Identifying Extreme Events in the Stock Market: A Topological Data Analysis
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摘要
本报告运用拓扑数据分析（TDA）方法，通过计算持久同调的$L^{1}$、$L^{2}$范数及Wasserstein距离，成功识别了2008年金融危机和COVID-19大流行造成的股票市场极端事件（EE）。研究覆盖亚洲、欧洲、美洲及大洋洲等主要大陆，并细化分析了COVID-19期间印度多个行业板块的异质性冲击，发现银行业在主跌后依然承受较长时间的显著震荡，证明TDA在多时间序列极端事件检测及后续影响分析中的有效性和优越性[page::0][page::1][page::7][page::10][page::11]。
