Detecting global financial crises with scarce data by multivariate nonlinear filtering

Cécile Bastidon (), Antoine Parent (), Patrice Abry (), Pierre Borgnat (), Pablo Jensen () and Barbara Pascal ()
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Cécile Bastidon: IXXI - Institut Rhône-Alpin des systèmes complexes - ENS de Lyon - École normale supérieure de Lyon - Université de Lyon - UL2 - Université Lumière - Lyon 2 - UJML - Université Jean Moulin - Lyon 3 - Université de Lyon - UCBL - Université Claude Bernard Lyon 1 - Université de Lyon - INSA Lyon - Institut National des Sciences Appliquées de Lyon - Université de Lyon - INSA - Institut National des Sciences Appliquées - Inria - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique - UGA - Université Grenoble Alpes, LEAD - Laboratoire d'Économie Appliquée au Développement - UTLN - Université de Toulon
Antoine Parent: LED - Laboratoire d'Economie Dionysien - UP8 - Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis
Patrice Abry: Phys-ENS - Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon - ENS de Lyon - École normale supérieure de Lyon - Université de Lyon - Université de Lyon - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Pierre Borgnat: Phys-ENS - Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon - ENS de Lyon - École normale supérieure de Lyon - Université de Lyon - Université de Lyon - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Pablo Jensen: IXXI - Institut Rhône-Alpin des systèmes complexes - ENS de Lyon - École normale supérieure de Lyon - Université de Lyon - UL2 - Université Lumière - Lyon 2 - UJML - Université Jean Moulin - Lyon 3 - Université de Lyon - UCBL - Université Claude Bernard Lyon 1 - Université de Lyon - INSA Lyon - Institut National des Sciences Appliquées de Lyon - Université de Lyon - INSA - Institut National des Sciences Appliquées - Inria - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique - UGA - Université Grenoble Alpes, Phys-ENS - Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon - ENS de Lyon - École normale supérieure de Lyon - Université de Lyon - Université de Lyon - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Barbara Pascal: LS2N - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes - Inria - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique - IMT Atlantique - IMT Atlantique - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - Nantes Univ - ECN - NANTES UNIVERSITÉ - École Centrale de Nantes - Nantes Univ - Nantes Université - Nantes univ - UFR ST - Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques - Nantes Université - pôle Sciences et technologie - Nantes Univ - Nantes Université

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Abstract: An original procedure is devised for the automated detection of global financial crises from multivariate databases of share prices. It consists of: i) the construction of time series from the time-windowed estimations of crisis relevant information (cross-correlations or volatilities); ii) the piecewise-linear filtering of times series by nonlinear filtering, achieved by nonsmooth proximal minimization implemented by an efficient iterative algorithm; iii) the estimation of a reassigned time in each window; iv) the detection of crises and estimation of their intensities by exploiting the multivariate structure of denoised time series. Applied to a world dataset of 32 indices over 6 decades, this original model based procedure detects all major crises from the reference lists. It also permits to devise a typology in reference to an archetypal financial crisis. It is automated, data-driven and reproducible notably for the analysis of financial crises over history, or contemporary crises on worldwide databases, via a novel toolbox. Finally it is robust to scarce, incomplete and noisy data.

Keywords: multivariate time series analysis; nonlinear filtering; time reassignment; detection of financial crises; financial globalization; econophysics; cliometrics and complexity (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025
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Published in Journal of Physics: Complexity, 2025, 6 (3), pp.035003. ⟨10.1088/2632-072X/ade948⟩

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DOI: 10.1088/2632-072X/ade948

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