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J-GLOBAL ID：201702215804366158   整理番号：17A1247913

金融時系列のためのGini-Simpson指数に基づく順列エントロピー解析【Powered by NICT】

Permutation entropy analysis based on Gini-Simpson index for financial time series

著者 (4件)： Jiang Jun (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, No.3 of Shangyuan Residence Haidian District, Beijing 100044, PR China) ,  Shang Pengjian (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, No.3 of Shangyuan Residence Haidian District, Beijing 100044, PR China) ,  Zhang Zuoquan (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, No.3 of Shangyuan Residence Haidian District, Beijing 100044, PR China) ,  Li Xuemei (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, No.3 of Shangyuan Residence Haidian District, Beijing 100044, PR China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 486  ページ： 273-283  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しい係数は金融時系列のための複雑性のレベルを定量化する目的で提案した。エントロピーの観点から複雑性測度を研究のために,Gini-Simpson指数(GPE)に基づく新しい順列エントロピーを提案した。GPE法の精度を示すために時系列をシミュレートし,シミュレートされた時系列の結果により,GPEの極端なロバスト性を解説に適用したロジスティック写像。一方,GPEの異なる次数の影響を比較した。また元の金融時系列に隠された内部機構を明らかにするために,著者らは,米国とヨーロッパと中国株式市場にそれを採用した。株式指標のこれらの結果の比較により,異なる株式市場の関連性は明らかであると結論付けることができる。金融時系列の複雑性特徴と特性を研究するために,金融市場の内部機構を理解するための貴重な情報を提供することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヨーロッパ ,  ロジスティック写像 ,  中華人民共和国 ,  *エントロピー ,  *順列 ,  株式市場 ,  アメリカ合衆国 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 金融市場 ,  次数 ,  複雑性 ,  *エントロピー解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 順列エントロピー ,  Gini-Simpson指数 ,  ロジスティック写像 ,  金融時系列

分類 (2件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 金融時系列 ,  指数 ,  順列 ,  エントロピー解析