinzamuri B. (2014). Data Clustering: Algorithms and Applications, Chapter 4, edited by Charu C. Aggarwal, Chandan K. Reddy, CRC Press, Boca Raton [in English].
  30. Saunders, J. (1994). Cluster Analysis. Journal of Marketing Management, 10, 13-28 [in English].
  31. Sharma, S. (1996). Applied Multivariate Techniques, Wiley [in English].
  32. Strielkowski, W., & Weyskrabova, B. (2014). Ukrainian labour migration and remittances in the Czech Republic. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie, 105(1), 30-45. http://dx.doi.org/10.1111/tesg.12052 [in English].
  33. Tvaronaviciene, M., Razminiene, K., & Piccinetti, L. (2015). Approaches towards cluster analysis, Economics and Sociology, 8 (1), 19-27 [in English].
  34. Tvaronavičienė, M., & Černevičiūtė, J. (2015). Technology transfer phenomenon and its impact on sustainable development, Journal of Security and Sustainability Issues 5(1), 87–97. DOI: http://dx.doi.org/10.9770/jssi.2015.5.1(7) [in English].
  35. Tvaronavičienė, M., Razminienė, K., & Piccinetti, L. (2015). Cluster efficiency study through benchmarking. Entrepreneurship and Sustainability Issues 3(2), 120-128. http://dx.doi.org/10.9770/jesi.2015.3.2(0) [in English].
  36. Tyron, R. (1939). Cluster Analysis, McGraw Hill, New York [in English].
  37. Yahoo finance. (2016). finance.yahoo.com. Retrieved from https://finance.yahoo.com [in English].
  38. Zhou, Z.H. (2012). Ensemble Methods: Foundations and Algorithms, CRC Press, Boca Raton [in English].