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Multidimensional minimal spanning tree: The Dow Jones case

机译：多维最小生成树：道琼斯案例

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This paper introduces a new methodology in order to construct Minimal Spanning Trees (MST) and Hierarchical Trees (HT) using the information provided by more than one variable. In fact, the Symbolic Time Series Analysis (STSA) approach is applied to the Dow Jones companies using information not only from asset returns but also for trading volume. The US stockmarket structure is obtained, showing eight clusters of companies and General Electric as a central node in the tree. We use different partitions showing that the results do not depend on the particular partition. In addition, we apply Monte Carlo simulations suggesting that the tree is not the result of random connections. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文介绍了一种新方法，以便使用多个变量提供的信息来构造最小生成树（MST）和分层树（HT）。实际上，符号时间序列分析（STSA）方法不仅适用于资产回报信息，而且适用于交易量信息，已应用于道琼斯公司。获得了美国股票市场结构，其中显示了八个公司集群，而通用电气则是其中的核心节点。我们使用不同的分区，表明结果不依赖于特定的分区。另外，我们应用蒙特卡洛模拟表明树不是随机连接的结果。 （C）2008 Elsevier B.V.保留所有权利。

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