本文選題：股票市場(chǎng) + 動(dòng)態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《浙江工業(yè)大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：股票市場(chǎng)是一個(gè)國(guó)家金融體系的重要組成部分.研究股票市場(chǎng)的規(guī)律特點(diǎn),對(duì)金融市場(chǎng)管理者和投資者都具有十分重要的意義.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是研究金融股票市場(chǎng)的有力工具之一,本文用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的理論研究了中國(guó)股票市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)模型的動(dòng)態(tài)性質(zhì),主要工作如下： 一、用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論,以滬深300指數(shù)的樣本股作為中國(guó)股票市場(chǎng)的代表,構(gòu)建一系列連續(xù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),研究了中國(guó)股票市場(chǎng)的規(guī)律特點(diǎn).研究發(fā)現(xiàn),隨網(wǎng)絡(luò)總度數(shù)的增大,網(wǎng)絡(luò)的冪律值按指數(shù)衰減.股指和網(wǎng)絡(luò)總度數(shù)的波動(dòng)幾乎是一致的.另外,當(dāng)股指出現(xiàn)劇烈波動(dòng)時(shí),網(wǎng)絡(luò)平均聚集系數(shù)變大,特別是此時(shí)度的分布平均擬合誤差變得非常大.進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),它的變化和股指波動(dòng)的變化是同步的,所以我們認(rèn)為是市場(chǎng)的劇烈波動(dòng)破壞了股票網(wǎng)絡(luò)的無(wú)標(biāo)度性.上述結(jié)論對(duì)收盤價(jià)網(wǎng)絡(luò)更明顯.另外,研究表明當(dāng)股指劇烈波動(dòng)時(shí),大部分股票度的變化是一致的. 二、BBV模型并不能模擬高度相關(guān)的股票市場(chǎng).在這種應(yīng)用背景下,我們提出了FBBV模型,它是BBV模型的推廣形式.在FBBV模型中，，當(dāng)有新的節(jié)點(diǎn)加入到網(wǎng)絡(luò)中時(shí)，不但會(huì)引起被連接節(jié)點(diǎn)和它鄰居節(jié)點(diǎn)之間邊權(quán)的改變，同時(shí)也會(huì)引起網(wǎng)絡(luò)中其它邊權(quán)的調(diào)整，但這種影響程度對(duì)不同的節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)是不同的，相比于BBV模型，這更符合股票市場(chǎng)的特點(diǎn)。本文給出了它的演化算法以及點(diǎn)權(quán)、邊權(quán)演化規(guī)律的理論推導(dǎo),并對(duì)FBBV模型進(jìn)行了數(shù)值模擬,模擬的結(jié)果和理論推導(dǎo)是一致的. 三、在復(fù)雜加權(quán)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上,用一種新的賦權(quán)方式,構(gòu)建了滬深300樣本股的加權(quán)網(wǎng)絡(luò).發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)權(quán)分布是冪律分布,這表明在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,點(diǎn)權(quán)很高的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量較少,這些節(jié)點(diǎn)在整個(gè)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中處于‘核心’地位.
[Abstract]:The stock market is an important part of a national financial system. Studying the characteristics of the stock market is of great significance to both the financial market managers and the investors. The complex network is one of the powerful tools for the study of the financial stock market. In this paper, the Chinese stock market network is studied with the theory of complex network and the theory of weighted network. The dynamic properties of the collaterals are the main work as follows:
First, using the theory of complex network, a series of continuous complex networks are constructed with the sample stock of the Shanghai and Shenzhen 300 index as the representative of the Chinese stock market. The characteristics of the Chinese stock market are studied. It is found that the power law value of the network decreases with the increase of the total network degree. The fluctuation of the index and the total network degree is almost identical. In addition, when the stock index fluctuates sharply, the average aggregation coefficient of the network becomes larger, especially the average fitting error of the distribution of the time is very large. Further research shows that the change of the stock index fluctuation is synchronized with the change of the stock index, so we think that the violent fluctuation of the market has destroyed the scale of the stock network. The price network is more obvious. In addition, the study shows that when the index fluctuates violently, the degree of change of most stocks is the same.
Two, BBV model can not simulate highly related stock market. Under this application background, we propose a FBBV model, which is the extension of the BBV model. In the FBBV model, when a new node is added to the network, it will not only cause the change of the edge between the connected node and its neighbor nodes, but also cause the others in the network. The adjustment of edge weight is different, but the degree of influence is different to the different nodes. Compared to the BBV model, this is more in line with the characteristics of the stock market. This paper gives its evolutionary algorithm, the theoretical deduction of the point weight, the boundary weight evolution law, and the numerical simulation of the FBBV model. The results of the simulation are consistent with the theoretical deduction.
Three, on the basis of the complex weighted network theory, a weighted network of Shanghai and Shenzhen 300 samples is constructed with a new weighting method. It is found that the point weight distribution of the network is a power law distribution, which shows that the number of nodes with very high point weight is less in this network, and these nodes are at the core status in the whole weighted network.
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F832.51;F224

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本文編號(hào)：1907809