映射危机驱动的市场动态：基于金融网络的传递熵与克拉默斯-沃亚明方法
统计金融
2025-07-15 v1 物理与社会
摘要
金融市场是动态的、相互关联的系统，其中局部冲击可触发广泛的不稳定，给投资组合经理和政策制定者带来挑战。传统的相关性分析往往忽略信息流的方向性和时序动态。为此，我们提出一种统一框架，将传递熵(TE)和N维克拉默斯-沃亚明(KM)展开相结合，用于描绘四大主要指数的静态和时序耦合：纳斯达克综合指数(^IXIC)、WTI原油(WTI)、黄金(GC=F)以及美元指数(DX-Y.NYB)。TE捕获方向性信息流，KM建模非线性随机动力学，揭示常规方法所忽略的相互作用。我们使用2014年8月11日至2024年9月8日的日度数据，计算收益率，确认数据呈非平稳性，并采用滑动窗口进行TE和KM分析。我们发现，在新冠疫情期间(2020年3-6月)和俄乌危机期间(2022年2-4月)，平均TE分别增加了35%和28%，表明方向性信息流显著增强。漂移系数显示，黄金-美元之间的相互作用是持续的避险通道，而油-股市联动性在压力下减弱并迅速恢复。我们的结果揭示了线性度量的局限性，凸显了结合信息论和随机漂移方法的价值。该方法为自适应对冲提供可操作见解，并为宏观监管政策提供信息，揭示了系统性风险的演化结构。
引用
@article{arxiv.2507.09554,
title = {Mapping Crisis-Driven Market Dynamics: A Transfer Entropy and Kramers-Moyal Approach to Financial Networks},
author = {Pouriya Khalilian and Amirhossein N. Golestani and Mohammad Eslamifar and Mostafa T. Firouzjaee and Javad T. Firouzjaee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.09554},
year = {2025}
}