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基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的全球金融危機下上海股票網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實證分析

發(fā)布時間:2017-03-30 09:05

  本文關(guān)鍵詞:基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的全球金融危機下上海股票網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實證分析,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:20世紀(jì)90年代以來,隨著圖論理論、大數(shù)據(jù)理論和計算機科學(xué)的發(fā)展,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論開始走入了人們的視線并迅速發(fā)展起來,人們利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論作為工具來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)。股票市場作為上市公司股票發(fā)行和交易的場所具有眾多作用,同時影響它的因素也有很多。股票網(wǎng)絡(luò)作為一個典型的復(fù)雜系統(tǒng),可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論來研究其內(nèi)部成員之間的相關(guān)性、網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性及網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。本文以上海證券180指數(shù)成分股每日收盤價格為研究對象,選取了從2007年到2010年包括了金融危機前和金融危機當(dāng)下這個特殊時期的時間段,以每支股票作為一個節(jié)點對股票網(wǎng)絡(luò)建模。首先建立了股票的相關(guān)系數(shù)網(wǎng)絡(luò),通過分析穩(wěn)定度、模塊度、平均聚類系數(shù)的時間函數(shù)以及通過這三個參數(shù)確定閾值下的股票網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)股票節(jié)點之間的相關(guān)性與股票市場的波動成反比,尤其在金融危機下,股票間的相互聯(lián)系會非常大。而且,上海股票網(wǎng)絡(luò)是相當(dāng)不穩(wěn)定的,受到金融危機沖擊后的網(wǎng)絡(luò)社團會發(fā)生很大的變化,社團劃分會變得不清晰。其次,本文通過分析金融危機前后節(jié)點的權(quán)重分布以及網(wǎng)絡(luò)影響因子的排名,發(fā)現(xiàn)了在金融危機下股票節(jié)點間的聯(lián)動變大,影響股票市場的關(guān)鍵節(jié)點所在的行業(yè)也有所變化。最后,本文通過用K-means聚類算法對網(wǎng)絡(luò)進行聚類分析,驗證了網(wǎng)絡(luò)中的社團劃分基本上以行業(yè)或相似行業(yè)為主,同時還發(fā)現(xiàn)金融危機下網(wǎng)絡(luò)社團的成員數(shù)目相差甚大,影響因子大的節(jié)點集中分布在幾個社團中,強強聯(lián)手對網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生更大的影響。本文從宏觀和微觀上對上海股票網(wǎng)絡(luò)進行了分析,文中采用的構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)的方法不僅適用于本文所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò),也可以適用于其他模型。
【關(guān)鍵詞】:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 股票網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)性 穩(wěn)定性 社團
【學(xué)位授予單位】:蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:F831.59;F832.51;O157.5
【目錄】:
  • 中文摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第一章 緒論7-15
  • 1.1 選題背景及意義7-8
  • 1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)概念解析8-12
  • 1.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)定義8-11
  • 1.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型11-12
  • 1.3 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的股票市場國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.4 本文主要工作及章節(jié)安排13-15
  • 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計特性15-19
  • 2.1 平均路徑長度15-16
  • 2.2 聚類系數(shù)16-17
  • 2.3 度分布17-19
  • 第三章 社團發(fā)現(xiàn)算法19-26
  • 3.1 譜平分法19-21
  • 3.1.1 基于Laplace矩陣的譜平分法19-20
  • 3.1.2 其他譜平分法20-21
  • 3.2 Kernighan-Lin算法21-22
  • 3.3 基于模塊度指標(biāo)的算法22-24
  • 3.4 基于層次性和重疊性的算法24-26
  • 第四章 股票復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的建立及相關(guān)性分析26-36
  • 4.1 數(shù)據(jù)選擇及預(yù)處理26-27
  • 4.2 股票網(wǎng)絡(luò)建模27-28
  • 4.3 金融危機下股票網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性及穩(wěn)定性分析28-35
  • 4.4 本章小結(jié)35-36
  • 第五章 金融危機下股票網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析36-44
  • 5.1 網(wǎng)絡(luò)權(quán)重分布分析36-37
  • 5.2 網(wǎng)絡(luò)影響因子分析37-40
  • 5.3 基于K-means聚類算法的股票網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)分析40-43
  • 5.4 本章小結(jié)43-44
  • 第六章 總結(jié)與展望44-46
  • 6.1 總結(jié)44
  • 6.2 展望44-46
  • 參考文獻46-49
  • 在學(xué)期間的研究成果49-50
  • 致謝50-51
  • 附錄:股票節(jié)點編號及公司名稱51-52

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  本文關(guān)鍵詞:基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的全球金融危機下上海股票網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實證分析,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



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