Sử dụng hình mẫu khuyết và Entropy hoán vị để kiểm định tính hiệu quả thông tin trên thị trường chứng khoán của các quốc gia ASEAN
DOI:
https://doi.org/10.24311/jabes/2018.29.11.696Từ khóa:
Thị trường hiệu quả, Phương pháp Bandt và Pompe, Hình mẫu khuyết, Entropy hoán vị, Entropy hoán vị chuẩn hóaTóm tắt
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp được đề xuất bởi Bandt và Pompe (2002) trên dữ liệu về chỉ số chứng khoán hằng ngày thu thập trên thị trường chứng khoán của 6 quốc gia Đông Nam Á, bao gồm Philippines, Việt Nam, Malaysia, Indonesia, Thái Lan và Singapore trong giai đoạn tháng 01/2000–11/2018 để tìm sự tồn tại của hình mẫu khuyết và tính toán Entropy hoán vị chuẩn hóa. Kết quả tính toán của bài viết cho thấy có sự tồn tại của hình mẫu khuyết trên cả 6 thị trường chứng khoán. Xác suất xuất hiện của các hình mẫu hoán vị khác nhau cũng khác nhau. Đây là những dấu hiệu cho thấy tính không hiệu quả của thông tin trên thị trường. Kết quả tính toán Entropy hoán vị chuẩn hóa trên chuỗi chỉ số chứng khoán cũng cho thấy sự không hiệu quả của thị trường khi giá trị này không đạt được giá trị cực đại. Bài viết cũng cho thấy rằng việc sử dụng chuỗi chỉ số chứng khoán sẽ giúp tìm ra bằng chứng của thị trường không hiệu quả là rõ rệt hơn rất nhiều so với khi sử dụng chuỗi tỷ suất sinh lợi thị trường.
Tài liệu tham khảo
Aghamohammadi, C., Ebrahimian, M., & Tahmooresi, H. (2014). Permutation approach, high frequency trading and variety of micro patterns in financial time series.
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 413, 25–130.
Alvarez-Ramirez, J., Alvarez, J., & Solis, R. (2010). Crude oil market efficiency and modeling: Insights from the multiscaling autocorrelation pattern. Energy Economics, 32(5), 993–1000.
Amigó, J. M., & Kennel, M. B. (2007). Topological permutation entropy. Physica D: Nonlinear Phenomena, 231(2), 137–142.
Bandt, C., & Pompe, B. (2002). Permutation entropy: A natural complexity measure for time series. Physical Review Letters, 88(17), 174102:1–174102:4.
Bachelier, L. (1900). Théorie De La Spéculation. Ph.D. Thesis. Sorbonne, Paris.
Cánovas, J. S., Guillamón, A., & Ruiz, M. C. (2011). Using permutations to find structural changes in time series. Fluctuation and Noise Letters, 10(01), 13–30.
Chen, S., Shang, P., & Wu, Y. (2018). Weighted multiscale Rényi permutation entropy of nonlinear time series. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 496, 548–570.
Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The Journal of Finance, 25(2), 383–417.
Matilla-García, M., & Ruiz Marín, M. (2008). A non-parametric independence test using permutation entropy. Journal of Econometrics, 144(1), 139–155.
Pincus, S. M. (1991). Approximate entropy as a measure of system complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 88(6), 2297–2301.
Richman, J. S., & Moorman, J. R. (2000). Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology, 278(6), H2039–H2049.
Risso, W. A. (2008). The informational efficiency and the financial crashes. Research in International Business and Finance, 22(3), 396–408.
Trần Thị Tuấn Anh. (2018). Đo lường mức độ hiệu quả thông tin trên thị trường chứng khoán các nước Đông Nam Á bằng Shannon Entropy. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 252(6), 22–29.
Zanin, M., Zunino, L., Rosso, O. A., & Papo, D. (2012). Permutation entropy and its main biomedical and econophysics applications: A review. Entropy, 14(8), 1553–1577.
Zhang, Y., & Shang, P. (2017). Permutation entropy analysis of financial time series based on Hill’s diversity number. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 53, 288–298.
Zunino, L., Zanin, M., Tabak, B. M., Pérez, D. G., & Rosso, O. A. (2009). Forbidden patterns, permutation entropy and stock market inefficiency. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 388(14), 2854–2864.
Zunino, L., Tabak, B. M., Serinaldi, F., Zanin, M., Pérez, D. G., & Rosso, O. A. (2011). Commodity predictability analysis with a permutation information theory approach. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 390(5), 876–890.
Zunino, L., Olivares, F., Scholkmann, F., & Rosso, O. A. (2017). Permutation entropy based time series analysis: Equalities in the input signal can lead to false conclusions. Physics Letters A, 381(22), 1883–1892.
Lượt tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) {copyrightHolder}
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công-Phi thương mại 4.0 Quốc tế.
