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[股市聚集地]拓扑股市

发布时间 : 2020-06-28 10:55:30来源 : 赢乐股票阅读数 : 未收录

导语 : 股市动态复杂网络拓扑结构性质和聚集效应研究 首先讨论复杂网络的相关概念和定义,主要包括DCC.MVGARCH模型、最小生成树、分万方数据股市动态复杂网络拓扑结构性质和聚集效应研

股市动态复杂网络拓扑结构性质和聚集效应研究

首先讨论复杂网络的相关概念和定义,主要包括DCC.MVGARCH模型、最小生成树、分万方数据股市动态复杂网络拓扑结构性质和聚集效应研究层结构树、平面最大过滤图等。第3章为研究模型的构建部分。首先是对前期数据的处理方法,MVGARCH模型估计股票间的动态相关系数,接着根据对应算法,得到最小生成树、分层结构树、平面最大过滤图。第4章是实证及结果分析部分。首先是对股市熊市、牛市、熊市三个阶段网络结构的拓扑结构性质进行归纳,然后分析最小生成树、分层结构树、平面最大过滤图聚集效应变化,最后对最小生成树和平面最大过滤图算法展开比较并给出相应建议。万方数据硕士学位论文第2章股票市场及动态复杂网络的相关理论分析2.1股票市场现状与市场态势的划分2.1.1股票市场现状中国的股票市场属于新兴市场,并未完全实现利率市场化,股票的估值受到多重因素的影响。总体而言,股票市场的表现取决于:资金、政策、宏观经济情况以及市场情绪。

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得出最大特征值对股票市场所形成的网络有重要影响的结论【7J。Tabak,Serra和Cajueiro利用最小生成树考察了巴西股票市场网络的拓扑性质,发现股票有按行业聚类的趋势瞵J。Keskin,Wang和Xie研究了国际房地产证券市场,其结果表明各国房地产证券市场呈明显的地理位置聚集,并形成了欧洲、亚太和北美三个族群【l⋯。Matesanz和Ortega讨论了全球金融危机对公共债务网络的影响,结论显示各国公共债务趋于同步,但由此形成的更集中的拓扑网络可能更易受金融危机传染【l¨。Zhong,Peng和Wang等通过投资行为仿真,发现动态复杂网络模型不仅可以作为金融市场结构的描述手段,而且还可以预测市场走向并指导投资【l引。黄飞雪,苏敬勤和赵听将亚超度量空间的拓扑方法引入到股票风格分布聚类研究中,直接从股票价格入手,Huang,Gu和Li等基于最小生成树和指数分层结构(即分层树)的方法,从真实的全球主要股指数据出发,

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且对实际的投资决策给予了有效的指导。因此最小生成树据有重要的使用价值,但它的作用不止在于股票间的相关结构分析,将最小生成树的结构特性应用于区别各股票在市场中的表现情况,是一条从时间动态的角度分析市场波动趋势的新思路。1.1.2研究意义中国股票市场的不断蓬勃发展,不仅给投资者提供了更宽广的投资方向,同时也为企业带来了更多的融资选择。股市的牛熊态势无疑牵扯着广大股民的心,同时股票市场作为资本市场重要组成部分,又关系着金融市场的稳定。在数学中的图论兴起之后,金融市场研究开始逐渐使用网络模型进行研究,许多学者们的研究表明,用网络分析的方法能很好的研究复杂的金融市场。2013年至2015年的股票数据,最小生成树、分层结构树和平面最大过滤图作图,研究股市在从熊市到牛市再到熊市过程中网络拓扑性质的变化及股票之间的聚集效应。这些研究,可能有以下的理论意义和现实意义。(1)股票市场的牛熊市产生的机理非常复杂,

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简单的行为可能出现在复杂的系统,复杂的行为也可能出现在简单的系统,不论是简单系统还是复杂系统它们都具有一定的共性。这样,金融系统的研究就有据可循,不再都是随机的了。股票市场系统是复杂巨系统,自然是复杂网络的研究对象。孙博文,孙百瑜和刘天立等使用最小生成树方法,构造了股票的最小生成树网络拓扑结构,得到共振效应存在于股票市场的结论【11。黄纬强,庄新田和姚爽同样通过最小生成树的方法,使用上证180指数和深证100指数的相关数据构建相应的关联网络,获得了股票之间的结构【2j。尹群耀,何建敏和卞日瑭利用符号时间序列分析法(STSA)构造上证50指数股票间的空间距离,得到最小生成树和分层树,分析了股票间的聚类现象,发现了股票间的层级结构【3J。但以上的大部分研究都是选取的单个时间苊段,依照最小生成树的聚类算法,得到关系紧密的股票分类,发掘股票间的关联结构信息。从许多学者论文研究中发现,最小生成树算法得到了广泛应用,

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