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Chaotic behavior in financial market volatility
Journal of Risk ( IF 0.915 ) Pub Date : 2018-01-01 , DOI: 10.21314/jor.2018.400 Houda Litimi , Ahmed BenSaida , Lotfi Belkacem , Oussama Abdallah
Journal of Risk ( IF 0.915 ) Pub Date : 2018-01-01 , DOI: 10.21314/jor.2018.400 Houda Litimi , Ahmed BenSaida , Lotfi Belkacem , Oussama Abdallah
The study of chaotic dynamics in financial time series suffers from the nature of the collected data, which is both finite and noisy. Moreover, researchers have become less enthusiastic since a large body of the literature found no evidence of chaotic dynamics in financial returns. In this paper, we present a robust method for the detection of chaos based on the Lyapunov exponent, which is consistent even for noisy and finite scalar time series. To revitalize the debate on nonlinear dynamics in financial markets, we show that the volatility is chaotic. Applications carried out on eight major daily volatility indexes support the presence of low-level chaos. Further, our out-of-sample analysis demonstrates the superiority of neural networks, compared with other chaotic maps, in the forecasting of market volatility.
中文翻译:
金融市场波动中的混沌行为
金融时间序列中的混沌动力学研究受到所收集数据的性质的影响,该性质既有限又嘈杂。此外,研究人员变得不那么热情了,因为大量文献没有发现财务回报中存在混乱动态的证据。在本文中,我们提出了一种基于 Lyapunov 指数的鲁棒混沌检测方法,即使对于有噪声和有限标量时间序列也是一致的。为了重振关于金融市场非线性动力学的辩论,我们表明波动是无序的。在八个主要的每日波动率指数上进行的应用支持低级混乱的存在。此外,我们的样本外分析证明了神经网络与其他混沌图相比在预测市场波动方面的优越性。
更新日期:2018-01-01
中文翻译:
金融市场波动中的混沌行为
金融时间序列中的混沌动力学研究受到所收集数据的性质的影响,该性质既有限又嘈杂。此外,研究人员变得不那么热情了,因为大量文献没有发现财务回报中存在混乱动态的证据。在本文中,我们提出了一种基于 Lyapunov 指数的鲁棒混沌检测方法,即使对于有噪声和有限标量时间序列也是一致的。为了重振关于金融市场非线性动力学的辩论,我们表明波动是无序的。在八个主要的每日波动率指数上进行的应用支持低级混乱的存在。此外,我们的样本外分析证明了神经网络与其他混沌图相比在预测市场波动方面的优越性。