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本文通过奇异值分解熵探讨了股市的动态预测能力。通过移动窗口,本文得出了每日和每月数据的时变熵测量值,并通过格兰杰因果检验,发现熵对股市动态具有预测能力。此外,文章还使用简单的回归模型,发现滞后的熵指标可以很好地拟合道琼斯指数的当前值,并且两者呈正相关。建议将熵与随机矩阵理论和金融系统性压力指数相结合,以进一步提高对金融市场的认识和预测。