Все выпуски

Предложен новый метод статистического анализа текстов. Исследовано распределение частот различных первых значащих цифр в числительных англоязычных текстов. Учитываются количественные и порядковые числительные, выраженные как цифрами, так и словесно. Предварительно из текста удаляются случайно попавшие в него числительные, не отражающие авторский замысел (номера страниц, маркеры списков, идиоматические выражения, устойчивые обороты речи и тому подобное). Обнаружено, что для сборных текстов разного авторства частоты первых значащих цифр приближенно соответствуют известному закону Бенфорда, но с резким преобладанием встречаемости единицы. В связных авторских текстах возникают характерные отклонения от закона Бенфорда; показано, что эти отклонения являются статистически устойчивыми и значимыми авторскими особенностями, позволяющими при определенных условиях ответить на вопрос об авторстве и различить тексты разных авторов. Требуется, чтобы текст был достаточно длинным (не менее чем порядка 200 кБ). Распределение первых значащих цифр конца ряда $\{1, 2, \ldots, 8, 9\}$ подвержено сильным флуктуациям и не показательно для нашей цели. Цель теоретического обоснования найденной эмпирической закономерности в работе не ставится, но продемонстрировано ее практическое использование для атрибуции текстов. Предлагаемый подход и сделанные выводы подкреплены примерами компьютерного анализа художественных текстов У. М. Теккерея, М. Твена, Р. Л. Стивенсона, Дж.Джойса, сестер Бронте, Дж.Остин. На основе разработанной методологии рассмотрены проблемы авторства текста, ранее приписывавшегося Л.Ф. Бауму (результат согласуется с полученным другими методами), а также известного романа Харпер Ли «Убить пересмешника»; показано, что к написанию первоначального варианта этой книги («Пойди, поставь сторожа») мог быть причастен Трумен Капоте, но финальный текст, вероятно, принадлежит Харпер Ли. Результаты подтверждены на основе параметрического критерия Пирсона, а также непараметрических U-критерия Манна–Уитни и критерия Крускала–Уоллиса.

В работе предложена кинетическая модель репарации радиационно-индуцированных двунитевых разрывов ДНК, включающая ультрамедленную компоненту сложных повреждений. Модель параметризована по экспериментальной динамике $\gamma$H2AX и pATM в мезенхимальных стволовых клетках человека после облучения $\gamma$-излучением (⁶⁰Co) и нейтронами 14,1 МэВ в дозе 0,5 Гр. Показано, что стандартная двухкомпонентная схема воспроизводит раннюю фазу ответа (0,5–6 ч), но систематически недооценивает остаточный сигнал маркеров через 24 ч, особенно после нейтронного облучения. Введение ультрамедленной компоненты позволяет одновременно описать раннюю и позднюю фазы динамики без раздельной подгонки кинетических параметров для разных типов излучения. Различия между $\gamma$-излучением и нейтронами задаются только через распределение повреждений по фракциям, включая фиксированные доли ультрамедленной компоненты $\pi_g = 0,15$ и $\pi_n = 0,40$. Статистическое сравнение по критериям $\chi^2$ и AIC, а также бутстреп-анализ и оценка локальной чувствительности подтверждают устойчивость заключения о необходимости ультрамедленной фракции для описания поздней пострадиационной сигнализации.

Исследовано распределение первой значащей цифры в числительных связных текстов. Обнаружено, что закон Бенфорда приближенно выполняется для них. Отклонения от закона Бенфорда являются статистически устойчивыми авторскими особенностями, позволяющими при некоторых условиях различить части текста с разным авторством.

На финансовых рынках деривативы предлагают широкие возможности для инвестиций и хеджирования. Однако доминирующий пласт стохастических моделей требует наличия ликвидного рынка опционов для процесса калибровки. На неликвидных рынках, включая современный финансовый рынок РФ, это является критической проблемой.

В настоящей работе исследуется использование моделей реализованной волатильности и эмпирической рискнейтральной коррекции для оценки стоимости производных финансовых инструментов на один базовый актив. Применяются модель HARGL, обученная на исторических высокочастотных данных, и метод эмпирической мартингальной симуляции (Empirical Martingale Simulation, EMS) для корректировки сгенерированных траекторий. Выбор реализованной волатильности оправдан тем, что модель симулирует динамику интегрированной дисперсии и доходности актива, не требуя наличия поверхности волатильности. Выбор риск-нейтральной меры необходим для выполнения первой фундаментальной теоремы об отсутствии арбитража. В условиях неполного рынка таких мер существует бесконечное множество, поэтому алгоритм EMS выступает оптимальным правилом: он минимально искажает историческую динамику, но гарантирует строгую мартингальность процесса цены.

Процесс валидации включает проверку прогнозов волатильности, отсутствия арбитража, сходимости и сравнение с биржевыми котировками. Модель HARGL дает содержательно корректное описание распределения дисперсии (среднее значение показателя преобразования вероятностного интеграла (PIT) равно 0,46 при эталоне 0,5), показывая умеренно консервативное смещение: в 90% доверительный интервал попадает 96% значений. На неликвидных рынках такая консервативность является существенным плюсом. Сравнение с реальными котировками ванильных опционов показало, что модель, абсолютно не опираясь на опционные данные при калибровке, дала среднюю абсолютную ошибку всего 0,5 рубля. Для 26% инструментов цена оказалась между котировками покупки и продажи, остальные цены — выше котировки продажи. Умеренная переоценка активов подтверждает адекватность предложенного подхода. Вычислительная сходимость алгоритма достигается уже при 10 000 симуляциях. Анализ чувствительности выявил критическую важность процедуры EMS: оценка в физической мере без нее искажает цену на 37%. Также зафиксирована ожидаемая чувствительность к начальной цене актива (4,7%) и прогнозной дисперсии (6%).

В результате исследования показано, что связка HARGL и EMS представляет собой надежный вычислительный инструмент для оценки стоимости деривативов и хеджирования. Поскольку на выходе алгоритм формирует готовые траектории, он легко масштабируется на экзотические деривативы. Предложенный подход численно реализует условия фундаментальных теорем финансовой математики, обеспечивая устойчивую безарбитражную оценку инструментов в условиях острой нехватки ликвидности.