中国股市复杂网络中的分形特征

发布时间：2017-11-04 11:30

  本文关键词：中国股市复杂网络中的分形特征

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【摘要】：利用阈值法构建中国股市复杂网络模型,从时间和空间两个角度对中国股市复杂网络的分形特征进行分析.首先利用分形几何学对静态网络进行分析,得到静态网络的分形维数,并发现其分形维数随着网络阈值的增大而减小.再利用R/S分析方法对中国股市复杂网络聚集系数时间序列进行分析,发现其具有长记忆性和持久性,且在长时间窗口下这一性质更值得信赖.H值大致呈现出随着时间窗口和阈值的增加而增加的规律.周期天数n呈现出随着时间窗口的增加而增长,随着阈值的增加而下降的规律.这说明在实际市场中,长时间窗口和高联系度股票产生的交易者群体行为惯性更强,长时间窗口和低联系度股票产生的交易者群体行为惯性的持续周期更长.这些研究成果表明了证券市场时间和空间两个维度的内在联系.
【作者单位】： 东北大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(71171042,71101024,71001022,71271047)
【分类号】：F832.51
【正文快照】： o引言在金融市场中,以往占统治地位的是有效市场假说EMH.20世纪90年代初,Peters!1-2】根据Hurst创造的重标极差分析法,提出分形时间序列的概念,先后出版了两本专著,他提出的分形市场假说FMH极大程度地挑战了EMH的统治地位.他认为,信息依其投资者的投资起点而被评价.因为不同的

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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10 李e，

本文编号：1139253