Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer

November 21, 2025; New York, USA
II International Scientific and Theoretical Conference «Modern science and innovation: trends, challenges, and breakthroughs»

Papers indexed in Google Scholar

ДІАГРАМИ ПЕРСИСТЕНТНОСТІ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ФІНАНСОВИХ ДАНИХ

Published 23.11.2025

  • Олександра Лисецька
    • ,
  • Марта Бенько
    •
PDF

Abstract

Фінансові ринки є складними динамічними системами. На них впливає безліч факторів: політичні події, сучасні технології, економічні зміни, поведінка інвесторів. Тому виявлення аномальних періодів у часових рядах фінансових даних має дуже велике значення.

References

  1. Chazal, F., & Michel, B. (2021). An introduction to topological data analysis: Fundamental and practical aspects for data scientists. Frontiers in Artificial Intelligence, 4. https://doi.org/10.3389/frai.2021.667963
  2. Otter, N., Porter, M. A., Tillmann, U., Grindrod, P., & Harrington, H. A. (2017). A roadmap for the computation of persistent homology. EPJ Data Science, 6, Article 17. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-017-0109-5
  3. Wasserman, L. (2018). Topological data analysis. Annual Review of Statistics and Its Application, 5, 501–532.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.