Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng thống kê về độ phức tạp thay đổi theo thời gian trong các mạng tài chính
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp để khái quát hóa mối quan hệ giữa sự bất ổn của thị trường tài chính và độ phức tạp bên trong bằng cách xác định các mối quan hệ cấu trúc trong động thái lợi nhuận của cổ phiếu. Khung lý thuyết được đề xuất phù hợp với các kỹ thuật ước lượng thống kê và kinh tế lượng, đồng thời cung cấp một liên kết lý thuyết giữa tính ổn định của một hệ thống tài chính và sự đa dạng tiềm ẩn, theo đúng kết quả của May-Wigner. Chúng tôi ước lượng ma trận tương tác của lợi nhuận cổ phiếu thông qua cấu trúc tự hồi quy vector và tính toán sự đa dạng trong sức mạnh kết nối cho các khoảng thời gian bao gồm trước cuộc khủng hoảng 2007–08, trong thời gian khủng hoảng và phục hồi sau khủng hoảng. Chúng tôi cho thấy rằng sự đa dạng ước lượng thực nghiệm đã tăng lên đáng kể trong thời kỳ khủng hoảng tài chính và sau đó giảm xuống, cho thấy sự gia tăng và giảm xuống đồng thời trong mức độ bất ổn.
Từ khóa
#thị trường tài chính #độ phức tạp #bất ổn định #lợi nhuận cổ phiếu #ước lượng thống kêTài liệu tham khảo
N. Arinaminpathy, S. Kapadia, R.M. May, Proc. Natl. Acad. Sci. 2012, 201213767 (2012)
G. Cimini, M. Serri, PLoS One 11, e0161642 (2016)
A.G. Haldane, R.M. May, Nature 469, 351 (2011)
D. Helbing, Nature 497, 51 (2013)
X. Huang, I. Vodenska, S. Havlin, H.E. Stanley, Sci. Rep. 3, 1219 (2013)
S. Thurner, S. Poledna, Sci. Rep. 3, 1888 (2013)
N. Beale, D.G. Rand, H. Battey, K. Croxson, R.M. May, M.A. Nowak, Proc. Natl. Acad. Sci. 108, 12647 (2011)
N. Johnson, T. Lux, Nature 469, 302 (2011)
R.M. May, Nature 238, 413 (1972)
S. Sinha, Sci. Culture (Special Issue on Econophysics) 72, 454 (2010)
R.H. Heiberger, Physica A 393, 376 (2014)
S. Markose, S. Giansante, A.R. Shaghaghi, J. Econ. Behav. Organ. 83, 627 (2012)
D. Petrone, V. Latora, Sci. Rep. 8, 5561 (2018)
H.M. Hastings, J. Theor. Biol. 97, 155 (1982)
R. Gibrat,Les Inegalites Economiques (Sirey, Paris, 1933)
H. Lütkepohl,New introduction to multiple time series analysis (Springer Science & Business Media, 2005)
W.A. Fuller,Introduction to Statistical Time Series (John Wiley, New York, 1976)
R.K. Pan, S. Sinha, Phys. Rev. E 76, 046116 (2007)
J.E. Cohen, C.M. Newman, Ann. Probab. 1984, 283 (1984)
P. Kirk, D.M.Y. Rolando, A.L. MacLean, M.P.H. Stumpf, New J. Phys. 17, 083025 (2015)
S. Gualdi, G. Cimini, K. Primicerio, R.D. Clemente, D. Challet, Sci. Rep. 6, 39467 (2016)
S. Sinha, S. Sinha, Phys. Rev. E 71, 020902 (2005)
S. Sinha, Physica A 346, 147 (2005)
H.K. Pharasi, K. Sharma, R. Chatterjee, A. Chakraborti, F. Leyvraz, T.H. Seligman, New J. Phys. 20, 103041 (2018)