原油市场与地缘政治事件：基于

然而，不同的平面位置与不同的随机动力学相关。我们模拟了100个与原始时间序列长度相同的分数布朗运动（fBm）时间序列，并使用滑动窗口程序和相同的参数计算量词。使用Matlab中的wfbm函数对各种Hurst指数（Hurst={0.3,0.4,0.5,0.6}）进行了仿真。然后，计算每个赫斯特值的模拟平均值和标准偏差。平均值及其标准偏差显示在“8”图1中，带有红色实线。由于这一操作，我们在长期的研究中观察到了不同的潜在动态。根据标准金融范式，竞争市场中的价格应该是随机的。然而，这种行为只在时间序列的一部分中发现。具体来说，这种无记忆行为记录在赫斯特=0.5区域周围的点上。图1显示了反映持久性（Hurst>0.5）和抗持久性（Hurst<0.5）行为的点。因此，有一些力量可能会影响时间序列的记忆禀赋。为了强调量词的平面位置不是偶然获得的，我们在图2中显示了原始序列和随机序列的结果。当我们洗牌数据从而破坏所有非平凡的相关性时，置换信息量词会移到（1，0）角附近。这张图片显示，所提出的量词捕获了数据的隐藏关联结构。“图2：复杂度熵因果关系平面，对于D=4，t=1，计算原始时间序列和无序时间序列的量词。

实心黑线表示由Martín等人（2006）计算的量词的上限和下限。“众所周知，油价对地缘政治事件非常敏感。此类事件可能会扰乱当前供应或增加未来石油供应的不确定性。我们从美国能源信息管理局（U.S.Energy information Administration）获得与原油市场相关的地缘政治事件信息(http://www.eia.gov/)。根据其网站，该联邦“机构收集、分析和传播独立和公正的能源信息，以促进健全的决策、高效的市场和公众对能源及其与经济和环境的相互作用的理解。”本文考虑的主要地缘政治和经济事件有：“9”o沙特放弃摇摆生产者角色o伊拉克入侵科威特o亚洲金融危机o欧佩克削减日产量170万桶o9-11袭击o闲置产能低o全球金融崩溃o欧佩克削减日产量420万桶“图3。排列熵演化，用原油价格的D=4，t=1计算。地缘政治事件摘自http://www.eia.gov/finance/markets/crudeoil/spot_prices.php我们可以在图3中观察到，重大地缘政治事件伴随着时间序列熵的巨大波动。运动方向不清楚。有些事件会触发置换熵，有些事件会降低置换熵。但在这两种情况下，信息效率对主要的政治或经济里程碑都不是中立的。4结论我们分析了1983年1月10日至2015年11月11日期间原油WTI FOB的日价值，单位为美元/桶。我们使用信息论衍生的量词来评估这个市场的信息效率。

尽管原油“10”市场似乎相当有效，但在32年的审查过程中，信息效率发生了变化。在这段长时间内，不同的经济事件影响了全球经济，尤其是石油市场。我们还展示了几起事件是如何与信息效率的变化同步发生的，为原油市场动态中主要经济和政治里程碑的一些影响提供了证据。参考文献An，H.，Gao，X.，Fang，W.，Ding，Y.，Zhong，W.（2014）。原油期货与现货价格联动波动模式研究：一种复杂网络方法。《应用能源》，第136卷，第1067-1075页。Bandt，C.，Pompe，B.，2002年。置换熵：时间序列的自然复杂性度量。物理。修订版。Lett。，第88卷，第17号，第174102页。Bariviera，A.F.（2011年）。流动性对信息效率的影响：以泰国股市为例。Physica A：统计力学及其应用，第390卷，第23–24、4426–4432号。Bariviera，A.F.、Guercio，M.B.、Martinez，L.B.（2012）。七个欧洲国家固定收益市场信息效率的比较分析。《经济学快报》，第116卷，第3期，第426-428页。Bariviera，A.F.、Guercio，M.B.、Martinez，L.B.、Rosso，O.A.（2015）。不同利率期限的排列信息理论之旅：伦敦银行同业拆借利率案例。伦敦皇家学会哲学学报。A辑，第373卷，第2056号，20150119 Bariviera，A.F.，Guercio，M.B.，Martinez，L.B.，Rosso，O.A.（2016）。十字路口的伦敦银行同业拆借利率：使用信息论量词的随机切换检测。《混沌、孤子与分形》，第88卷，第172-182页。Brahmasrene，T.，Huang，J.-C.，Sissoko，Y.（2014）。

原油价格和汇率：因果关系、方差分解和脉冲响应。《能源经济学》，第44卷，第407-412页。De Micco L.、Gonzalez C.M.、Larrondo H.A.、Martín M.T.、Plastino A.、Rosso O.A.（2008）通过符号动力学对非线性映射进行随机化。Physica A 3873373–3383。Dryden，M.M.，（1968年）。股票价格的短期预测：信息论方法。《苏格兰政治经济学杂志》，第15卷，第1期，第227-249页。Fama，E.F.1965年。明天在纽约证券交易所。《商业杂志》，第38卷，第3期，第285-299页。Fama，E.F.（1970年）。有效资本市场：理论与实证研究综述。《金融杂志》，第25卷，第2期，第383-417页。Feldman，D.P.，Crutchfield，J.P.（1998年）。统计复杂性度量：为什么？物理字母A，第238卷，第4-5244号。Feldman，D.P.，McTague，C.S.，Crutchfield，J.P.（2008）。内在计算的组织：复杂性熵图和自然信息处理的多样性。《混沌：非线性科学跨学科杂志》，第18卷，第4期，第43106页。Hart，P.E.1971。熵和其他浓度度量。皇家统计学会杂志。A系列（概述），第134卷，第1号，第73-85页。Lamberti，P.W.，Martín，M.T.，Plastino A.，Rosso O.A.，强化熵非平凡性度量，2004 Physica A：统计力学及其应用，第334卷，第1-2期，119-131页。“11”López Ruiz，R，Mancini，H.L.，Calbet，X.1995年。复杂性的统计度量。物理字母A，第209卷，第5-6号，第321-326页。Martín，M.T.，Plastino，A.，Rosso，O.A.，2006年。广义统计复杂性度量：几何和分析特性。《物理学A：统计力学及其应用》，第369卷，第2期，第439-462页。Mishaikow K、Mrozek M、Reiss J、Szymczak A。

1999年从实验时间序列构建符号动力学。物理。修订版。Lett。，第82卷，第1144-1147页。Philippatos，G.C.Wilson，C.J.，1974年。信息理论与资本市场风险。Omega，第2卷，第4期，第523-532页。Powell GE，Percival IC。1979一种区分哈密顿系统规则运动和不规则运动的谱熵方法。J、 物理。A、 第12卷，第2053-2071页。Risso，W.A.，2008年。信息效率和金融崩溃。《国际商业与金融研究》，第22卷，第3期，第396-408页。Risso，W.A.，2009年。信息效率：新兴市场与发达市场。《应用经济学快报》，第16卷，第5期，第485–487页。罗斯，S.A.，2004年。新古典主义金融学，普林斯顿大学出版社，普林斯顿（新泽西州）。Rosso O.A.、Blanco S、Jordanova J、Kolev V、Figliola A、Schürmann M、Basar E.2001小波熵：短时脑电信号分析的新工具。J、 神经症。方法第105卷，第65–75页。Rosso，O.A.、Larrondo，H.A.、Martin，M.T.、Plastino，A.、Fuentes，M.A.（2007）。区分噪音和混沌。物理。修订版。Lett。，第99卷，第15期，154102页。Rosso，O.A.、De Micco，L.、Plastino，A.、Larrondo，H.A.（2010）。重新审视信息量词的地图特征。《物理学A：统计力学及其应用》，第389卷，第21期，第4604–4612页。Saco，P.M.、Carpi，L.C.、Figliola，A.、Serrano，E.、Rosso，O.A.（2010）。全新世期间厄尔尼诺/南方涛动动力学的熵分析。Physica A：统计力学及其应用，389（21），5022–5027。Shannon，C.E.，Weaver W.（1949），《传播的数学理论》香槟（IL）：伊利诺伊大学出版社。Sun，J.，Shi，W.（2015）。原油和石油产品现货价格的变化、趋势和单位根。

《能源经济学》，第50卷，第169-177页。Theil，H.Leenders，C.T.，1965年。明天在阿姆斯特丹证券交易所。《商业杂志》，第38卷，第3期，第277-284页。美国能源信息管理局。2016年，原油价格和关键地缘政治和经济事件。提供地点：http://www.eia.gov/finance/markets/crudeoil/spot_prices.php[查阅日期：2016年3月5日]Wang，Y.，Liu，L.，Diao，X.，Wu，C.（2015）。预测经济和统计约束下的原油实际价格。《能源经济学》，第51卷，第599-608页。Zunino，L.、Zanin，M.、Tabak，B.M.、Pérez，D.G.、Rosso，O.A.（2010a）。复杂性熵因果平面：量化股市无效性的有用方法。《物理学A：统计力学及其应用》，第389卷，第9期，1891-1901年。Zunino，L.、Soriano，M.C.、Fischer，I.、Rosso，O.A.、Mirasso，C.R.（2010b）。从时间序列分析中揭示延迟动力学的置换信息理论方法。物理。修订版。E、 第82卷，第4期，46212页。Zunino，L.、Tabak，B.M.、Serinaldi，F.、Zanin，M.、Pérez，D.G.、Rosso，O.A.（2011）。用排列信息理论方法进行商品可预测性分析。Physica A：统计力学及其应用，第390卷，第5期，876–890。Zunino，L.、Fernández Bariviera，A.、Guercio，M.B.、Martinez，L.B.、Rosso，O.A.（2012）。主权债券市场的效率。Physica A：统计力学及其应用，第391卷，第18期，4342–4349。