АСТРОФИЗИЧЕСКИЙ БЮЛЛЕТЕНЬ, 2026, том 81, № 1, страницы 158–166
СИНХРОННОСТЬ ИНДЕКСОВ СОЛНЕЧНОЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ
© 2026
Д. Р. Джапаридзе1,2
,
Т. Пааташвили1,
Т. Г. Мндзинаришвили1,
Б. Б. Чаргейшвили1*
,
Т. Пааташвили1,
Т. Г. Мндзинаришвили1,
Б. Б. Чаргейшвили1*
1Грузинская национальная астрофизическая обсерватория им. Евгения Харадзе, Абастумани, 0301 Грузия
2Центр вычислительных гелиоисследований, Государственный университет Ильи, Тбилиси, 0162 Грузия
*E-mail: bchargeishvili@abao.ge
2Центр вычислительных гелиоисследований, Государственный университет Ильи, Тбилиси, 0162 Грузия
*E-mail: bchargeishvili@abao.ge
УДК 523.98-17:338.001.36
Поступила в редакцию 14 октября 2022 года; после доработки 31 июля 2024 года; принята к публикации 15 августа 2024 года
Прогнозирование экономических индексов важно для снижения рисков неожиданных потрясений в глобальной или региональной экономике. Однако многочисленные факторы, влияющие на итоговый экономический индекс, создают сложную картину, которая затрудняет определение циклического поведения. Мы изучили взаимосвязь между солнечной активностью и промышленным индексом Доу Джонса (DJIA) с 1896 по 2021 г. Для анализа данных были использованы методы корреляции и кросскорреляции со скользящим временным окном, а также вейвлет-когерентный подход. Исследование показало, что взаимосвязь между событиями непростая и эволюционирует с течением времени. Выявлены различные периоды синхронности и изменения в когерентности этой синхронизации с течением времени. Нами было показано, что корреляция с 11-летней периодичностью превышает 0.5 в 1906–1936 и 1964–2000 гг. и видна с 95%-ной степенью достоверности в 1910–1930 и 1990–1994 гг. Эта корреляция подтверждается обнаруженной 95%-ной достоверностью когерентности между данными о космических лучах и индексом Доу Джонса в те же периоды времени (1964–2000 гг.), когда корреляция между количеством солнечных пятен и этим индексом была высокой, хотя и с другими разностями фаз. Кроме того, корреляция между данными о космических лучах и индексом Доу Джонса более сильная. Это может означать, что влияние солнечной активности на колебания мировой экономики опосредовано модуляцией космических лучей Солнцем.
Ключевые слова:
солнечная активность — число солнечных пятен — солнечно-земные связи — методы: статистические
ФинансированиеСписок литературы
Представленное исследование выполнено в рамках государственного финансирования Грузинской национальной астрофизической обсерватории им. Евгения Харадзе. Работа ДРД также поддержана грантом FR-24-14835 Национального научного фонда Грузии им. Шота Руставели.
Список литературы
1. P. S. Addison, The Illustrated Wavelet Transform Handbook: Introductory Theory and Applications in Science, Engineering, Medicine and Finance, 2nd ed. (CRC Press, 2017). DOI:10.1201/9781315372556
2. L. Aguiar-Conraria, N. Azevedo, and M. J. Soares, Physica A Statistical Mechanics and its Applications 387 (12), 2863 (2008). DOI:10.1016/j.physa.2008.01.063
3. R. Bhattachaya and M. Roy, International Journal of Engineering Science and Technology 6 (2), 24 (2014).
4. R. A. Caballero-Lopez, N. E. Engelbrecht, and J. D. Richardson, Astrophys. J. 883 (1), article id. 73 (2019). DOI:10.3847/1538-4357/ab3c57
5. A. Chakrabarty, A. De, A. Gunasekaran, and R. Dubey, Physica A Statistical Mechanics and its Applications 429, 45 (2015). DOI:10.1016/j.physa.2014.10.097
6. S. Chapman and J. Bartels, Geomagnetism, Vol. I: Geomagnetic and Related Phenomena (Clarendon Press, Oxford, 1962).
7. A. L. Chizhevsky, Physical Factors of the Historical Process (I-ya Gostipolitographija, Kaluga, 1924).
8. F. Clette and L. Lefèvre, SILSO Sunspot Number V2.0 (2015).
9. C. J. Collins, Financial Analysts Journal 21 (6), 45 (1965).
10. T. Daglis, K. N. Konstantakis, P. G. Michaelides, and T. E. Papadakis, Research in International Business and Finance 52, 101147 (2020). DOI:10.1016/j.ribaf.2019.101147
11. R. Donner and M. Thiel, Astron. and Astrophys. 475 (3), L33 (2007). DOI:10.1051/0004-6361:20078672
12. M. Gallegati, “Wavelet Estimation of Kondratieff Waves: An Application to Long Cycles in Prices and World GDP”, in Kondratieff Waves: Cycles, Crises, and Forecasts, Ed. by L. E. Grinin et al. (Uchitel’, Volgograd, 2016), pp. 99–120.
13. C. Garcia-Mata and F. I. Shaffner, The Quarterly Journal of Economics 49 (1), 1 (1934). DOI:10.2307/1883875
14. K. Goidel, S. Procopio, D. Terrell, and H. Wu, American Politics Research 38 (4), 759 (2010). DOI:10.1177/1532673X09355671
15. M. Gorbanev, Munich Personal RePEC Archive, id. 40271 (2012).
16. M. Gorbanev, Munich Personal RePEC Archive, id. 102163 (2020).
17. A. Grinsted, J. Moore, and S. Jevrejeva, Nonlinear Processes in Geophysics 11, 561 (2004a). DOI:10.5194/npg-11-561-2004
18. R. Gupta, L. A. Gil-Alana, and O. S. Yaya, Applied Economics 47 (8), 798 (2015). DOI:10.1080/00036846.2014.980575
19. D. H. Hathaway, Living Reviews in Solar Physics 12 (1), id. 4 (2015). DOI:10.1007/lrsp-2015-4
20. J. Hester and R. Gibson, Journalism & Mass Communication Quarterly 80, 73 (2003). DOI:10.1177/107769900308000106
21. W. S. Jevons, Nature 19 (472), 33 (1878). DOI:10.1038/019033d0
22. W. S. Jevons, Nature 19 (495), 588 (1879). DOI:10.1038/019588a0
23. B. C. Kelly, P. A. Hughes, H. D. Aller, and M. F. Aller, Astrophys. J. 591 (2), 695 (2003). DOI:10.1086/375511
24. N. D. Kondratieff and W. F. Stolper, The Review of Economics and Statistics 17 (6), 105 (1935). DOI:10.2307/1928486
25. A. Korotayev and S. Tsirel, Structure & Dynamics 4, 1 (2010).
26. A. Korotayev, J. Zinkina, and J. Bogevolnov, Technological Forecasting and Social Change 78 (7), 1280 (2011). DOI:10.1016/j.techfore.2011.02.011
27. A. Krivelyova and C. Robotti, Playing the Field: Geomagnetic Storms and the Stock Market, Working Paper Series (Federal Reserve Bank of Atlanta, 2003), online at: https://www.timingsolution.com/TS/Links/geomagnetic\_storm\_study.pdf
28. D. Labat, Journal of Hydrology 314 (1-4), 275 (2005). DOI:10.1016/j.jhydrol.2005.04.003
29. K. J. Li, P. X. Gao, and L. S. Zhan, Astrophys. J. 691 (1), 537 (2009). DOI:10.1088/0004-637X/691/1/537
30. Z. Li, J. Yue, Y. Xiang, et al., Advances in Meteorology 2018 (1), id. 2078057 (2018). DOI:10.1155/2018/2078057
31. L. T. Liu, H. T. Hsu, and E. W. Grafarend, Journal of Geodynamics 39 (3), 267 (2005). DOI:10.1016/j.jog.2004.11.003
32. N. R. Lomb, Journal of Physics: Conference Series 440, id. 012042 (2013). DOI:10.1088/1742-6596/440/1/012042
33. N. R. Lomb and A. P. Andersen, Monthly Notices Royal Astron. Soc. 190, 723 (1980). DOI:10.1093/mnras/190.4.723
34. J. J. Love, K. Mursula, V. C. Tsai, and D. M. Perkins, Geophysical Research Letters 38 (21), id. L21703 (2011). DOI:10.1029/2011GL049380
35. D. Maraun and J. Kurths, Nonlinear Processes in Geophysics 11 (4), 505 (2004). DOI:10.5194/npg-11-505-2004
36. N. D. Marsh and H. Svensmark, Phys. Rev. Lett. 85 (23), 5004 (2000). DOI:10.1103/PhysRevLett.85.5004
37. K. G. McCracken, J. Beer, F. Steinhilber, and J. Abreu, Sol. Phys. 286 (2), 609 (2013). DOI:10.1007/s11207-013-0265-0
38. W. C. Mitchell and A. F. Burns, National Bureau of Economic Research Bulletins 69 (5), 1 (1938).
39. T. Modis, Technological Forecasting and Social Change 74 (8), 1508 (2007). DOI:10.1016/j.techfore.2007.07.001
40. T. Modis, Technological Forecasting and Social Change 122, 63 (2017). DOI:10.1016/j.techfore.2017.04.015
41. L. Nunes and A. Rua, Journal of Empirical Finance 16, 632 (2009). DOI:10.1016/j.jempfin.2009.02.002
42. M. G. Ogurtsov, Y. A. Nagovitsyn, G. E. Kocharov, and H. Jungner, Sol. Phys. 211 (1), 371 (2002). DOI:10.1023/A:1022411209257
43. L. Peng, N. Li, and J. Pan, Advances in Astronomy 2019, id. 2748062 (2019a). DOI:10.1155/2019/2748062
44. L. Peng, N. Li, and J. Pan, Advances in Astronomy 2019, id. 2748062 (2019b). DOI:10.1155/2019/2748062
45. L. Pustil’nik and G. Yom Din, Astrophysical Bulletin 68 (1), 107 (2013). DOI:10.1134/S1990341313010100
46. H. Schwabe, AstronomischeNachrichten 21 (15), 233 (1844). DOI:10.1002/asna.18440211505
47. J. H. Stock and M. W. Watson, “New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators”, in NBER Macroeconomics Annual, vol. 4, Ed. by O. J. Blanchard and S. Fisher (MIT Press, Cambridge, 1989), pp. 351–409.
48. C. Torrence and G. P. Compo, Bulletin of the American Meteorological Society 79 (1), 61 (1998). DOI:10.1175/1520-0477(1998)079<0061:APGTWA>2.0.CO;2
49. C. Torrence and P. J. Webster, Journal of Climate 12 (8), 2679 (1999). DOI:10.1175/1520-0442(1999)012<2679:ICITEM>2.0.CO;2
50. I. G. Usoskin, Living Reviews in Solar Physics 14 (1), id. 3 (2017). DOI:10.1007/s41116-017-0006-9
51. L. Vacha and J. Barunik, Energy Economics 34 (1), 241 (2012). DOI:10.1016/j.eneco.2011.10.007
52. V. M. Velasco Herrera, J. Pérez-Peraza, W. Soon, and J. C. Márquez-Adame, Nature 60, 7 (2018). DOI:10.1016/j.newast.2017.09.007
53. B. Walsh, Cycles Magazine 44, 76 (1993).
54. A. Zamani, J. Samiee, and J. F. Kirby, Tectonophysics 601, 139 (2013). DOI:10.1016/j.tecto.2013.05.005
55. X. Zheng and B. M. Chen, Stock Market Modeling and Forecasting. A System Adaptation Approach (Springer, London, 2013), pp. 43–51. DOI:10.1007/978-1-4471-5155-5_4
56. B. Žmuk and H. Jošić, Economic Annals 68 (237), 69 (2023). DOI:10.2298/EKA2337069Z
2. L. Aguiar-Conraria, N. Azevedo, and M. J. Soares, Physica A Statistical Mechanics and its Applications 387 (12), 2863 (2008). DOI:10.1016/j.physa.2008.01.063
3. R. Bhattachaya and M. Roy, International Journal of Engineering Science and Technology 6 (2), 24 (2014).
4. R. A. Caballero-Lopez, N. E. Engelbrecht, and J. D. Richardson, Astrophys. J. 883 (1), article id. 73 (2019). DOI:10.3847/1538-4357/ab3c57
5. A. Chakrabarty, A. De, A. Gunasekaran, and R. Dubey, Physica A Statistical Mechanics and its Applications 429, 45 (2015). DOI:10.1016/j.physa.2014.10.097
6. S. Chapman and J. Bartels, Geomagnetism, Vol. I: Geomagnetic and Related Phenomena (Clarendon Press, Oxford, 1962).
7. A. L. Chizhevsky, Physical Factors of the Historical Process (I-ya Gostipolitographija, Kaluga, 1924).
8. F. Clette and L. Lefèvre, SILSO Sunspot Number V2.0 (2015).
9. C. J. Collins, Financial Analysts Journal 21 (6), 45 (1965).
10. T. Daglis, K. N. Konstantakis, P. G. Michaelides, and T. E. Papadakis, Research in International Business and Finance 52, 101147 (2020). DOI:10.1016/j.ribaf.2019.101147
11. R. Donner and M. Thiel, Astron. and Astrophys. 475 (3), L33 (2007). DOI:10.1051/0004-6361:20078672
12. M. Gallegati, “Wavelet Estimation of Kondratieff Waves: An Application to Long Cycles in Prices and World GDP”, in Kondratieff Waves: Cycles, Crises, and Forecasts, Ed. by L. E. Grinin et al. (Uchitel’, Volgograd, 2016), pp. 99–120.
13. C. Garcia-Mata and F. I. Shaffner, The Quarterly Journal of Economics 49 (1), 1 (1934). DOI:10.2307/1883875
14. K. Goidel, S. Procopio, D. Terrell, and H. Wu, American Politics Research 38 (4), 759 (2010). DOI:10.1177/1532673X09355671
15. M. Gorbanev, Munich Personal RePEC Archive, id. 40271 (2012).
16. M. Gorbanev, Munich Personal RePEC Archive, id. 102163 (2020).
17. A. Grinsted, J. Moore, and S. Jevrejeva, Nonlinear Processes in Geophysics 11, 561 (2004a). DOI:10.5194/npg-11-561-2004
18. R. Gupta, L. A. Gil-Alana, and O. S. Yaya, Applied Economics 47 (8), 798 (2015). DOI:10.1080/00036846.2014.980575
19. D. H. Hathaway, Living Reviews in Solar Physics 12 (1), id. 4 (2015). DOI:10.1007/lrsp-2015-4
20. J. Hester and R. Gibson, Journalism & Mass Communication Quarterly 80, 73 (2003). DOI:10.1177/107769900308000106
21. W. S. Jevons, Nature 19 (472), 33 (1878). DOI:10.1038/019033d0
22. W. S. Jevons, Nature 19 (495), 588 (1879). DOI:10.1038/019588a0
23. B. C. Kelly, P. A. Hughes, H. D. Aller, and M. F. Aller, Astrophys. J. 591 (2), 695 (2003). DOI:10.1086/375511
24. N. D. Kondratieff and W. F. Stolper, The Review of Economics and Statistics 17 (6), 105 (1935). DOI:10.2307/1928486
25. A. Korotayev and S. Tsirel, Structure & Dynamics 4, 1 (2010).
26. A. Korotayev, J. Zinkina, and J. Bogevolnov, Technological Forecasting and Social Change 78 (7), 1280 (2011). DOI:10.1016/j.techfore.2011.02.011
27. A. Krivelyova and C. Robotti, Playing the Field: Geomagnetic Storms and the Stock Market, Working Paper Series (Federal Reserve Bank of Atlanta, 2003), online at: https://www.timingsolution.com/TS/Links/geomagnetic\_storm\_study.pdf
28. D. Labat, Journal of Hydrology 314 (1-4), 275 (2005). DOI:10.1016/j.jhydrol.2005.04.003
29. K. J. Li, P. X. Gao, and L. S. Zhan, Astrophys. J. 691 (1), 537 (2009). DOI:10.1088/0004-637X/691/1/537
30. Z. Li, J. Yue, Y. Xiang, et al., Advances in Meteorology 2018 (1), id. 2078057 (2018). DOI:10.1155/2018/2078057
31. L. T. Liu, H. T. Hsu, and E. W. Grafarend, Journal of Geodynamics 39 (3), 267 (2005). DOI:10.1016/j.jog.2004.11.003
32. N. R. Lomb, Journal of Physics: Conference Series 440, id. 012042 (2013). DOI:10.1088/1742-6596/440/1/012042
33. N. R. Lomb and A. P. Andersen, Monthly Notices Royal Astron. Soc. 190, 723 (1980). DOI:10.1093/mnras/190.4.723
34. J. J. Love, K. Mursula, V. C. Tsai, and D. M. Perkins, Geophysical Research Letters 38 (21), id. L21703 (2011). DOI:10.1029/2011GL049380
35. D. Maraun and J. Kurths, Nonlinear Processes in Geophysics 11 (4), 505 (2004). DOI:10.5194/npg-11-505-2004
36. N. D. Marsh and H. Svensmark, Phys. Rev. Lett. 85 (23), 5004 (2000). DOI:10.1103/PhysRevLett.85.5004
37. K. G. McCracken, J. Beer, F. Steinhilber, and J. Abreu, Sol. Phys. 286 (2), 609 (2013). DOI:10.1007/s11207-013-0265-0
38. W. C. Mitchell and A. F. Burns, National Bureau of Economic Research Bulletins 69 (5), 1 (1938).
39. T. Modis, Technological Forecasting and Social Change 74 (8), 1508 (2007). DOI:10.1016/j.techfore.2007.07.001
40. T. Modis, Technological Forecasting and Social Change 122, 63 (2017). DOI:10.1016/j.techfore.2017.04.015
41. L. Nunes and A. Rua, Journal of Empirical Finance 16, 632 (2009). DOI:10.1016/j.jempfin.2009.02.002
42. M. G. Ogurtsov, Y. A. Nagovitsyn, G. E. Kocharov, and H. Jungner, Sol. Phys. 211 (1), 371 (2002). DOI:10.1023/A:1022411209257
43. L. Peng, N. Li, and J. Pan, Advances in Astronomy 2019, id. 2748062 (2019a). DOI:10.1155/2019/2748062
44. L. Peng, N. Li, and J. Pan, Advances in Astronomy 2019, id. 2748062 (2019b). DOI:10.1155/2019/2748062
45. L. Pustil’nik and G. Yom Din, Astrophysical Bulletin 68 (1), 107 (2013). DOI:10.1134/S1990341313010100
46. H. Schwabe, AstronomischeNachrichten 21 (15), 233 (1844). DOI:10.1002/asna.18440211505
47. J. H. Stock and M. W. Watson, “New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators”, in NBER Macroeconomics Annual, vol. 4, Ed. by O. J. Blanchard and S. Fisher (MIT Press, Cambridge, 1989), pp. 351–409.
48. C. Torrence and G. P. Compo, Bulletin of the American Meteorological Society 79 (1), 61 (1998). DOI:10.1175/1520-0477(1998)079<0061:APGTWA>2.0.CO;2
49. C. Torrence and P. J. Webster, Journal of Climate 12 (8), 2679 (1999). DOI:10.1175/1520-0442(1999)012<2679:ICITEM>2.0.CO;2
50. I. G. Usoskin, Living Reviews in Solar Physics 14 (1), id. 3 (2017). DOI:10.1007/s41116-017-0006-9
51. L. Vacha and J. Barunik, Energy Economics 34 (1), 241 (2012). DOI:10.1016/j.eneco.2011.10.007
52. V. M. Velasco Herrera, J. Pérez-Peraza, W. Soon, and J. C. Márquez-Adame, Nature 60, 7 (2018). DOI:10.1016/j.newast.2017.09.007
53. B. Walsh, Cycles Magazine 44, 76 (1993).
54. A. Zamani, J. Samiee, and J. F. Kirby, Tectonophysics 601, 139 (2013). DOI:10.1016/j.tecto.2013.05.005
55. X. Zheng and B. M. Chen, Stock Market Modeling and Forecasting. A System Adaptation Approach (Springer, London, 2013), pp. 43–51. DOI:10.1007/978-1-4471-5155-5_4
56. B. Žmuk and H. Jošić, Economic Annals 68 (237), 69 (2023). DOI:10.2298/EKA2337069Z
Synchronization of Solar and Economic Activity Indices
© 2026
D. R. Japaridze1,2,
T. Paatashvili1,
T. G. Mdzinarishvili1, and
B. B. Chargeishvili1*
,
T. Paatashvili1,
T. G. Mdzinarishvili1, and
B. B. Chargeishvili1*
1Evgeni Kharadze Georgian National Astrophysical Observatory, Abastumani, 0301 Georgia
2Center for Computational Helio Studies, Ilia State University, Tbilisi, 0162 Georgia
*E-mail: bchargeishvili@abao.ge
2Center for Computational Helio Studies, Ilia State University, Tbilisi, 0162 Georgia
*E-mail: bchargeishvili@abao.ge
Forecasting economic indices is important for mitigating the risks of unexpected stresses in the global or local economy. However, the numerous factors that influence the resulting economic index create a complex picture that complicates determining a cyclical pattern. We studied the relationship between solar activity and the Dow Jones Industrial Average from 1896 to 2021. We used correlation and cross-correlation methods with a sliding time window and a wavelet coherency approach to analyze the data. The study revealed that the relationship between the events is not simple and evolves over time. Various synchronization periods, as well as variation in the coherence of these synchronizations over time, are revealed. We discovered that the correlation with the 11-year periodicity is greater than 0.5 during the 1906–1936 and 1964–2000 time periods and is visible with a 95% confidence level during the 1910–1930 and 1990–1994 time periods. This correlation is supported by the found 95% confidence in the coherence between the cosmic ray data and the Dow Jones index during the same time periods (1964–2000) when the correlation between the sunspot number and this index is high, albeit with other phase differences. Furthermore, the correlation between the cosmic ray data and the Dow Jones is stronger. This could imply that the influence of solar activity on global economy fluctuations is mediated by the Sun’s modulation of cosmic rays.
Keywords:
Sun: activity; sunspot number; solar-terrestrial relations; methods: statistical
К содержанию номера