Порівняльний аналіз криптовалюти та фондових ринків з використанням теорії випадкової матриці

This article demonstrates the comparative possibility of constructing indicators of critical and crash phenomena in the volatile market of cryptocurrency and developed stock market. Then, combining the empirical cross-correlation matrix with the Random Matrix Theory, we mainly examine the statistical properties of cross-correlation coefficients, the evolution of the distribution of eigenvalues and corresponding eigenvectors in both markets using the daily returns of price time series. The result has indicated that the largest eigenvalue reflects a collective effect of the whole market, and is very sensitive to the crash phenomena. It has been shown that introduced the largest eigenvalue of the matrix of correlations can act like indicators-predictors of falls in both markets.Ця стаття демонструє порівняльну можливість побудови показників критичних та крашних явищ на мінливому ринку криптовалюти та розвиненому фондовому ринку. Потім, поєднуючи емпіричну матрицю перехресної кореляції з теорією випадкової матриці, ми в основному вивчаємо статистичні властивості коефіцієнтів перехресної кореляції, еволюцію розподілу власних значень та відповідних власних векторів на обох ринках, використовуючи щоденні доходи часового ряду цін. Результат показав, що найбільше власне значення відображає колективний ефект усього ринку і є дуже чутливим до явищ краху. Показано, що впроваджене найбільше власне значення матриці кореляцій може діяти як показники-провісники падіння обох ринків