Пайвастагии квантил–вақт–басомад (Quantile-Time-Frequency Connectedness, QTF) таҳлили пайвастагӣ мебошад, ки интиқоли шокҳои молиявиро байни тағйирёбандаҳо ҳамзамон аз рӯи вақт, ҳолати бозор ва уфуқи сармоягузорӣ ҷудо месозад. Ин таҳқиқот лог-даромадҳои ҳаррӯзаи S&P Kensho Global Artificial Intelligence Enablers Index ва индексҳои бахшии Brewers, Distillers/Vintners, Tobacco, Casinos/Gaming, Aerospace/Defense, Coal/Consumable Fuels ва Oil/Gas Exploration/Production-ро дар давраи 2018–2026 бо модели QTF меомӯзад. Пайвастагии умумии низом %50,57 мебошад ва AI ба ҳисоби миёна бо %2,27 интиқолдиҳандаи софи хавф аст. Аммо нақши AI вобаста ба уфуқи сармоягузорӣ баръакс мешавад: дар кӯтоҳмуддат бо -%0,72 қабулкунандаи софи шок, дар дарозмуддат бо +%2,99 интиқолдиҳандаи софи шок аст. Қавитарин робитаҳои AI бо Casinos/Gaming ва Aerospace/Defense, заифтарин робита бо Tobacco муайян шудааст. Гарчанде пайвастагӣ дар буҳронҳо боло меравад, натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки паҳншавии аз ҳама намоён бештар дар шароити муқаррарӣ ва миёнаи бозор рух медиҳад, на дар рӯйдодҳои шадиди думдор. Ин натиҷаҳо интиқоли хавфи молиявиро чен мекунанд; онҳо исбот намекунанд, ки технологияи AI ба даромадҳои бахшҳо сабабан таъсир мерасонад.

Ибораи “sin industries”, ки дар таҳқиқот истифода шудааст, таснифест, ки дар адабиёти молиявӣ барои бахшҳое ба кор меравад, ки аз нигоҳи иҷтимоӣ, ахлоқӣ ё устуворӣ баҳсбарангез дониста мешаванд. Манбаъ ба ин гурӯҳ бахшҳои нӯшокиҳои спиртӣ, тамоку, қимор, мудофиа, ангишт ва нафт/газро дохил мекунад. Ин истилоҳ барои таснифи пайвастагии молиявии бахшҳо истифода мешавад; Verianla таснифи нави ахлоқӣ эҷод намекунад.

Хулосаи асосии таҳқиқот ин аст, ки он тафсири яксонеро, ки “бахши AI ба ҳамаи бахшҳои баҳсбарангез хавфро ба як шакл интиқол медиҳад”, дастгирӣ намекунад. Самти интиқоли хавф вобаста ба бахш, вақт, квантил ва уфуқи сармоягузорӣ тағйир меёбад.

Масъалаи таҳқиқот

Робитаи дороиҳои зеҳни сунъӣ бо сармоягузориҳои устувор, энергияи тоза, дороиҳои ESG ва дигар бозорҳои молиявии технологимеҳвар дар адабиёти пешина васеъ омӯхта шудааст. Дар муқобил, робитаҳои хавфи молиявии бахшҳои “sin”, ки дар тарафи дигари спектри устуворӣ қарор доранд, бо AI камтар таҳқиқ шудаанд.

Манбаъ ин холигиро аз се самт баррасӣ мекунад. Якум, на танҳо энергияи ифлос, балки ҳафт бахши ҷудогонаи баҳсбарангез якҷо омӯхта мешаванд. Дуюм, пайвастагӣ танҳо тавассути як коррелятсияи миёна ё як уфуқи сармоягузорӣ чен карда намешавад. Сеюм, тағйирёбии нақши AI ҳамчун интиқолдиҳанда ё қабулкунандаи софи шок дар тӯли вақт ва дар ҳолатҳои гуногуни бозор бевосита моделсозӣ мешавад.

Пайвастагии квантил–вақт–басомад чиро чен мекунад?

Пайвастагии квантил–вақт–басомад усулест, ки ҳангоми чен кардани саҳми шокҳои як тағйирёбандаи молиявӣ ба дисперсияи хатои пешгӯии дигар тағйирёбандаҳо ин робитаро барои квантилҳо ва уфуқҳои гуногуни сармоягузорӣ ҷудогона ҳисоб мекунад; аз ин рӯ, як бахш метавонад дар як ҳолати бозор ё дар кӯтоҳмуддат қабулкунандаи хавф бошад, аммо дар ҳолати дигар ё дар дарозмуддат ҳамчун интиқолдиҳандаи хавф намоён шавад.

Чаро танҳо коррелятсияи миёна кофӣ нест?

Коррелятсияи классикӣ метавонад ҳамҳаракатии ду даромадро ҷамъбаст кунад; аммо он мустақиман нишон намедиҳад, ки шок ба кадом самт интиқол меёбад, AI фиристандаи хавф аст ё қабулкунанда, ё ин робита дар уфуқҳои 1–5 рӯз ва зиёда аз 6 рӯз тағйир меёбад ё не.

Равиши QTF се андозаи гуногунро дар як низом муттаҳид мекунад:

Дар таҳқиқот кадом индексҳо истифода шудаанд?

Ҳамаи қаторҳои нарх ба лог-даромадҳои ҳаррӯза табдил дода шудаанд. Ҷадвали иловагии A1 барои ҳар як қатор 2.009 мушоҳидаро гузориш медиҳад.

Модели QVAR

Марҳилаи аввали ҳисоби QTF модели авторегрессияи вектории квантилӣ мебошад:

\[ x_t=\mu(\tau)+\sum_{j=1}^{p}\Phi_j(\tau)x_{t-j}+u_t(\tau) \tag{1} \]

Дар ин ҷо \(x_t\) вектори иборат аз N тағйирёбандаи эндогенӣ; \(\tau\) квантил байни 0 ва 1; \(p\) дараҷаи ақибмонӣ; \(\Phi_j(\tau)\) матритсаҳои коэффисиентҳои хоси квантил; ва \(u_t(\tau)\) вектори хато бо матритсаи дисперсия-ковариатсияи \(\Sigma(\tau)\)-ро ифода мекунад.

Нақши асосии ин формула фароҳам кардани имкони баҳодиҳии ҷудогонаи робитаи динамикии байни даромадҳои бахшҳо на танҳо дар рафтори миёна, балки дар қисмҳои гуногуни тақсимот мебошад.

Намоиши Wold

Сипас низоми QVAR ба шакли миёнаи ҳаракаткунандаи вектории квантилӣ табдил дода мешавад:

\[ x_t=\mu(\tau)+\sum_{h=0}^{\infty}\Psi_h(\tau)u_{t-h} \tag{2} \]

Матритсаи \(\Psi_h(\tau)\) таъсири шокҳои гузашта ба низомро пас аз h давра интиқол медиҳад. Ин намоиш асоси ҳисоби forecast error variance decomposition мебошад.

Ҷудокунии умумӣшудаи дисперсияи хатои пешгӯӣ

Дар манбаъ ҳиссаи хатои пешгӯии H-қадам ба пеши тағйирёбандаи i, ки аз шокҳои тағйирёбандаи j сарчашма мегирад, бо ифодаи зерини GFEVD ҳисоб карда мешавад:

\[ \theta_{ij}(H)= \frac{ \Sigma_{jj}(\tau)^{-1} \sum_{h=0}^{H} \left[ \left(\Psi_h(\tau)\Sigma(\tau)\right)_{ij} \right]^2 }{ \sum_{h=0}^{H} \left( \Psi_h(\tau)\Sigma(\tau)\Psi_h'(\tau) \right)_{ii} } \tag{3} \]

\(\theta_{ij}(H)\) ҳиссаи беандозаи дисперсия аст. Бо зиёд шудани арзиш саҳми шокҳои бахши j ба номуайянии пешгӯии бахши i меафзояд.

Нормализатсияи сатр

Азбаски ҷамъбасти сатрҳои GFEVD метавонад мустақиман ба 1 баробар набошад, манбаъ нормализатсияи зеринро истифода мебарад:

\[ \widetilde{\theta}_{ij}(H) = \frac{\theta_{ij}(H)} {\sum_{j=1}^{N}\theta_{ij}(H)} \tag{4} \]

Ҳамин тавр, барои ҳар як тағйирёбандаи i:

\[ \sum_{j=1}^{N}\widetilde{\theta}_{ij}(H)=1 \]

мешавад.

Нишондиҳандаҳои NET ва TCI чӣ гуна тафсир мешаванд?

Нишондиҳандаи NET фарқи байни шоки умумие, ки як бахш ба бахшҳои дигар мефиристад, ва шоки умумие, ки аз дигарон мегирад, чен мекунад; TCI бошад сатҳи миёнаи пайвастагии умумии байни тағйирёбандаҳои низомро чен мекунад. Қимати мусбати NET интиқолдиҳандаи софи хавф, қимати манфии NET қабулкунандаи софи хавфро нишон медиҳад, дар ҳоле ки TCI-и баланд маънои зиёд шудани ҳиссаи таъсир аз ҷузъҳои дигари низом нисбат ба шокҳои худи бахшҳоро дорад.

Пайвастагии софи ҷуфтии самтнок

Пайвастагии софи ҷуфтӣ байни i ва j:

\[ NPDC_{ij}(H) = \widetilde{\theta}_{ij}(H) - \widetilde{\theta}_{ji}(H) \tag{5} \]

муайян шудааст. Аломат самти софи шок байни ду тағйирёбандаро нишон медиҳад.

Шокҳои умумии фиристодашуда ва қабулшуда

\[ TO_i(H) = \sum_{\substack{j=1 \\ j\neq i}}^{N} \widetilde{\theta}_{ji}(H), \qquad FROM_i(H) = \sum_{\substack{j=1 \\ j\neq i}}^{N} \widetilde{\theta}_{ij}(H) \tag{6} \]

\(TO_i\) ҳиссаи пайвастагии аз тағйирёбандаи i ба дигарон интиқолёфтаро; \(FROM_i\) ҳиссаи аз дигарон ба тағйирёбандаи i воридшударо ифода мекунад.

Пайвастагии софи умумии самтнок

\[ NET_i(H)=TO_i(H)-FROM_i(H) \tag{7} \]

Агар \(NET_i>0\) бошад, тағйирёбанда интиқолдиҳандаи соф; агар \(NET_i<0\) бошад, қабулкунандаи соф аст.

Индекси умумии пайвастагӣ

\[ TCI(H) = N^{-1}\sum_{i=1}^{N}TO_i(H) = N^{-1}\sum_{i=1}^{N}FROM_i(H) \tag{8} \]

TCI сатҳи миёнаи пайвастагии мутақобилаи тамоми низомро ҷамъбаст мекунад.

Гузариш ба соҳаи басомад

Барои ҷудо кардани уфуқи сармоягузорӣ манбаъ функсияи ҷавоби басомадиро истифода мебарад:

\[ \Psi(e^{-i\omega}) = \sum_{h=0}^{\infty}\Psi_h e^{-i\omega h} \tag{9} \]

Зичии спектралии он:

\[ S_x(\omega) = \Psi(e^{-i\omega}) \Sigma(\tau) \Psi'(e^{i\omega}) \tag{10} \]

навишта мешавад.

Пайвастагӣ дар як банди муайяни басомад:

\[ \widetilde{\theta}_{ij}(d) = \int_a^b \widetilde{\theta}_{ij}(\omega)\,d\omega \tag{11} \]

ҷамъ карда мешавад; дар ин ҷо \(d=(a,b)\) банди басомад аст.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

1. Танзимоти модел

Ҷадвалҳо ва шаклҳои асосӣ бо модели QVAR бо равзанаи ҳаракаткунандаи 200-рӯза таҳия шудаанд. Дараҷаи ақибмонӣ аз рӯи меъёри BIC 1 интихоб шуда, барои GFEVD уфуқи пешгӯии 100 қадам ба пеш истифода шудааст.

2. Пайвастагии миёнаи низом

Индекси умумии пайвастагии низом %50,57 мебошад. Дар ҷудокунии басомадӣ TCI-и кӯтоҳмуддат %39,81, TCI-и дарозмуддат %10,76 мебошад.

Ин сохтор нишон медиҳад, ки дар сатҳи низом шокҳои кӯтоҳмуддат бартарӣ доранд, аммо мавқеъҳои NET-и бахшҳои алоҳида метавонанд вобаста ба уфуқи сармоягузорӣ тағйир ёбанд.

Чаро нақши хавфии кӯтоҳмуддат ва дарозмуддати AI бояд ҷудогона арзёбӣ шавад?

Гарчанде қимати миёнаи NET-и AI мусбат аст, ҷудокунии басомадӣ нишон медиҳад, ки он дар кӯтоҳмуддат бо -%0,72 қабулкунандаи софи шок ва дар дарозмуддат бо +%2,99 интиқолдиҳандаи софи шок мебошад; бинобар ин, танҳо ба миёнаи умумӣ нигоҳ кардан метавонад самти интиқоли хавферо, ки савдогари кӯтоҳмуддат ва сармоягузори дарозмуддат бо он рӯ ба рӯ мешаванд, омехта кунад.

3. Чаро Aerospace/Defense ҷолиби таваҷҷуҳ аст?

Aerospace/Defense дар маҷмӯъ ба бахшҳои дигар %66,45 шок интиқол медиҳад ва бо мавқеи NET-и +%9,85 қавитарин интиқолдиҳандаи софи хавф дар таҳқиқот мебошад.

Ин бахш ҳам дар кӯтоҳмуддат +%5,89 ва ҳам дар дарозмуддат +%3,96 интиқолдиҳандаи соф аст. Гарчанде робитаи он бо AI мисли Casinos/Gaming доимӣ нест, манбаъ онро яке аз робитаҳои қавӣ ва такроршаванда тавсиф мекунад.

4. Чаро Coal/Consumable Fuels калонтарин қабулкунандаи соф аст?

Қимати умумии NET-и Coal/Consumable Fuels -%8,02 буда, онро калонтарин қабулкунандаи софи низом месозад. Қисми зиёди ин натиҷа аз ҷузъи кӯтоҳмуддат меояд: NET-и кӯтоҳмуддат -%8,77, дар ҳоле ки NET-и дарозмуддат +%0,75 аст.

Ин натиҷа асимметрияи равшани басомадист, ки нишон медиҳад мавқеи умумии манфӣ дар дарозмуддат бо ҳамон шакл идома намеёбад.

5. Робитаи AI бо Casinos/Gaming

Қавитарин ва устувортарин пайвастагии ҷуфтии AI бо Casinos/Gaming муайян шудааст. Дар Ҷадвали 1 %14,82 аз дисперсияи хатои пешгӯии даромади AI бо шокҳои Casinos/Gaming ва %14,06 аз дисперсияи хатои пешгӯии даромади Casinos/Gaming бо шокҳои AI вобаста аст.

Таҳлили динамикӣ нишон медиҳад, ки дар қисми зиёди давраи 2020–2024 AI аз Casinos/Gaming шоки соф қабул кардааст, дар ҳоле ки дар дарозмуддат AI нисбат ба ин бахш пайваста интиқолдиҳандаи соф боқӣ мондааст. Бузургии таъсири кӯтоҳмуддат дар баъзе давраҳо метавонад аломати умумиро баръакс кунад.

6. Робитаи AI бо Tobacco

Tobacco бахшест, ки бо AI заифтарин пайвастагии дуҷонибаро нишон медиҳад. Дар Ҷадвали 1 ҳиссаи AI аз Tobacco %3,39 ва ҳиссаи Tobacco аз AI %3,44 мебошад.

Бахши муҳокимаи манбаъ ин робитаи заифро бо он мепайвандад, ки дар равандҳои пухтаи истеҳсолӣ технологияҳои frontier рақамӣ модели тиҷоратиро ба дараҷаи маҳдудтар аз нав шакл медиҳанд. Ин шарҳ санҷиши эмпирикии сабабият нест, балки тафсири иқтисодии муаллифон аз натиҷа мебошад.

7. Figure 1: нақши софи хавфии AI дар тӯли вақт

8. Figure 2: пайвастагии ҷуфтӣ аз рӯи бахшҳо

Figure 2 пайвастагии софи ҷуфтии кӯтоҳмуддат, дарозмуддат ва умумии AI бо ҳафт бахшро дар тӯли 2018–2026 ҷудогона нишон медиҳад.

9. Figure 3: андозаи квантил

Figure 3 пайвастагии кӯтоҳмуддат, дарозмуддат ва умумиро ҳамчун харитаҳои гармии вақт-квантил нишон медиҳад. Меҳвари амудӣ сатҳи квантил ва меҳвари уфуқӣ вақтро ифода мекунад. Минтақаҳои мусбат шароите мебошанд, ки AI интиқолдиҳандаи софи хавф аст; минтақаҳои манфӣ шароити қабулкунандаи софи хавф будани онро нишон медиҳанд.

Тағйироти қавии кӯтоҳмуддати давраи 2020–2022 махсусан дар квантилҳои миёна тамаркуз доранд. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки интиқоли хавфи AI–sin танҳо аз думҳои коҳиш ё болоравии шадид ба вуҷуд намеояд.

Дар аввали 2024 AI дар атрофи квантилҳои миёна ба қабулкунандаи соф мегузарад, аммо дар квантилҳои пасттарин мавқеи интиқолдиҳандаро нигоҳ медорад. Пас аз 2025 нақши мусбати интиқолдиҳанда ба диапазони васеътари квантилҳо паҳн мешавад.

10. Санҷишҳои устуворӣ

Барои санҷидани он ки натиҷаҳои асосӣ дар давраҳои гуногуни бозор нигоҳ дошта мешаванд ё не, манбаъ интихобро аз санаи 1 январи 2022 ба ду қисм ҷудо кардааст.

Дар зердавраи аввал пайвастагии низом баландтар менамояд. Гарчанде мавқеи умумии AI дар ҳар ду давра мусбат аст, таркиби кӯтоҳ/дарозмуддат ба таври намоён тағйир меёбад. Дар давраи аввал AI дар кӯтоҳмуддат қабулкунанда ва дар дарозмуддат интиқолдиҳандаи қавӣ аст; дар давраи дуюм мавқеи кӯтоҳмуддат мусбат мешавад.

Муаллифон қайд мекунанд, ки дар давраи аввал ҳиссаи арзишҳои индексии ба қафо ҳисобшуда метавонад бештар бошад ва тақсим ба зердавраҳо барои backfilled-index bias-и эҳтимолӣ санҷиши иловагӣ медиҳад.

Оё ин таҳқиқот сабабиятро нишон медиҳад?

Не. QTF connectedness ҳисса ва самти софи шокҳои як тағйирёбандаро дар дисперсияи хатои пешгӯии дигар тағйирёбандаҳо чен мекунад; ин нишондиҳанда исбот намекунад, ки технологияи AI даромади бахши муайянро бо робитаи мустақими сабабу натиҷа тағйир медиҳад ва манбаъ низ равшан қайд мекунад, ки ченакҳои пайвастагӣ интиқоли хавфро нишон медиҳанд, на сабабиятро.

11. Тафсири молиявӣ

Манбаъ таъкид мекунад, ки пайвастагии байни AI ва бахшҳои баҳсбарангез набояд дар қарорҳои диверсификатсияи портфел ва hedge ҳамчун як коррелятсияи собит арзёбӣ карда шавад.

Сармоягузорони кӯтоҳмуддат бояд махсусан интиқоли босуръати шокро, сармоягузорони дарозмуддат бошад нақши возеҳтари дарозмуддати AI ҳамчун интиқолдиҳандаи хавфро ба назар гиранд. Casinos/Gaming ва Aerospace/Defense аз сабаби баланд будани пайвастагии дуҷониба дар манбаъ барои мониторинги мунтазам махсус таъкид шудаанд.

Манбаъ ҳамчунин мегӯяд, ки тамаркузи stress test танҳо ба буҳронҳо ё сенарияҳои tail-event метавонад нокифоя бошад, зеро ҳаракатҳои муҳими spillover дар квантилҳои миёнаи бозор низ пайдо мешаванд.

12. Он чизе, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

Таҳқиқот мавҷуд будани пайвастагии молиявии сатҳи миёна ва тағйирёбанда бо вақт байни AI ва ҳафт бахши баҳсбарангезро; ба ҳисоби миёна интиқолдиҳандаи софи хавф будани AI-ро, вале фарқ кардани нақши онро дар кӯтоҳмуддат ва дарозмуддат дастгирӣ мекунад.

Таҳқиқот ҳамчунин мавҷуд будани гетерогении муҳим байни бахшҳо ва қавитар будани робитаҳои Casinos/Gaming ва Aerospace/Defense нисбат ба Tobacco-ро дастгирӣ мекунад.

Натиҷаҳои квантилӣ дастгирӣ мекунанд, ки пайвастагӣ на танҳо дар думҳои шадиди бозор, балки дар шароити муқаррарӣ ва миёнаи бозор низ намоён аст.

13. Он чизе, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

Таҳқиқот исбот намекунад, ки технологияи AI нархи саҳмияҳои Casinos/Gaming, Aerospace/Defense ё дигар бахшҳоро сабабан тағйир медиҳад.

Азбаски индексҳои глобалии бахшӣ истифода шудаанд, наметавон хулоса кард, ки ҳамин коэффисиентҳои пайвастагӣ барои як кишвар, ширкат ё минтақа низ эътибор доранд.

Таҳқиқот таҷрибаи оптимизатсияи портфел нест, ки даромади дақиқ ё самаранокии коҳиши зарари як стратегияи муайяни hedge-ро месанҷад.

Ҳамчунин наметавон хулоса кард, ки робитаҳо дар оянда бо ҳамин бузургӣ ва самт боқӣ мемонанд; Figure 1 ва Figure 2 баръакс нишон медиҳанд, ки самти хавф дар тӯли вақт зуд-зуд тағйир меёбад.

14. Маҳдудиятҳои асосӣ

Маҳдудияти аввал ин аст, ки индексҳои глобалӣ метавонанд фарқиятҳои минтақавиро пинҳон кунанд. Зербозорҳои ба ИМА, Аврупо ё Осиё нигаронидашуда метавонанд сохторҳои дигари интиқоли хавфро нишон диҳанд.

Маҳдудияти дуюм ин аст, ки ченакҳои connectedness сабабиятро муқаррар намекунанд.

Маҳдудияти сеюм эҳтимоли он аст, ки индекси AI дар қисми аввали интихоб арзишҳои ба қафо ҳисобшударо дар бар гирад. Манбаъ инро қисман бо санҷиши устувории зердавра баррасӣ мекунад.

Маҳдудияти чорум он аст, ки натиҷаҳои модели QTF ба дарозии равзана, сохтори ақибмонӣ, уфуқи пешгӯӣ ва намояндаҳои индексии интихобшуда вобастаанд. Таҳқиқот мушаххасоти муайяни моделро истифода мебарад ва ҳамаи моделҳои алтернативии имконпазирро намесанҷад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Quantile-time-frequency connectedness between AI and sin industries

Муаллифон дар PDF-и манбаъ: Barbara Čeryová; Peter Árendáš.

Муаллифи масъул: Barbara Čeryová.

Муассиса дар PDF-и манбаъ: Bratislava University of Economics and Business, Dolnozemská cesta 1, Bratislava, 852 35, Slovakia.

Номувофиқати библиографӣ: Саҳифаи ҷории SSRN барои ҳамон унвон ва DOI муаллифонро Barbara Rasiova ва Peter Arendas номбар мекунад. PDF-и боршуда бошад навишти Barbara Čeryová ва Peter Árendáš-ро истифода мебарад. Verianla ин ду сабтро пинҳонӣ якҷо накардааст ва фарз накардааст, ки яке ислоҳи қатъии дигарест.

Платформа: SSRN.

Рақами SSRN: 6933526.

DOI: 10.2139/ssrn.6933526.

Санаи сабти SSRN: 13 июни 2026.

Дарозӣ: 14 саҳифа.

Навъи манбаъ: Препринти эконометрикаи молиявӣ / таҳлили пайвастагии вақт-басомад.

Ҳолати тақриз: PDF-и боршуда равшан мегӯяд, ки таҳқиқот ҳанӯз аз арзёбии тақризгарон нагузаштааст.

Литсензия: Гарчанде дар сабти SSRN майдони License Information мавҷуд аст, сабти дастрас шартҳои ошкори Creative Commons ё истифодаи такрории ҳамарзишро нишон намедиҳад. Аз ин рӯ, литсензияи кушода фарз карда нашудааст.

Интихоб: Матни усули манбаъ фосилаи 1 июни 2018–31 майи 2026-ро медиҳад. Ҷадвали 1 ва Ҷадвали иловагии A3 санаи анҷомро 30 майи 2026 менависанд. Ин фарқи якрӯзаи дохили манбаъ бе тағйир нигоҳ дошта шудааст.

Шумораи мушоҳидаҳо: Барои ҳар як қатор 2.009 мушоҳидаи лог-даромади ҳаррӯза.

Маълумоти асосӣ: S&P Kensho Global Artificial Intelligence Enablers Index ва ҳафт индекси бахшии S&P Global 1200.

Усули асосӣ: Quantile-Time-Frequency Connectedness; QVAR; намоиши Wold; generalized forecast error variance decomposition; connectedness-и самтноки Diebold–Yılmaz; ҷудокунии басомадии Baruník–Křehlík.

Танзимоти модел: 200-рӯза rolling window; QVAR lag 1, BIC; 100-step-ahead GFEVD; кӯтоҳмуддат 1–5 рӯз; дарозмуддат 6 рӯз ё бештар.

Маблағгузорӣ: VEGA 1/0639/24 — “Financial innovations, digitalization and financial literacy as accelerators of economic recovery in a competitive environment with economic imbalances”; KEGA 031EU-4/2024 — “Energy crisis and energy security of Slovakia and the EU”.

Тазоди манфиатҳо: Муаллифон изҳор медоранд, ки манфиати молиявии маълум ё муносибати шахсие, ки метавонад ба таҳқиқот таъсир расонад, вуҷуд надорад.

Дастрасии маълумот: Дар PDF-и боршуда бахши ҷудогонаи Data Availability дида намешавад.

CRediT / саҳми муаллифон: Дар PDF-и боршуда бахши ҷудогонаи Author Contributions ё CRediT дида намешавад.

Маҳдудияти асосии методологӣ: Connectedness интиқоли хавф ва тақсимшавии дисперсияи хатои пешгӯиро чен мекунад; ин санҷиши механизми сабабии иқтисодӣ нест. Индексҳои глобалӣ метавонанд гетерогении минтақавиро пинҳон кунанд.