应用复杂网络研究板块内股票的强相关性

发布时间：2018-01-13 08:00

  本文关键词：应用复杂网络研究板块内股票的强相关性　出处：《中山大学学报(自然科学版)》2010年S1期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为探索股票之间相互影响的行为,提高投资组合构建能力,以中国股市煤炭、电力板块股票为节点,以近19年股票对数回报的相关系数为边,建立复杂网络模型。通过对网络拓扑参数计算,发现该网络为无尺度网络,节点度分布负幂指数小于1,无权网络和加权网络平均集聚系数分别为0.68和0.41。对网络中心性进行了测量,发现000723,601898,601918三个节点是整个网络的核心节点;网络可划分成两个分区,并抽取出一个高度耦合的具有13个节点的中心网络,对整体网络有很大影响。
[Abstract]:In order to explore the mutual influence between shares and to improve the construction ability of portfolio , the paper establishes a complex network model based on the correlation coefficient of stock market coal and power plate stock in China . The network is found to be a non - scale network with a negative power exponent of less than 1 , and the average clustering coefficient of network and weighted network is 0.68 and 0.41 respectively . The network can be divided into two partitions and a highly coupled central network with 13 nodes is extracted , which has great influence on the whole network .

【作者单位】： 山西忻州师范学院数学系;山西财经大学管理科学与工程学院;
【基金】：山西省高等学校科技研究开发项目资助项目(20091148)
【分类号】：F830.91
【正文快照】： 股票价格变化是一个非常复杂的系统行为，它是依赖于特定的经济环境。理解股票价格相互影响的行为最重要的方法之一是应用股票间相关系数构成的相关矩阵[’一61。众所周知，，有些资产回报时间序列间具有较高的互相关，高达0.7的相关系数能在同一经济板块的两只股票中被观察到

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1418129