Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/257846 
Erscheinungsjahr: 
2019
Quellenangabe: 
[Journal:] Risks [ISSN:] 2227-9091 [Volume:] 7 [Issue:] 1 [Article No.:] 8 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2019 [Pages:] 1-18
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
We use Object Oriented Bayesian Networks (OOBNs) to analyze complex ties in the equity market and to detect drivers for the Standard & Poor's 500 (S&P 500) index. To such aim, we consider a vast number of indicators drawn from various investment areas (Value, Growth, Sentiment, Momentum, and Technical Analysis), and, with the aid of OOBNs, we study the role they played along time in influencing the dynamics of the S&P 500. Our results highlight that the centrality of the indicators varies in time, and offer a starting point for further inquiries devoted to combine OOBNs with trading platforms.
Schlagwörter: 
OOBN
Market Drivers
S&P 500
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article
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