Μακροοικονομία και Θεωρία Δικτύων
Creators: name: Βασιλειάδης, Δημήτριος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Μακροοικονομία
Θεωρία Δικτύων
Κεντρικότητες
Macroeconomics
Network Theory
Centralities

description: Η παρούσα μελέτη αξιοποιεί τις χρονοσειρές των πραγματικών συναλλαγματικών ισοτιμιών 44 νομισμάτων και υπολογίζει τις αλληλεπιδράσεις τους με την χρήση του δείκτη Transfer Entropy προκειμένου να εκτιμηθεί ένα δυναμικό δίκτυο που θα εκφράζει την Παγκόσμια Αγορά Συναλλάγματος σε 3 χρονικές φάσεις της. Στο δίκτυο που εκτιμάται πραγματοποιείται ανάλυση κεντρικοτήτων με σκοπό να αναδειχθούν τα νομίσματα της αγοράς που έχουν έχουν τον επιδραστικότερο ρόλο, καθώς επίσης και τα νομίσματα που φαίνεται να δέχονται τις υψηλότερες επιδράσεις. Οι δείκτες κεντρικότητας που χρησιμποιούνται είναι ο Έξω Βαθμός, ο Έσω Βαθμός και ο Καθαρός Βαθμός προκειμένου να καταγράψουν τις άμεσες επιδράσεις των κόμβων, καθώς επίσης η Έξω Εγγύτητα καθώς και η Έσω Εγγύτητα προκειμένου να καταγράψουν τις έμμεσες επιδράσεις των κόμβων εντός του δικτύου. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το Δολάριο των Η.Π.Α. , το Σαουδαραβικό Ριάλ, το Ευρώ και η Κορόνα τις Δανίας ασκούν διαχρονικά την υψηλότερη καθαρή και άμεση επίδραση στο δίκτυο, καθώς επίσης η Νέα Ζηλανδία, η Δανία, το Ηνωμένο Βασίλειο, η Ελβετία και η Πολωνία είναι οι χώρες των οποίων τα νομίσματα ασκούν διαχρονικά τις υψηλότερες έμμεσες επιδράσεις στο δίκτυο. Παράλληλα παρουσιάζονται τα κριτήρια επιλογής της κατάλληλης τάξης χρονικής υστέρησης του δείκτη Transfer Entropy για την εκτίμηση του δικτύου. Μία σύντομη βιβλιογραφική ανασκόπηση παρουσιάζει ανάλογες μελέτες που κατασκευάζουν δίκτυα χρησιμοποιώντας χρηματοικονομικές χρονοσειρές. Τέλος, πραγματοποιείται σύγκριση της παρούσας μελέτης με αντίστοιχη μελέτη που εφαρμόζει τον δείκτη Transfer Entropy σε χρονοσειρές συναλλαγματικής ισοτιμίας. Οι διαφορές των αποτελεσμάτων μεταξύ των μελετών φαίνονται εκτεταμένες και συνεπώς στην ενότητα Συζήτηση πραγματοποιείται σύγκριση της μεθοδολογίας των δύο μελετών.
description: Current study uses time series of 44 currencies and calculates their interactions using Transfer Entropy index in order to estimate a dynamic network that depicts the Foreign Exchange Market in three different periods. In that Network, centralities analysis takes place with the intention of featuring the most influentional currencies of the market, as well as the currencies that are most affected. The centrality indices that are used are Out Degree, In Degree, Net Degree which detect direct effects and Closeness Out and Closeness In that detect indirect effects. Results show U.S. Dollar, Euro, Danish Krone and Saudi Arabian Riyal as the most influential currencies as throughout the three different dynamic periods of the Network those curencies have the higher Net Degree, meaning that they influence the Network much more than the Network influences them. Moreover, concerning indirect influences New Zeland, Denmark, United Kingdom, Switzerland and Poland constantly succed the higher values in Closeness Out index in all three time phases of network, indicating that they are the most influential currencies regarding indirect effects. Concerning the most influenced currencies Serbia, Bosnia and Herzegovina and the State of Skopje seem to be the countries with most direct influenced currencies. Serbia, State of Skopje, Bulgaria, Turkey, Russia, Indonesia, Thailand and Philippines have in all three time periods the higher values of Closeness Out index which indicates that they accept the higher amount of indirect effects in network. A brief literature review presents other studies that estimate networks using financial time series. In discussion part the results and methodology of current study are compared with a similar study which uses Transfer Entropy index in order to detect Foreign Exchange market interactions. Strong differences of the results between two studies are stated and consequently a methodology comparison takes places where all the parameters of network estimation are marked.