文摘

稳定增长的数据集COVID-19大流行,经验作品采用小说,但适当的统计技术来证实了以前的发现大流行及其对金融市场的影响是必要的。本文研究了COVID-19信息流对伊斯兰的影响和传统股票在短期内,中期和长期的视野来评估可能的多样化的前景大流行的时代。研究股票市场,新技术基于去噪应用频域熵范式。根深蒂固的市场动态的可操作性的长期地平线COVID-19大流行期间强化了结果。结果透露多样化机会伊斯兰和传统股票之间的短期和中期COVID-19流行的时期。对股市的风险从日本或巴林可以多样化的股票在短期内从约旦,而在中期从日本股票可以多样化与阿联酋和美国股市。结果暗示投资者和基金经理必须采用项目组合管理技术,展示如何使用效益与风险预防和管理在不同的时间尺度。

1。介绍

全球金融危机(GFC) 2008 - 09年和欧洲主权债务危机(ESDC) 2010 - 12凸显了过去十年。这些混乱的时期提高金融市场comovements,导致金融传染和投资组合风险升高1- - - - - -3]。伊斯兰股市在两次以惊人的速度增长。最近COVID-19流行话语时不能缺席对金融市场动荡。大流行,这导致了金融市场破纪录的损失(4),导致一些研究领域的cryptocurrencies [5,6),主食的价格(7),全球股市8),等等。可以说,这些研究的动机(s)(有)部分由避险的机会,多元化,或对冲资产市场动荡期间引起的大流行。

金融和经济动荡的时期,投资者的资产组合多样化变得更加重要。然而,实现最优的回报通过足够的多样化需要全面了解各种资产在投资组合的风险和收益特征,以及它们的连通性和应对市场信息。寻找可靠的资产,可能会保护投资者在这些不稳定的市场时期增加是由于增加的信息流向金融市场在危机时期。这就是奥乌苏初级et al。8]方面的竞争市场假说(不啻)。寻找在这些时期安全网是触发金融化[9),导致新资产的引入和/或资产类别像cryptocurrencies,以信仰为基础的金融工具,伊斯兰资产,等等。

当谈到选择金融技术,伊斯兰金融正在成为一个热门话题,与学者讨论它和投资者将它付诸实践在世界各地10]。伊斯兰金融定义为金融活动基于伊斯兰教(即规范和规定。教法)。同样是基于伊斯兰law-compliant基于资产的投资,与温和的低风险投资回报率。除了其相对弹性前危机时期(10- - - - - -12),伊斯兰股票投资者已成为更受欢迎的一种方式在他们的投资组合中加入他们的宗教信仰。

根据Ng,下巴,庄13),伊斯兰金融发展指标(IFDI)在2018年证实了伊斯兰金融市场(ifm)长期生存能力通过展示优秀的增长,所看到的大约11%的年增长率,使其吸引投资者。尽管在全球金融市场的危机,这是支持COVID-19大流行,不仅影响了传统的市场;ifm的“公平”的份额(14)在某种程度上认可评级机构标普预计,像IFM将2020年经济增长下降,其次是2021年小幅反弹(15]。

尽管传统市场和ifm见证了COVID-19大流行的影响,在这些广泛的大小是不一样的市场。股票市场在巴基斯坦,这是属于一个新兴的股票市场,影响了COVID-19次要的方式(14)和有关国家限制的早期大流行期间(16]。然而,这发生的条件与先进的股票市场,像在美国,COVID-19大流行已经对市场产生重大影响(17]。这些数据提供了一些初步洞察国际股票市场的反应的本质COVID-19大流行。观察到的差异对股票市场的影响,符合艾哈迈德(16),可以归因于对对抗流感大流行应对政策的差异。这些政策回应将发送不同的信息在股票市场。

对抗病毒的传播,一些国家的政府在全球范围内实施各种限制人们的活动,包括国际米兰,intraborder旅游禁令,锁定或全职限制,关闭敬拜场所和教育机构,社会距离(7,8]。这些政策措施打击大流行可能提高或降低失业率,也影响商业和经济活动。因此,业务收入也受到影响,导致股价暴跌。因此,COVID-19信息流通过宏观经济放缓可能会影响股市表现性能。隐含地,这些最初的反应需要时间来反映实体经济的,因此,有足够的数据,一年多了大流行,流行的信息流的影响对股票可以检查使用适当的技术。

伊斯兰和传统市场,考虑到他们的操作差异原则,作为单独的资产类别的投资者。鉴于现有数据的相对“充分性”大流行和大流行的事实与投资者至少已持续了一年之久,本研究提出,投资者一直长期提供足够的信息来调整或调整他们的投资组合在寻找最佳的投资组合。此外,现有的文献[18- - - - - -24)都集中在跨市场的溢出效应COVID-19流行的时代几乎没有关注大流行的传导机制。这影响研究像Asafo-Adjei et al。5和奥乌苏初级et al。8),导致缩小差距采用转移熵评估金融市场之间的信息流动。

这些作品,另一方面,是专注于cryptocurrencies和股票市场,以及世界范围内的股票市场。最好的知识,取决于现存文献,信息流动的比较研究伊斯兰和传统市场是不存在的。这个通知和放到有关这项研究侧重于G7和伊斯兰股市与一些选定的市场指数来评估是否信息流COVID-19流行留下的多元化全球股市投资者的前景。

的Al-Yahyaee et al。9),部门comovements波动随时间和频率和重大事件的影响。这保证数据可用一个可用的程度上,研究调查index-specific应对重大事件如COVID-19流行不玩。从这个背景幕,本研究解决三个问题:(i)伊斯兰和传统股票有不同的方式应对信息流从COVID-19 ?(2)有多样化的伊斯兰和传统股市前景post-COVID-19时代?(3)在什么时间尺度(s)多样化能实现吗?

经验对这些研究问题需要解决从一个全面的方法,包括投资者的复杂性8,25,26]。黄齐et al。27)透露,在动荡的交易阶段COVID-19流行时代,股票市场的特点是巨大的信息结构,这可能会导致消极的泡沫。推论投资者复杂性和负泡沫,本研究使用了一个数据密集型的方法来描述复合数据综合处理后不同时间尺度的观察。这将使一个相对有效的量化评估的信息从COVID-19流向股市。传递熵铰接在改进的整体经验模态分解与自适应噪声(ICEEMDAN)方法分解,现存的文学小说,是就业。

ICEEMDAN-based熵促进信息流动的数量的评估考虑到巨大的尾巴在研究市场的股票收益在不同的时间范围。据吴et al。28),ICEEMDAN分解时间序列到固有模式函数(货币)在多个时间尺度由于其数据密集型的本性。分解方法是经验和适应性,他们是为了占非平稳的,非线性和复杂的数据而作任何假设他们的特点28- - - - - -30.]。ICEEMDAN优于变分模式分解(VMD) [28和小波分解30.]。几位学者28,31日,32)采取ICEEMDAN技术调查的动态经济市场由于它所拥有的相对优势其他分解技术的家庭经验模式分解(emd)黄(33),这被认为是优越的(尽管其局限性30.]。

例如,EMD一直批判“混合模式”的问题。合奏EMD (EEMD)旨在抵消的局限性EMD通过高斯白噪声的引入也有其局限性,这样的聚合模式,重构信号,并从算法产生的最终趋势是深植与残余噪声;同时,不同数量的模式可能会产生,这使得最终的平均困难(34]。互补的合奏EMD进一步设计克服重建限制EEMD通过使用互补配对噪音,但是完整性属性还没有证明;同时,最后平均限制仍未得到解决,因为数量可变的模式可以由不同的信号副本的34]。

最后,emd的家庭,完成EEMD自适应噪声(CEEMDAN)技术开发提供一个重要的进步在EEMD通过重建误差最小的限制和处理不同数量的模式对不同信号加噪声实现。并令人满意地应用在生物医学工程等领域(35),建筑能耗(36],地震学[37,38),和金融市场(8,30.]。

尽管收到了令人满意的关注在不同领域,CEEMDAN仍然有一定的缺陷。CEEMDAN有残留噪声,产生的模式和信号信息似乎比EEMD CEEMDAN“之后”,一些“伪”模式在早期阶段的分解34]。信号的观测研究的作品Colominas, Schlotthauer, Flandrin,托雷斯39和托雷斯,Colominas Schlotthauer, Flandrin [40]显示,前两个或三个模式产生大量的噪音和类似的信号。在这项研究中,这两个缺点是处理采用的改进形式完整的集成经验模态分解与自适应噪声,ICEEMDAN技术。

除了新颖的分解方法,ICEEMDAN, Renyi熵,熵的一个独特的形式,应用适当的权重区分尾随分布,在这项研究工作。金融资产包含广泛的尾巴,香农熵不能占。这些肥尾,必须占,尤其强大在动荡的交易如COVID-19引入的一个时期。传输熵(TE)是一种新的技术来测量因果影响捕获模范自由信息流量测量,不依赖于数据结构或线性,并抵抗虚假关联,使它成为新技术等传统的因果关系框架的格兰杰因果检验27]。还指出此方法估算的“两个”返回系列之间的信息流动,它广泛应用于各种科学领域。

鉴于检查的相关性测试工程师双重时间序列之间的信息流动,有必要采用适当形式的传递熵。香农熵熵(SE)是一种被普遍地用于研究金融数据系列。然而,它也有缺点,需要处理41]。在数据分布,SE是无效的在同等重量归因于不同的部分(42,8]。熵的SE形式不占肥尾,这是常见的金融时间序列(8]。这些肥尾看起来更强等流行病COVID-19 [8),需要相应的处理(43]。通过引入加权参数(如方法细节),SE的Renyian熵克服了这一缺点。这使得Renyi熵的一个合适的形式转移熵用于这项研究。

本研究的主要贡献是总结如下。首先,研究雇佣ICEEMDAN,纠正主观小波分解的缺陷,这是很少用来调查在时间尺度相关性(28- - - - - -30.]。它还克服了CEEMDAN和其它分解技术的不足,这可能会留下残余噪声模型中,也可能与寄生模式相关的问题。第二,没有先前的研究使用转移熵分析分析基于ICEEMDAN COVID-19和股票市场之间的联系,根据现有的文献。本文探讨动态相关性在短期,中期,长期使用Renyi视野传递熵(RTE)方法。第三,频率分解本身提供一种方法来评估大流行的各种时间尺度表面上的负面影响。这使得经济参与者和政府改变他们的判断(政策行动)相对于持续经营基础上的灵活性和各种各样的市场参与者。最后,这项研究是集中在伊斯兰和传统股票,它作为自己主要的资产类别。这项研究有助于揭示多样化,安全的避风港,对冲这些资产类别在不同时间尺度上的前景。

从调查结果,都在组合层面表明伊斯兰和传统股票之间没有多样化的前景。在频域层面,发现透露一些投资组合多样化势在短期和中期。研究发现,长期来看呈现出不同的动态的大多数都是无关紧要的积极,这表明伊斯兰和传统市场几乎饱和COVID-19信息流。

除了部分1是部分2- - - - - -6,分别解决文献之回顾,方法,数据和初步分析,实证结果和讨论,以及结论。

2。文献综述

法玛et al。44)建立理论,金融市场应对信息,预计使他们有效(45,46]。Benthall的精神的47)位于信息流理论(筛选),因果关系是可收回在金融市场(资产)由于互信息共享。筛选使用的哲学Odegard [48和珍珠的统计数据49)生成量化的内在信息两个随机变量。如果两个随机变量之间的关系可以通过分析推断的程度的一个变量可以通过观察学习其他的状态,然后是互信息共享的变量(47]。在这项研究的背景下,股票市场不能影响COVID-19病例数和,因此,单向流动,股市可能会观察COVID-19相关信息流通过相互的行为和内在信息分享COVID-19流行时代被认为是。研究提出,伊斯兰和传统股市提供的响应信息流动从COVID-19最有可能在不同的投资视野由于投资者之间的复杂性,这可能导致多元化前景伊斯兰和传统的股票市场。

投资者要求的复杂性通过资产组合多样化的基本概念。根据马科维茨的50]现代投资组合理论,承认有替代市场(资产和/或资产类别)投资者有意投入部分,或全部投资的两个最重要的目标之一:投资组合回报率(风险)最大化(最小化)。因此,投资者采用一个可接受的投资组合目标基于时间范围和市场状况,确保生产的边际收益的额外资产在投资组合中包括大于边际风险与包容。这些竞争目标的实现提示投资者寻找资产可能提供安全网在范围广泛的时间框架,特别是在紧张的交易时间。

在市场危机,金融市场的异质性跨司法管辖区的增加,导致投资者对信息流动在市场上以各种方式。这表明投资者的行为,尤其是在面对危机,随着时间的推移会有所不同。此外,特有的ifm的差异和传统市场可能引发独特的投资反应湍流交易时间。上述原因表明,投资者的行为在市场动荡时期是不对称的,基于时间的,这是反映在资产的市场价格。这种情况下,尽管反对有效市场假说(EMH) [45,46),支持自适应和异构市场假说,抗苗勒氏管激素(51竞赛)和HMH [52),分别。市场的适应性和异构性已经被证明在最近文献[53- - - - - -55]。

抗苗勒氏管激素提出结构变化驱动市场的建立,导致时变市场效率。投资者分析风险和回报偏好在做投资决策的各种时间尺度,根据竞赛的HMH,后考虑历史和现在的新闻。这些理论或市场假说暗示实证研究应该考虑时间尺度,代表投资者行为的时间动态。推论投资者的异质性和适应性,时间可以重新定义为平行的固有时间短,中间,和长期的观点。上下文中的资产定价和回报,投资者行为原因的时间动力噪声、非平稳、非线性、不对称。结果,实证研究涉及金融资产必须申请方法占所有这些并发症。

伊斯兰和传统的股票市场得到了令人满意的关注56- - - - - -58];然而他们不捕获的最近的金融危机事件像COVID-19流行的时代。类似的观察是由Umar et al。(59]研究只集中在符合伊斯兰教义的股票。知识的身体保存记录一些实证工作覆盖COVID-19对金融市场的影响。溢出和资产配置60- - - - - -62年),大宗商品市场(63年- - - - - -65年)、环境、社会和治理(ESG)指数(60,66年)、货币、cryptocurrencies和法定货币(60,67年,68年),债券市场(69年],等等的重点文学生成的初始链COVID-19流行的时代。

一种独特的文学(链60,66年,68年,70年,71年]研究了媒体报道的影响指数(MCI)对金融市场有几个cryptocurrencies (5,60,67年,68年]。研究采用的主要方法属于文学的这个立场是小波分析(60,66年- - - - - -68年]。

这些研究主要揭示出时间和频率相关多元化研究金融市场之间的机会。尽管如此,这些作品是有限的分解方法,小波技术。而最近的技术,如傅里叶变换(72年),小波变换(73年[],自适应optimal-kernel时频表示74年,75年)曾在捕捉金融时间序列的频率模式,他们要么不够检测和减少噪音或未能占它(76年,77年]。作为额外的小波方法的缺点,外部货币基金的数量确定,并且允许研究者对任意规模可能矛盾理论(76年),这可能偏见产生的结果和结论。此外,现有的研究中,/他们的方法,不能量化的信息流动COVID-19流行伊斯兰和传统的股票市场。

由于在旺盛的市场动态混乱COVID-19的交易阶段,股票市场将有巨大的信息结构,据Huynh et al。27)可能会导致消极的泡沫。推论这些消极的泡沫,必须使用正确的方法来量化信息流动在金融市场。的驱动和响应转移为两个或两个以上的变量改变随着时间的推移,一个理论的信息可能会决定。这就是以下(78年)定义为熵(TE)转移。

一些实证研究了TE调查COVID-19对全球经济的影响。在他们的研究中,Lahmiri和Bekiros79年)使用“最大李雅普诺夫指数”(米歇尔),基于Rosenstein方法和近似熵。他们的研究的一个主要原因是方法的能力,以适应小样本。在这个阶段的大流行,大大增加了。频域上的知识连接的上下文中COVID-19和股票市场的信息传输是扩大。Lahmiri和Bekiros42]研究了COVID-19对国际股票波动的不可预测性的影响利用香农熵小波变换域。利用多尺度熵转移,王j .和王x [80年]调查COVID-19在重要的全球股市的影响,货币,比特币。一方面,这些研究是受到小样本偏差,,另一方面,他们利用香农熵,容易分配数据分布的不同区域类似的权重(见[8])。

最近,费雷拉et al。81年]采用转移熵方法检查主要国家之间的双向联系东欧国家(欧洲)股票市场。作者发现重大comovements之间欧洲股票。采用静态和动态方法,费雷拉et al。82年)检查能源大宗商品和股市之间的连通性。清洁能源股票转让熵分析显示,对WTI原油价格波动作出回应。作为这些研究的缺点,他们不描述信号在多尺度表示的投资眼光,因此投资者的复杂性,适应性,和金融市场的异质性53- - - - - -55不满足。

推论现存文献的局限性,这项工作是为数不多的文献中,唯一解决这些差异。熵方法基于改进的完整的集成经验模态分解与自适应噪声(ICEEMDAN),采用了一种数据驱动的方法,来评估信息的流动从COVID-19伊斯兰和传统的股票。这项研究结果,包括延长样本期,这是必要的,以便更好地理解错综复杂的投资者行为内和跨ifm的时代和传统市场COVID-19大流行。

3所示。方法

方法论的方法由两个阶段组成。首先,ICEEMDAN方法用于返回系列分解成货币基金,代表内在时间,分为短期,中间,和长期的视野。这个分解促进COVID-19的考试在一系列决策时间范围的影响。第二,Renyi转移熵(RTE)规范是用来计算有效转移熵(高频)。量化的信息流动COVID-19股票市场是由RTE给予更多的重量分布的“结束”,对应的程式化现实金融资产。

非参数的方式,非平稳、非线性和不对称的系列是由这些技术(83年]。片面的信息流动从COVID-19流行伊斯兰和传统股票是本研究的重点。只有自然,从股票到COVID-19发送的任何信息。推论,没有分解的COVID-19系列以来,与投资者调整他的决定,随着时间的推移,COVID-19不是经济代理来做出判断。

3.1。ICEEMDAN

它一直被经济学家理解变量的连通性的方向,程度和形状是不同的时间尺度(84年]。尽管如此,直到最近,没有方法来描述经济数据系列所有正交时间尺度组件。此外,通常占主导地位的工具来应对噪音,短期金融资产系列(84年,85年),现在可以访问。的最新组成经验模态分解(EMD)的家庭,ICEEMDAN,从黄33),是一个很好的例子。信噪比(信噪比)最小化模式分解不稳定信号,效率,重建精度ICEEMDAN的优势(86年]。其他版本相比,Colominas et al。(34]ICEEMDAN最好的这些性质。除了处理的模式和残余噪声的存在模式,大量的噪音和可比的持久性信号尺度,CEEMDAN的限制,由ICEEMDAN [34]。虽然CEEMDAN执行更好的消除噪音,重构信号,找到信噪比(30.),这两方面的不足:(i)残留噪声是包含在模型中,以及(2)寄生模式的问题,李et al。(29日)确定。

改编自李et al。29日)和符合Colominas et al。(2014)规范,ICEEMDAN算法总结如下:我步:白噪声附加到一个信号吗 产生一个新的系列 在哪里 , 和分别是 - - - - - -th白噪声增加,信噪比和白噪声附加的数量。第二步:评估当地的均值是由使用EMD检索第一个残留 的第一个国际货币基金组织(IMF) 可以获得。第三步:递归地获得 - - - - - -届国际货币基金组织 ,为 ,在哪里

Flandrin et al。87年];格莱德希尔(88年];吴和黄89年];托雷斯、Colominas Schlotthauer, Flandrin [40];和李et al。29日)可以被称为额外笔记EMD的家庭。

ICEEMDAN方法导致分解确保残余噪声和中值问题造成的不同数量的货币基金由EEMD大幅减少(29日,34]。符合Colominas et al。34),整个分解,默认的实验参数(例如,最大迭代,模式的最大数量,等等)是维护。分解(使用ICEEMDAN方法)进行了MATLAB编程环境下。与现存文献[相称的31日,32,34),流程图ICEEMDAN分解技术呈现在图1。

3.2。Renyi转移熵

通用信息理论(90年)导致转移熵(TE)。使用一个算法来计算理论符号系列的配额,可能发生在一个给定的概率分布(43,91年]。当代作品在TE是基于香农的92年)算术通信理论作为测量的不确定性,这是来自信息理论。

概率分布的不同符号的一个特定的实验 ,的意思是信息被定义为一种象征 在哪里意味着不同的符号相关的配额概率(90年]。比特的平均配额基本优化编码独立了(91年)可能近似使用香农(92年)框架(以下称为香农熵(SE))离散随机变量与概率。

Kullback和Leibler [93年距离(KLD)模型是用于量化两届系列之间的信息流动过程在SE框架下考虑到两届系列马尔可夫过程。和提供与等价的两个离散随机变量的边际概率和 ,的联合概率 ,和动态平稳马尔科夫过程的顺序 和 。马尔可夫性质,观察的概率在国家在时间 有条件的之前的观察是 。比特编码所需的平均指标的观察 之前值可以表示为 在哪里 (类似地过程J)。信息的流动过程我从过程J在二元的情况下通过测量评估一般马尔可夫性质的变化 ,这是基于逗留一番。然后,香农熵是转移表示如下: 在哪里估计的信息流来。再次,从信息流来 , ,可以导出。网络信息流动,这是决定之间的区别和 ,信息流动的基本路径。

尽管金融作用,本身不提供同等重量所有可能结果的概率分布。肥尾,无处不在的资产定价和回报,不考虑这一假设。尽管,雇佣一个权重值 ,Renyi [94年]传递熵(RTE)克服了这个问题。RTE可能使用公式计算 与 。为 ,收敛于SE。为 ,因此,低概率的事件被给予了更多的体重,而为 权重支持的结果有较高的初始概率的。因此,根据参数 ,RTE允许不同的优先提供给不同地区的分布41,91年]。与本身,这是一个理想的RTE的特性在金融中的应用。

此外,随着护送分布, 为 正常化加权分布(95年),是派生的

注意,RTE计算可能产生消极的预期。注意的历史 ,在这种情况下,建议大大额外的不确定性而注意的的历史只意味着。负数意味着更高的风险在我们的研究中,而积极的建议更少的风险。

传递熵估计容易偏见在小样本(96年]。有效传递熵(高频)可以纠正这种,可以计算如下: 在传递熵使用时间序列的发现形式用 。这个过程消除了时间序列连续的依赖关系同时保留之间的统计依赖和通过重复随机从观察到的时间序列并重新组成一个新的时间序列。这将导致 收敛到零随着样本容量的增长,和任何非零值 是由于小样本的影响。因此,反复震荡和重组转移的均值近似熵在所有重复可能用作小样本偏差估计。得到bias-corrected有效转移熵估计,它们从再保险估计中扣除。

马尔可夫块引导方法可用于建立转移熵估计的统计意义。不像洗牌,这使内部变量的依赖关系和但是删除它们之间的统计相关性。结果,每零假设没有信息流,引导生产转移的分布熵估计可能会检查。收益率的相关p价值在哪里指定生成的模拟分布的分位数相关转让熵估计(见[8,91年])。

最后,因为熵技术转移是为了应付离散数据,必须discretised框架的连续数据。这是通过将数据划分为有限配额的垃圾箱,一种称为符号编码的技术(8,91年]。典型的编码时间序列(即。离散)配额的垃圾箱和范围 ( )和连续观察时间序列数据可以表示为

在选择垃圾箱的数量、大小和分布的研究时间序列必须指出。因为尾的数据是至关重要的,装箱通常是基于实用的分位数左右尾巴。使用0.05和0.95的实证分位数箱的上下边界,这很容易实现。结果,有三种符号编码:负极端回报(低尾)在第一本(0.05),极端积极的回报(上尾巴)在第三本(0.95),和正常的回报在第二本(中间,0.90)。用链式法则的编码,象征条件概率可以表示为比例的联合概率。因此,方程的概率(7)和(9)可以使用的相对频率计算所有可能实现。。

4所示。数据和初步分析

每日股指17主要伊斯兰市场整个中东地区(巴林、埃及、伊拉克、约旦、科威特、阿曼、巴勒斯坦、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿联酋),非洲(摩洛哥),和亚洲和太平洋(孟加拉国、印度、印度尼西亚、哈萨克斯坦、马来西亚和巴基斯坦),以及七国集团(G7)股票市场(加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国和美国)和关键纳斯达克全球指数(全球市场综合指数(GMI),欧洲指数(EUMI),新兴市场指数(EMI),发达市场指数(DMI)和金砖四国指数(BMI)),利用的研究。数据集之间的跨越2020年1月至2021年08年9月22日。每日股指从EquityRT提取(https://www.equityrt.com/)和全球每天确认COVID-19例病例从OWID检索(https://raw.githubusercontent.com/owid/covid-19-data/master/public/data/owid-covid-data.xlsx)。包含全球指数的关键是满足传统的部分股票所代表的并不是市场采样。的一些选择指标重叠,因为有些是别人的子集。这是用于确定COVID-19整体和分散对股票市场的影响。每日股指的取计算 在哪里期回来吗来和和数据点在各自的时期吗和 。

使比较,研究保持一个平衡的设置按日期估计通过匹配所有数据系列。

一个轨迹的数据用于研究呈现在图2描述性的总结表1。的目的是提供一个概述研究的趋势在COVID-19大流行期间的股票市场。

它可以看到从图2,在最初的时期COVID-19大流行,迅速升级的确诊病例而言,所有的指数似乎严重的负面趋势。虽然COVID-19验证情况继续爬到这一天,市场更稳定,上升倾向明显因为某些国家破产锁定在2020年二月初。在早期的2020年10月,市场又开始暴跌当大多数国家开始缓解锁定规则和海外旅游逐渐重新开始。这种病毒导致了第二波接近圣诞节,当奥乌苏初级et al。8和莎莉等。97年)也报告。市场,另一方面,热门的2020年12月以来一直(圣诞节的开始),第二波的担忧消退。指标的负面趋势显示了投资者和经济对灾难性事件的反应如流行病。这个观察点燃的发现桑德et al。98年]。不利的流行和金融市场之间的相关性是直观和易于理解。

一眼返回系列的描述性总结表1揭示了许多股票市场回报率的值得注意的方面考虑。在整个研究期间,除了巴林、埃及、印度尼西亚、和阿曼,所有其他指标有积极的平均水平。负偏态统计对所有市场除了孟加拉国、哈萨克斯坦、马来西亚、沙特阿拉伯、法国、德国和日本表明,在COVID-19时代,大的损失超过大收益在所有其他股票市场考虑。而七国集团(G7)市场(法国、德国和日本)可能会制定一些严厉的措施对大流行,确保正偏态,伊斯兰市场的情况下(孟加拉国、哈萨克斯坦、马来西亚、沙特阿拉伯)可能会造成市场的本质在危机期间抵抗某种形式的冲击。描述性的总结也表明,除了日本,所有返回系列的峰度统计数据显示多余的峰态。与正态分布相比,这表明有很多反面的回报。因为它是一个程式化的事实对金融时间序列(99年),这种观察是不足为奇的。

5。实证结果

本研究的基本目的是解决在这一节中。为每个有效转移熵(高频),结果从香农于高频和Renyi研讨会提出了证明Renyi高频动作的相对吸引力。从COVID-19流向股市的信息下研究分析。这项研究侧重于单向从COVID-19流向股市,因为股市不能影响COVID-19病例。RE技术产生的几个都是消极的(高风险)和积极的(低风险)。多元化是通过配对消极与积极的接收器接收几个股票。采用错误的重量0.30返回系列占肥尾中,它对应于程式化事实金融时间序列。这项研究还提出了在频域结果和综合水平。在后者,首先1 - 5和残余利用表明内在短期,中期,和长期的动态,剩余反映长期的轨迹,揭示了潜在的相关系列的角色。评估市场的动态响应的COVID-19流行使用时间尺度。

在蓝色酒吧都显示黑色的点。他们是在复合和频域。95%置信边界表示的蓝色的酒吧。因此,拒绝零假设的“没有信息流”如果这些信心边界是在积极的或消极的部分。信息流是无关紧要的,如果有任何重叠在原点。

5.1。Renyi几个分析

观察图3揭示正面和负面信息传递的方向(几个)从COVID-19研究伊斯兰和传统的股票市场。具体来说,复合状态,研究发现负面信息从COVID-19转移到股票市场在巴林,印尼、哈萨克斯坦、科威特、摩洛哥、巴基斯坦、巴勒斯坦、卡塔尔、沙特阿拉伯和美国,但积极的在其他市场之一。值得注意的是,从全球指数研究新兴市场指数(EMI)还表明,它是积极影响COVID-19相关的信息流。这并不奇怪,因为大多数个体市场的发现是由COVID-19都被列为新兴的负面影响。因此,支持的总体影响个体的影响。这些负面影响表示,股市的特点是高风险。然而,重要的是要注意,所有组合都缺乏统计学意义。

转向频域会好的,研究发现,除了日本、巴基斯坦、卡塔尔、阿联酋,几个IMF1的负面影响,在统计学上不重要的。这是一个迹象表明,在早期的大流行,一些伊斯兰和传统股票市场负面影响从COVID-19信息流。过了一段时间后早期大流行时期,股票市场的对策这看到几个市场积极应对流感大流行,IMF2描绘。更重要的是,三个几个,巴林(负面),日本(负面),和约旦(积极的),被证明具有统计学意义,表明股市从巴林和日本是高度风险由于COVID-19,而股票从约旦由于COVID-19风险相对较低。凭直觉,可能多样化提供的机会是这些股票在短期内,有两个可能的组合:(i)约旦、巴林和(2)约旦和日本。这些组合将导致最小化(最大化)投资组合风险(回报)COVID-19时代。这些是唯一的多样化之间的机会在短期内学习伊斯兰和传统的股票。IMF3,几个正面和负面的接收都沾上唯一重要的几个被巴林和印尼,这两者都是消极的(高风险)。这一发现是不远,阿卜杜拉希(14)表明,伊斯兰市场也受到COVID-19大流行。这个观察也休息的预测标普全球(15ifm)。

消极的接受几个数量的增加在时间范围。在IMF4、巴林、加拿大、马来西亚、和英国发现负面影响大流行的信息流,这意味着COVID-19为这些市场在中期创建高风险。伊斯兰和传统之间的研究显示另一个多样化机会IMF5股票,阿联酋和美国负面(高风险)高频接受者和日本是一个积极的(低风险)高频接收方。中期的只有两个可能的组合提出了包括日本和阿联酋(i)和(ii)日本和美国。长期呈现不同的动态,在剩余的层面,大部分都是积极的,这表明市场即将得到饱和COVID-19信息流。孟加拉国、新兴市场指数、德国、哈萨克斯坦和科威特被发现是负的高频接受者从长远来看。没有明显的多样化研究伊斯兰和传统市场机会发现从长远来看。总结重要的机会和多元化的合理组合Renyi和香农提出了几个表2。

5.2。香农都

香农高频动作的结果(见图4),作为一个整体,支持Renyi高频动作的效率。值得注意的是,香农的疾病给返回分布相等权重的尾巴。因此,毫不奇怪,研究结果与程式化的现实资产的回报。结果在图4表明COVID-19没有实质性负迁移熵研究了伊斯兰和传统的股票。只有积极的信息流动时记录他们的意义是证明。不管投资期限,香农都只意味着对股票相当高的风险。他们还暗示没有前景的多元化在伊斯兰和传统的股票类的集合。

Wholistically,香农都下,研究发现没有股票市场(卡塔尔除外)作为一个重要的接受者都在综合水平。随着频率增加,明显都倾向于增加的数量。从长远来看,一些股票市场存在显著的几个。竞赛,这些发现证实了对他而言不啻HMH, AME。然而,他们不同意的有效市场假说在COVID-19疫情尚未使所有市场反应以同样的方式在所有投资的视野。此外,Renyi和香农熵发现收敛从长远来看,和两个验证而言不啻HMH和抗苗勒氏管激素。研究了伊斯兰和传统市场还没有停止对COVID-19信息流的反应,这表明基本市场动态尚未恢复。表2还概述了香农熵的结果。

发现泄露一些投资组合多样化势在短期和中间条款,没有从长远来看。研究定义了货币基金1 - 3代表短期动力学,首先4和5代表中期动态,和国际货币基金组织残留代表长期动态,每等现存文献Bouoiyour et al。One hundred.),Bouoiyour et al。101年),小奥乌苏et al。102年]奥乌苏初级et al。3),小奥乌苏et al。103年),奥乌苏初中和Tweneboah [76年杨,et al。85年]。投资者的态度和市场动态描述短期内;重大事件的影响正是中间时期;基本特性描述长期(85年]。符合这些描绘的调查结果显示,多样化的前景在短期和中间条款,在约旦、巴林、约旦和日本或日本和阿联酋和日本和美国,对各自的时间尺度。

结果,这表明时间和频率相关多元化之间的机会研究股票,证实结论由现存的文献使用小波分析(60,66年- - - - - -68年)和转让熵(8,25),虽然不同的变量在不同的上下文中。

结构性变化驱动的前提下创造新的市场,带来了时间依赖市场效率,研究结果证实了Lo的原则的51适应性市场假说(抗苗勒氏管激素)。这是积极和消极转移证明了熵(几个)随时间变化的视野。此外,根据异构市场假说竞赛(HMH)由穆勒等。52),投资者分析风险和回报偏好在做投资决策的各种时间尺度,在考虑历史和现在的新闻。这表明变化的方向和意义几个伊斯兰和传统股票研究也反映了穆勒et al。(52竞赛]HMH。很直观,结果重新竞争市场假说(8进步),在市场不稳定时期像COVID-19大流行,信息流和溢出效应在资产和/或资产类别加速理性,然而非理性投资者的永无止境的追求竞争实现投资目标的风险和回报吧。在短期和中间条款,不同都显示提供震动的证据支持有效市场假说的法玛(45,46]。

6。结论

研究调查的影响COVID-19信息流对伊斯兰和传统股票回报来评估是否COVID-19留下避风港的信息流,多样化,或对冲全球股市投资者的前景。研究解决三个主要问题:(i)伊斯兰和传统股票有不同的方式应对信息流从COVID-19 ?(2)有多样化的伊斯兰和传统股市前景post-COVID-19时代?(3)在什么时间尺度(s)多样化能实现吗?共有29日每日股市指数由17个主要伊斯兰市场的整个中东地区(10),非洲(1),和亚洲和太平洋(7);七国集团(G7)股票市场;和5键纳斯达克全球指数被用于这项研究。数据集之间的跨越2020年1月至2021年08年9月22日。

首先,ICEEMDAN方法被用来分解的返回系列29日股指进入内在,这代表了短期,中间,和长期的视野。这个辅助理解投资者应对流感大流行的动态特性,同时减少噪音。这种策略是相称的抗苗勒氏管激素,不啻,竞赛和HMH,所有反对有效市场假说。第二,Renyi转移熵(RTE)是用于复合系列及其相关频率域测量信息从COVID-19流向股票市场。错误的重量0.30指定满足肥尾的股票回报。中间的COVID-19大流行,Renyi转移熵之间的肥尾在股本回报率而歧视提供高风险(负几个)和低风险的股票(正面临几个)。比较和证明RTE的效率在香农熵(SE), SE的几个也有相关报道。

结果显示一些实质性的伊斯兰股票不同的方式应对COVID-19信息流动相对传统的股票;这导致在短期内的多元化前景显示和中间条款之间的股票从约旦和日本和日本和阿联酋,分别。结果,在很大程度上,支持有效市场假说(45,46从长远来看,但,从短期和中期来看,他们支持抗苗勒氏管激素(51竞赛,HMH [52[],对他而言不啻8),所有anti-EMH。从长远来看,股票市场运作的基本特征,没有足够的经验证据拒绝零假设,“不存在重大COVID-19相关信息流向研究伊斯兰和传统的股票市场。”

一般来说,这些发现表明,在应对市场动态,修改他们的情绪,投资者风险和回报偏好跨越时间履行其投资组合的目标。当股票市场的底层结构显示在剩余的地平线,COVID-19只提供正面信息几乎所有市场,除了少数例外,但没有统计学意义。积极的渺小流所有市场参与者发出了一个重要讯息。大流行(确诊病例的数量和由此产生的歇斯底里)对伊斯兰和传统几乎没有影响股票市场。短期和中期市场动态是归因于投资者非理性行为产生的恐惧和偏执与大流行,其中多数斥为“噪音”(8,104年,105年]。

由于普遍的新闻关于大流行,投资者可能会平静下来,取得更加平衡的投资组合从长远来看,因此,直观地说,大流行可能没有对未来的投资和决策产生重大影响潜在投资者和政策制定者在伊斯兰传统的股票市场。这是因为流行无法传授任何风险属性(愉快的或不愉快的)的股票分配可投资资源的评估或灌输。在很多方面,这个范例,从长远来看,镜子法玛的44,46有效市场假说(EMH),市场参与者的理性是证明尽管大流行,确凿的市场长期效率(46]。

总之,结果提供洞察全世界证明的重大影响COVID-19案件选择伊斯兰和传统的股票市场。因此,一些政策的影响是可能的。首先,立法者应该更加重视股票市场波动以及验证COVID-19病例的数量,因为它们可能会影响市场动态在短期内由于投资者的态度。在这种情况下,当局应该解决如何快速有效地协助市场当边际COVID-19确诊病例数高。在严重的情况下,这可能减少市场危机的机会。其次,本地和全球的事件可能会对投资者产生影响。重要的关于COVID-19清晰和及时的信息,提高市场预测可能发生。投资者和监管者应该越来越担心股市的风险comovements如果验证COVID-19病例显著增加,因为这种集成将贬低多样化的机会。最后,结果提供建议风险监管机构就如何加强风险预警系统通过开发一个财务风险传播的日常监测技术跨越国际边境。风险监管机构应使用管理技术,展示了如何使用效益,风险预防和风险管理。

数据可用性

在这项研究中使用的数据是公开的,因此,作者决定不分享他们。

的利益冲突

作者宣称他没有直接或间接的利益冲突。