基于相关性的证券市场复杂性研究

发布时间：2017-11-05 17:11

  本文关键词：基于相关性的证券市场复杂性研究

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【摘要】：基于金融时间序列的相关性,本文首先分别从单个时间序列复杂性、多个时间序列交叉相关性和极端市场事件中的群体行为等三个水平上分析了证券市场的复杂性特征。然后,采用沪深A股市场数据,分析了沪深A股市场的相关性,并给出了相关系数的分布;基于相关系数矩阵,构造了中国A股市场的正负相关性网络,并应用复杂网络理论分析了网络的复杂性特征。研究结果表明,证券市场存在三个层次的复杂性水平;相关系数的分布服从混合高斯分布,表现为"尖峰胖尾"的形态;正负相关性网络是具有无标度特征的复杂网络,使得整个市场呈现出很强的"同向涨落"现象,同时也呈现出处于"中心"地位的股票具有较强的"价格发现"能力。
【作者单位】： 齐鲁工业大学金融学院;明尼苏达大学双城分校;
【基金】：山东省高等学校人文社会科学研究计划“基于复杂网络的证券市场传闻扩散、影响与治理研究”(项目编号:J13WG05)的阶段性成果
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 一、引言证券市场运行规律的研究一直受到广泛地关注,而且目前逐渐向跨学科、跨领域的研究方向发展。证券市场运行的传统经典理论主要包括两大类:技术分析理论和有效市场假说,前者用来指导人们在证券市场的实践活动,后者则是奠定证券市场理论大厦的基础。后来出现了泡沫学说,

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本文编号：1145109