Towards a sharp estimation of transfer entropy for identifying causality in financial time series
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/102132
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2016
EditorCEUR-WS.org
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We present an improvement of an estimator of causality in financial time series via transfer entropy, which includes the side information that may affect the cause-effect relation in the system, i.e. a conditional
information-transfer based causality. We show that for weakly stationary time series the conditional transfer entropy measure is nonnegative and bounded below by the Geweke's measure of Granger causality. We use k-nearest neighbor distances to estimate entropy and approximate the distribution of the estimator with bootstrap techniques. We give examples of the application of the estimator in detecting causal effects in a simulated autoregressive stationary system in three random variables with linear and non-linear couplings; in a system of non stationary variables; and with real financial data.
CitacióSerès, A., Cabaña, A., Arratia, A. Towards a sharp estimation of transfer entropy for identifying causality in financial time series. A: Workshop on MIning DAta for financial applicationS. "Proceedings of the 1st Workshop on MIning DAta for financial applicationS (MIDAS 2016), Riva del Garda, Italy, September 19-23, 2016". Riva del Garda: CEUR-WS.org, 2016, p. 31-42.
ISSN1613-0073
Versió de l'editorhttp://ceur-ws.org/Vol-1774/MIDAS2016_paper7.pdf
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
MIDAS2016_paper7.pdf | 486,4Kb | Visualitza/Obre |