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中國(guó)股票市場(chǎng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的動(dòng)態(tài)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-07-07 13:23

  本文關(guān)鍵詞:中國(guó)股票市場(chǎng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的動(dòng)態(tài)研究


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【摘要】:股票市場(chǎng)是一個(gè)具有高度復(fù)雜性的系統(tǒng),受到內(nèi)部及外部多重因素的影響。同一交易所內(nèi)乃至各國(guó)股市之中的各只股票均存在相互影響相互制約的關(guān)系,股票的價(jià)格波動(dòng)并不是獨(dú)立且僅受自身內(nèi)部因素影響,,而是與其它相關(guān)聯(lián)股票的波動(dòng)之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性,進(jìn)而各股的聯(lián)合波動(dòng)會(huì)對(duì)整個(gè)市場(chǎng)的運(yùn)行狀況造成相應(yīng)的影響。利用網(wǎng)絡(luò)方法分析股票市場(chǎng),是一種研究股市的新方法、新視角。本文利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,基于中國(guó)股票市場(chǎng)中各只股票日收盤價(jià)波動(dòng)之間的相關(guān)性構(gòu)建中國(guó)股市的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),通過時(shí)間窗口掃描法分析股市網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化情況。本文分別采用兩種相關(guān)性的度量Pearson相關(guān)系數(shù)和歸一化互信息去衡量滬深股市中的各支股票價(jià)格波動(dòng)之間相關(guān)性,并利用閾值法以及PMFG算法構(gòu)建股市網(wǎng)絡(luò)。通過對(duì)各個(gè)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法所構(gòu)建的股市網(wǎng)絡(luò)的分析,發(fā)現(xiàn)基于Pearson相關(guān)系數(shù)的閾值篩選法是較優(yōu)的構(gòu)建動(dòng)態(tài)股市網(wǎng)絡(luò)的方法,所構(gòu)建的股市相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化能反映股票市場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行狀況。當(dāng)中國(guó)股市處于蕭條期時(shí),股市相關(guān)性閾值網(wǎng)絡(luò)的度分布具備長(zhǎng)尾特性卻不再服從冪律分布,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度值分布極度不均勻;熊市時(shí)的股市網(wǎng)絡(luò)的連邊密度大幅增加,并且連邊持續(xù)存在的可能性更大。同時(shí),本文研究了如何基于股市網(wǎng)絡(luò)建模選取少量在證券場(chǎng)中具有重要影響作用的股票,構(gòu)造基于股市網(wǎng)絡(luò)的股票指數(shù)反映股票市場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行狀況。最后,本文研究了股票節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中心性,選取各中心性占優(yōu)的股票構(gòu)造投資組合,分析表明處于股市網(wǎng)絡(luò)中心位置的股票可以從利好政策中獲取更大的超額收益,給出投資者在中國(guó)股市中投資網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)的建議。
【關(guān)鍵詞】:股票市場(chǎng) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)態(tài)演化
【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:F832.51;O157.5
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 緒論8-14
  • 1.1 研究背景與意義8-9
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
  • 1.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展9
  • 1.2.2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的股票市場(chǎng)研究9-11
  • 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容11-14
  • 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)14-24
  • 2.1 網(wǎng)絡(luò)基本性質(zhì)14-17
  • 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)的圖表示14
  • 2.1.2 節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中心性14-15
  • 2.1.3 度分布15-16
  • 2.1.4 網(wǎng)絡(luò)的稀疏性16
  • 2.1.5 平均路徑長(zhǎng)度與聚類系數(shù)16-17
  • 2.2 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型17-23
  • 2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)17
  • 2.2.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型17-19
  • 2.2.3 小世界網(wǎng)絡(luò)模型19-21
  • 2.2.4 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型21-23
  • 2.3 本章小結(jié)23-24
  • 第三章 基于相關(guān)性的中國(guó)股市網(wǎng)絡(luò)建模方法與動(dòng)態(tài)研究24-52
  • 3.1 股票數(shù)據(jù)與時(shí)間窗口24-25
  • 3.2 股票之間的相關(guān)性度量25-28
  • 3.2.1 Pearson相關(guān)系數(shù)26
  • 3.2.2 歸一化互信息26-28
  • 3.3 股市網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法28-30
  • 3.3.1 閾值篩選法29-30
  • 3.3.2 最大平面過濾圖法30
  • 3.4 基于Pearson相關(guān)系數(shù)的股市網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析30-43
  • 3.4.1 基于Pearson-閾值方法的股市網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化分析31-39
  • 3.4.2 基于Pearson-PMFG方法的股市網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化分析39-43
  • 3.5 基于歸一化互信息的股市網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析43-49
  • 3.5.1 基于NMI-閾值方法的股市網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化分析44-47
  • 3.5.2 基于NMI-PMFG方法的股市網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化分析47-49
  • 3.6 本章小結(jié)49-52
  • 第四章 基于股市網(wǎng)絡(luò)建模的股指及投資組合構(gòu)造與分析52-68
  • 4.1 基于股市網(wǎng)絡(luò)建模的股指構(gòu)造與分析52-57
  • 4.1.1 基于股市網(wǎng)絡(luò)建模的股指構(gòu)造52-54
  • 4.1.2 基于股市網(wǎng)絡(luò)建模的股指的走勢(shì)與分析54-57
  • 4.2 基于股票網(wǎng)絡(luò)分析的量化投資策略57-66
  • 4.2.1 基于股票度中心性的選股模型分析57-63
  • 4.2.2 基于股票網(wǎng)絡(luò)中心性的投資策略63-66
  • 4.3 本章小結(jié)66-68
  • 第五章 總結(jié)與展望68-70
  • 5.1 本文的主要工作及結(jié)論68-69
  • 5.2 本文的不足及未來展望69-70
  • 附錄A 程序代碼70-72
  • 參考文獻(xiàn)72-78
  • 致謝78-80
  • 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄80-82

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):530388

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