基于可见性图的金融时间序列统计验证
风险管理
2017-10-31 v1 社会与信息网络
物理与社会
统计方法学
摘要
复杂系统的统计物理不仅利用网络理论进行建模，还有效提取许多现实世界动力系统的信息。一个关键的案例是金融系统：市场预测仍是一项尚未解决的的科学挑战，却对社会具有关键影响，因为金融危机对实体经济具有破坏性效应。因此，当今寻求一个稳健的市场有效性估计量既是科学也是制度上的优先事项。本工作中，我们研究了由若干交易市场指数的时间序列构建的可见性图。我们针对这些图的每条连边提出了一个基于此类序列的 ARCH 型建模所导出零假设的验证过程。在此框架基础上，我们设计了一个市场指标，其结果与金融不稳定时期高度相关甚至具有预测性。
引用
@article{arxiv.1710.10980,
title = {Statistical validation of financial time series via visibility graph},
author = {Matteo Serafino and Andrea Gabrielli and Guido Caldarelli and Giulio Cimini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.10980},
year = {2017}
}