Resumen

En sistemas complejos, las dependencias estadísticas entre componentes individuales suelen considerarse uno de los mecanismos clave que impulsan la dinámica del sistema observada a nivel macroscópico. En este artículo, estudiamos las dependencias rezagadas en el tiempo entre secciones transversales en los mercados financieros, cuantificadas por medidas no paramétricas de la teoría de la información, y estimamos redes de dependencia temporal dirigida en los mercados financieros. Examinamos la aparición de componentes de retroalimentación fuertemente conectados en las redes estimadas, y planteamos la hipótesis de que la existencia de retroalimentación de información en las redes financieras induce fuertes efectos de contagio espaciotemporal y, por lo tanto, indica riesgo sistémico. Obtenemos resultados empíricos aplicando nuestra metodología a datos del mercado de valores y del mercado inmobiliario, y demostramos que las redes estimadas exhiben componentes fuertemente conectados en torno a períodos de alta volatilidad en los mercados. Para estudiar este

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Sistemas complejos; Dependencias estadísticas; Mercados financieros; Redes de dependencia temporal; Riesgo sistémico; Señales de alerta temprana
• Keywords:Complex systems; Statistical dependencies; Financial markets; Temporal dependency networks; Systemic risk; Early-warning signals