基于二分网络熵度量的极端同步性推断

Aki-Hiro Sato

基于二分网络熵度量的极端同步性推断

数据分析、统计与概率 2013-10-29 v4 计算工程、金融与科学物理与社会风险管理

作者: Aki-Hiro Sato

摘要

本文提出了一种利用每条链路的网络熵来量化二分图结构的方法。我们对具有随机链接的二分图的网络熵进行了数值和理论计算。作为所提方法在分析集体行为中的应用，我们量化了外汇市场中参与者报价和交易的事务。研究发现，每条链路的网络熵与宏观经济状况相对应。我们使用 Gumbel 分布的有限混合模型来拟合每周每条链路网络熵最小值的经验分布。通过分段过程估计参数的 Gumbel 分布混合模型经 Kolmogorov--Smirnov 检验验证。外推极端事件经验概率的 Gumbel 分布有限混合模型在统计显著性水平上具有解释力。

关键词

二分网络网络熵极端同步性外汇市场 gumbel 分布 kolmogorov-smirnov 检验

引用

@article{arxiv.1207.4860,
  title  = {Inference of Extreme Synchrony with an Entropy Measure on a Bipartite Network},
  author = {Aki-Hiro Sato},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1207.4860},
  year   = {2013}
}

备注

9 pages, 8 figures

基于二分网络熵度量的极端同步性推断

摘要

关键词

引用

备注

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