Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/357
Τίτλος: Detecting Causality in Non-stationary Time Series Using Partial Symbolic Transfer Entropy: Evidence in Financial Data
Συγγραφείς: Papana, Angeliki
Kyrtsou, Catherine
Kugiumtzis, Dimitris
Diks, Cees
Τύπος: Article
Θέματα: FRASCATI::Social sciences::Economics and Business::Finance
Λέξεις-Κλειδιά: Causality
Non-stationarity
Rank vectors
Multivariate time series
Financial variables
Ημερομηνία Έκδοσης: Μαρ-2016
Πηγή: Computational Economics
Τόμος: 47
Τεύχος: 3
Πρώτη Σελίδα: 341
Τελευταία Σελίδα: 365
Επιτομή: In this paper, a framework is developed for the identification of causal effects from non-stationary time series. Focusing on causality measures that make use of delay vectors from time series, the idea is to account for non-stationarity by considering the ranks of the components of the delay vectors rather than the components themselves. As an exemplary measure, we introduce the partial symbolic transfer entropy (PSTE), which is an extension of the bivariate symbolic transfer entropy quantifying only the direct causal effects among the variables of a multivariate system. Through Monte Carlo simulations it is shown that the PSTE is directly applicable to non-stationary in mean and variance time series and it is not affected by the existence of outliers and VAR filtering. For stationary time series, the PSTE is also compared to the linear conditional Granger causality index (CGCI). Finally, the causal effects among three financial variables are investigated. Computations of the PSTE and the CGCI on both the initial returns and the VAR filtered returns, and the PSTE on the original non-stationary time series, show consistency of the PSTE in estimating the causal effects.
URI: https://doi.org/10.1007/s10614-015-9491-x
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/357
ISSN: 0927-7099
1572-9974
Αλλοι Προσδιοριστές: 10.1007/s10614-015-9491-x
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Οικονομικών Επιστημών

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
ComputEcon_PKKD.pdfComputEcon2016_PKKD616,43 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.