隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,越來越多的學(xué)者開始在傳染病模型的基礎(chǔ)上與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,探究其傳播規(guī)律.情緒作為人的一種特性,受他人情緒影響后導(dǎo)致情緒傳播,在某種程度上與疾病傳播相似.在中國股票市場中,個體投資者比例較大,個體投資者由于缺乏專業(yè)知識,風(fēng)險意識不強,其情緒極易受外界的干擾.而投資者情緒作為投資行為的重要因素,直接影響著投資者的投資收益.與機構(gòu)投資者相比,個體投資者往往趨于非理性投資.因此,研究投資者情緒傳播模型有助于探究情緒在投資者網(wǎng)絡(luò)中的傳播機制,對穩(wěn)定市場秩序有指導(dǎo)性作用.本論文結(jié)合傳染病模型,在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上分別構(gòu)建了兩種投資者情緒傳播模型,并對兩個模型進行理論分析,探究投資者情緒傳播機制,最后通過仿真探究不同參數(shù)對情緒傳播的影響.主要內(nèi)容及結(jié)論如下:（1）在投資者網(wǎng)絡(luò)中對傳統(tǒng)的SIR模型加以改進,考慮個體差異性,建立SI₁I₂R投資者情緒傳播模型.在此基礎(chǔ)上,找出模型的平衡點,并對其進行穩(wěn)定性分析.最后,利用MATLAB對模型進行數(shù)值模擬,探究不同參數(shù)對情緒傳播的影響.結(jié)果表明:控制個體投資者在股市中的比例,有助于抑制非理性情緒的傳... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

SI1I2R模型結(jié)構(gòu)圖Figure3.1ThestructureofSI1I2RmodelSIIR

江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文21圖3.2度分布圖Figure3.2Thedistributionofdegree首先構(gòu)建一個節(jié)點總數(shù)=1200,未增長前的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點個數(shù)0=3,每次引入新節(jié)點時新生成的邊數(shù)=2的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),度分布()如圖3.2所示,且平均度為=3.9700.圖3.3當(dāng)R0=0.8839時,不同類型投資者密度隨時間演化示意圖

江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文21圖3.2度分布圖Figure3.2Thedistributionofdegree首先構(gòu)建一個節(jié)點總數(shù)=1200,未增長前的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點個數(shù)0=3,每次引入新節(jié)點時新生成的邊數(shù)=2的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),度分布()如圖3.2所示,且平均度為=3.9700.圖3.3當(dāng)R0=0.8839時,不同類型投資者密度隨時間演化示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險傳染模型研究[J]. 陳庭強,何建敏.  中國管理科學(xué). 2014(11)
[2]股市中危機傳播的SIR模型及其仿真[J]. 馬源源,莊新田,李凌軒.  管理科學(xué)學(xué)報. 2013(07)
[3]微博輿情傳播規(guī)律研究[J]. 錢穎,張楠,趙來軍,鐘永光.  情報學(xué)報. 2012 (12)
[4]基于在線社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型[J]. 張彥超,劉云,張海峰,程輝,熊菲.  物理學(xué)報. 2011(05)
[5]中國證券市場的投資者情緒研究[J]. 池麗旭,莊新田.  管理科學(xué). 2010(03)
[6]情緒波動和資產(chǎn)價格波動[J]. 陳彥斌.  經(jīng)濟研究. 2005(03)
[7]中國股市收益、收益波動與投資者情緒[J]. 王美今,孫建軍.  經(jīng)濟研究. 2004(10)

博士論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的傳染病動力學(xué)建模與研究[D]. 倪順江.清華大學(xué) 2009
[2]動力系統(tǒng)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)：理論與應(yīng)用[D]. 盧文聯(lián).復(fù)旦大學(xué) 2005



本文編號：3429017