基于随机矩阵的金融危机指标实证方法
数理金融
2017-09-11 v6
摘要
本文旨在基于市场数据动力学的谱性质构建金融危机指标。在为每个交易日选择滚动窗口的最优大小后，该窗口内的历史市场数据被视为随机矩阵，并从中获得协方差矩阵和相关矩阵。我们构建的金融危机指标涉及这些协方差和相关矩阵的谱性质，它们有两类。第一类基于海林格距离，计算于经验协方差矩阵的特征值分布与代表平稳或动荡市场的参考协方差矩阵的特征值分布之间。第一类指标背后的思想是，当协方差矩阵谱的经验分布在海林格意义上偏离参考时，危机可能即将到来。第二类指标基于对协方差和相关矩阵的谱半径与迹的研究，作为直接研究市场内波动率和相关性的手段。第二类指标背后的思想是大数据特征值标志动态不稳定性。随后展示了该框架下金融危机指标的预测能力，特别是通过将它们用作保护性看跌期权策略中的决策工具。
引用
@article{arxiv.1506.00806,
title = {An Empirical Approach to Financial Crisis Indicators Based on Random Matrices},
author = {Antoine Kornprobst and Raphael Douady},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.00806},
year = {2017}
}
备注
Added better graphics for the protective put strategy