Amistad de los Índices del Mercado de Valores: Una Investigación Basada en Clústeres de los Mercados de Valores
Autores: Nagy, László; Ormos, Mihály
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Amistad de los Índices del Mercado de Valores: Una Investigación Basada en Clústeres de los Mercados de Valores
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Agrupamiento espectral
Precios de acciones
Información a nivel de red
Gráfico del índice de acciones
Clústeres gaussianos
Regresiones por clúster
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo presenta un método basado en agrupamiento espectral para demostrar que los precios de las acciones contienen no solo información de la empresa, sino también información a nivel de red. Agrupamos diferentes índices bursátiles y reconstruimos el gráfico del índice de acciones a partir de los precios de cierre diarios históricos. Mostramos que los eventos extremos tienen un efecto menor en la estructura del índice de acciones. Además, la covarianza y la entropía de Shannon no proporcionan suficiente información sobre la red. Sin embargo, los clústeres gaussianos pueden explicar una parte sustancial de la varianza total. Además, las regresiones por clúster proporcionan resultados significativos y estacionarios.
Descripción
Este artículo presenta un método basado en agrupamiento espectral para demostrar que los precios de las acciones contienen no solo información de la empresa, sino también información a nivel de red. Agrupamos diferentes índices bursátiles y reconstruimos el gráfico del índice de acciones a partir de los precios de cierre diarios históricos. Mostramos que los eventos extremos tienen un efecto menor en la estructura del índice de acciones. Además, la covarianza y la entropía de Shannon no proporcionan suficiente información sobre la red. Sin embargo, los clústeres gaussianos pueden explicar una parte sustancial de la varianza total. Además, las regresiones por clúster proporcionan resultados significativos y estacionarios.