非线性货币网络的时间演化
摘要：金融市场是复杂适应性系统，通常被研究为复杂网络。大多数这类研究在两个方面存在不足：它们不考虑所研究关系的非线性，并且为整个研究时间序列创建一个网络，提供一个很长的、经济非均匀的平均描画。在这项研究中，我们通过创建可以考虑基础关系的非线性的网络，基于短期时间范围和移动窗口方法来研究货币市场。由于信息论度量收敛速度较慢，我们使用Hirschfeld-Gebelein-Renyi最大相关系数作为货币之间关系的度量。我们使用随机相关系数（RDC）作为上述关系的估计者。它度量随机样本之间的依赖性，即它们的联合分布转化为原始分布的k个非线性投影之间的最大正交关联。基于此，我们创建完全图，然后将其进一步转化为具有最小跨度的树。我们为沿着研究时间序列移动的每个窗口创建这样的网络，并分析各种网络特性的时间演变，特别是度分布以及它们的经济意义。我们将此过程应用于描述2002年至2013年间27个世界货币对银的对数汇率变化的数据集。
作者：Pawe{l} Fiedor, Artur Ho{l}da
论文ID：1409.8609
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2014-10-01