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Previous issue date: 2016-03-01 / CNPQ / Financial markets have been attracting over the past years an increasing attention amongst physicists, computer scientists, and other researchers devoted to studies of complex systems, due to their intricate phenomenological behavior which makes cause-effect prediction extremely difficult. Complementing traditional statistical and econometric methods, an interdisciplinary field of research named "econophysics" has emerged, advancing techniques that originate from statistical physics in order to shed new light on the phenomenological observations. The success of these methods is reflected upon the discovery of universal laws that prevail in diverse markets. For example, the presence of power laws in the unconditional distribution of asset returns revolutionized the way we perceive rare events in the market. Likewise, correlations in the absolute value of returns (volatility) suggest the desirable property of long term memory. Formally, econophysics encompasses the collection of these empirical laws and their respective methods. One of the most studied topics in econophysics is the nature of price fluctuations in financial markets, because they are fundamental for many real-life applications such as risk and portfolio management (besides the evident theoretical value of their better understanding). Among the econophysics tools, entropy represents an important concept for quantifying the disorder and uncertainty in dynamical systems. In particular, the concept of entropy (in many different existing formulations) has been extensively used in finance to quantify the diversity and regularity of movements in price across a variety of markets (i.e. stock, currency, future, commodity). The goal of the current work is to explore ways entropy can be useful in the study of financial markets through a strictly empirical approach. Our contributions focus on the application of entropy on the foreign exchange (FX) market and take the form of two articles. The first paper studies the impact of financial crises in the FX market using Shannon entropy, and the second introduces a novel algorithm (based on the concept of Approximate entropy) for analyzing the global behavior of the FX. / Nos últimos anos, mercados financeiros têm cada vez atraído mais atenção entre físicos, cientistas da computação e outros pesquisadores dedicados a estudos de sistemas complexos, devido ao seu comportamento fenomenológico que torna a previsão de causa-efeito extremamente difícil. Como resultado, uma área interdisciplinar de pesquisa, chamada "econofísica", surgiu para complementar métodos tradicionais da estatística e econometria, desenvolvendo técnicas com origem na física estatística, e lançar uma nova luz sobre observações fenomenológicas. O sucesso destes métodos é refletido pela descoberta de leis universais que prevalecem em diversos mercados. Por exemplo, a presença de leis de potência na distribuição de retornos financeiros revolucionou a maneira como percebemos eventos raros no mercado. Da mesma forma, correlações no valor absoluto dos retornos (volatilidade) sugerem a propriedade desejável de memória de longo termo. Formalmente, econofísica engloba a coleção destas leis empíricas e seus respectivos métodos. A natureza das flutuações de preços no mercado é um dos temas mais estudados na econofísica por causa da sua importância em várias aplicações reais, como o risco e gestão de portfolios. Entre as ferramentas utilizadas na econofísica, a entropia representa um conceito importante para a determinar o degrau de desordem e incerteza em sistemas dinâmicos. Em particular, o conceito de entropia tem sido amplamente usado em finanças para quantificar a diversidade e regularidade dos movimentos de preço em vários mercados (i.e. ações, câmbio, futuro, mercadoria). O objetivo do presente trabalho é explorar maneiras que entropia pode ser útil no estudo de mercados financeiros através de uma abordagem puramente empírica. Nossa contribuições se concentram na aplicação de entropia no mercado de câmbio (FX) e assumem a forma de dois artigos. O primeiro artigo estuda o impacto das crises financeiras no mercado de câmbio usando a entropia Shannon, e o segundo introduz um novo algoritimo (baseado na entropia Approximate) para analisar o comportamento global do mesmo mercado.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/17360 |
| Date | 01 March 2016 |
| Creators | STOSIC, Darko |
| Contributors | LUDERMIR, Teresa Bernarda |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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