金融时间序列的熵分析

本论文将熵作为一种与模型无关的度量，用以解决有关金融时间序列的三个研究问题。在第一项研究中，我们将转移熵应用于外汇汇率的回撤与回升，以研究其相关性与互相关性。当应用于每日和每小时的欧元/美元与英镑/美元汇率时，我们发现最大幅度的涨跌（即 5% 和 95% 分位数）之间存在依赖证据，但其强度不如同一对外汇汇率日收益率之间的相关性。在第二项研究中，我们使用波动率的态空间模型（隐马尔可夫模型）来考察汇率间的波动率溢出。在货币对中，欧元/美元与瑞郎/美元波动率状态的协同运动显示出最强的观测关系。利用转移熵，我们发现澳元、加元与巴西雷亚尔波动率状态序列之间存在信息流动的证据。第三项研究利用标普已实现波动率的熵来检测波动率机制的变化，以重新审视对冲基金的市场波动率择时主题。我们使用一个以市场波动率熵信息为条件的一因子模型，来衡量对冲基金股票敞口的动态。在约 2500 只以美国股票市场为重点的对冲基金的横截面上，我们发现，在 2000 年至 2014 年期间，对冲基金根据波动率机制的变化动态调整其敞口。这补充了关于对冲基金经理波动率择时行为的文献，但使用的是作为波动率机制与模型无关度量的熵。