基于STSA的中国股市的聚集效应研究——以上证50指数为例

发布时间：2017-10-28 06:08

  本文关键词：基于STSA的中国股市的聚集效应研究——以上证50指数为例

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【摘要】：网络分析方法为系统分析股票市场的复杂性提供了有效方法。本文利用最小生成树和分层树聚类分析法的思想,引入符号时间序列分析法(STSA),通过构建股票市场的拓扑结构来分析经济意义上的聚类特征。首先,将收益序列转化为符号序列,并在此基础上计算出符号序列的欧氏距离;其次,利用Kruskal的最小生成树算法,构建出证券组合的亚超度量距离矩阵,并把亚超度量距离矩阵映射为分层树结构;最后,对上证50指数成分股进行了实证分析。
【作者单位】： 东南大学经济管理学院;南京师范大学商学院;
【关键词】： 聚集效应 STSA 最小生成树 分层树
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071034) 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2010CB328104-02) 江苏省2012年普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ12 0134,0131)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 1引言股票市场中,上市公司的相互关联主要通过它们股票价格的关联特征来体现,对股票距离的合适度量是股票关联性分析的前提条件。1969年,Gower和Ross就提出了用个体间相似系数的度量距离来构造最小生成树和分层树的聚类分析方法[1]。但直到1999年,Mantegna才首次将此方法引入

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