符号动力学、信息论与经济时间序列的复杂性
统计金融
2021-05-11 v1 混沌动力学
摘要
我们提出以粗粒化方式，借助符号动力学方法，并透过信息论中熵与不确定性的概念，考察标准普尔500指数动力学行为的可预测性与复杂性特征。我们认为，将熵作为实验测量以审视系统复杂性，比更常见的混沌过渡中的普适性检验更具意义，因为它不对系统动力学背后的潜在成因（无论确定性或随机性）作任何先验偏见。我们将所研究的经济时间序列视为复杂系统，并提议依据不同时间尺度及各种标度参数，以该序列所产生信息量的形式加以表达。
引用
@article{arxiv.2105.04131,
title = {Symbol Dynamics, Information theory and Complexity of Economic time series},
author = {Geoffrey Ducournau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.04131},
year = {2021}
}