通过有向信息图对金融市场的因果影响进行排序

提出了一种根据股票指数的相互因果影响对其进行排序的非参数方法。在指数反映一个国家底层经济的假设下，此种排序指示了在考察的全球经济子集中哪些国家施加了最大的经济影响。所提方法将指数表示为有向图中的节点，其中边的权重为成对因果影响的估计，使用有向信息泛函量化。该方法便于使用来自每个指数的相对较少样本数。然后根据指数在估计图中的净流量（出权重之和减去入权重之和）对其进行排序。分析了来自九个指数（三个来自亚洲、三个来自欧洲、三个来自美国）的日度和分钟级数据。日度数据分析表明美国指数最具影响力，这与代表较大经济体的指数通常施加更多影响的直觉一致。然而，也表明若较小经济体指示了更大现象，则代表小经济体的指数可强烈影响代表大经济体的指数。最后表明，虽然区域间相互作用可使用日度数据捕获，但区域内相互作用需要更频繁的采样。