基于信息论的依赖性检验及其在股票收益时间结构中的应用
统计金融
2013-05-02 v2 信息论
math.IT
统计方法学
摘要
信息论为概念化信息和测量对象之间的关系提供了思路。它在科学中得到了广泛应用，但经济学和金融学却出人意料地很少使用它。我们表明，时间序列数据可以有效地作为信息来研究——通过注意到统计冗余和依赖性之间的关系，我们能够利用信息论的结果构建一个随机变量联合依赖性的检验。该检验与Ryabko和Astola（2005, 2006b,a）开发的检验精神相同，但不同之处在于我们在原始随机过程中添加了额外的随机性。它使用数据压缩来估计随机过程的熵率，从而能够测量随机变量集合之间的依赖性，而现有的计量经济学文献使用熵并局限于成对依赖性检验。我们展示了如何在不同的样本周期和频率下检测S&P500和PSI20股票收益中的序列依赖性。我们将该检验应用于合成数据，以判断其恢复已知时间依赖性结构的能力。
引用
@article{arxiv.1304.0353,
title = {An Information-Theoretic Test for Dependence with an Application to the Temporal Structure of Stock Returns},
author = {Galen Sher and Pedro Vitoria},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.0353},
year = {2013}
}
备注
22 pages, 7 figures