股票指数之间的信息流

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摘要翻译：
利用传递熵，我们观察了股票指数之间信息流动的强度和方向。我们发现最大的信息流来源是美国。相比之下，亚洲/太平洋地区接收的信息最多。根据最小生成树，将GSPC定位于世界股票市场信息源的焦点。
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英文标题：
《Information flow between stock indices》
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作者：
Okyu Kwon, Jae-Suk Yang
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最新提交年份：
2008
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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英文摘要：
  Using transfer entropy, we observed the strength and direction of information flow between stock indices. We uncovered that the biggest source of information flow is America. In contrast, the Asia/Pacific region the biggest is receives the most information. According to the minimum spanning tree, the GSPC is located at the focal point of the information source for world stock markets.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0802.1747

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关键词：股票指数 信息流 Quantitative Applications Econophysics 股票指数 source America 亚洲 焦点