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Equation-based model for the stock market.
Xavier, Paloma O C; Atman, A P F; de Magalhães, A R Bosco.
Afiliação
  • Xavier POC; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG), Av. Amazonas 7675, Nova Gameleira, Belo Horizonte, MG, CEP 30510, Brazil.
  • Atman APF; Departamento de Física e Matemática and National Institute of Science and Technology for Complex Systems INCT-SC, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG), Av. Amazonas 7675, Nova Gameleira, Belo Horizonte, MG, CEP 30510, Brazil.
  • de Magalhães ARB; Departamento de Física e Matemática, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG), Av. Amazonas 7675, Nova Gameleira, Belo Horizonte, MG, CEP 30510, Brazil.
Phys Rev E ; 96(3-1): 032305, 2017 Sep.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29346931
We propose a stock market model which is investigated in the forms of difference and differential equations whose variables correspond to the demand or supply of each agent and to the price. In the model, agents are driven by the behavior of their trust contact network as well by fundamental analysis. By means of the deterministic version of the model, the connection between such drive mechanisms and the price is analyzed: imitation behavior promotes market instability, finitude of resources is associated to stock index stability, and high sensitivity to the fair price provokes price oscillations. Long-range correlations in the price temporal series and heavy-tailed distribution of returns are observed for the version of the model which considers different proposals for stochasticity of microeconomic and macroeconomic origins.

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Phys Rev E Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Phys Rev E Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos