中国沪深300股票成交量拓扑结构相关性分析

发布时间：2017-08-18 02:25

  本文关键词：中国沪深300股票成交量拓扑结构相关性分析

  更多相关文章： 股票成交量 关联网络 普选阈值法 小世界 中心性

【摘要】：宏观上,随着2014年底到2015年上半年,股市的持续升温,再到之后的一系列调整和几个较大的下探,股市的研究已经越来越受到人们的关注。微观上,一些小型的新兴产业的发展壮大也需要资金的注入,尤其是一些高科技产业,资金回笼周期较长,但所需资金量又不大,这些小企业却难以从银行贷款,于是解决他们的生存,实现以创业带动就业的目标,维护社会的稳定发展这一问题也迫在眉睫,全面开放新三板(NEEQ)的呼声越来越高。与此同时一些大型的基金、券商等金融机构也在努力拓宽新业务,寻找合适的投资机会。在这种背景下,对于股市的研究就显得非常有意义。本文先利用沪深300成份股中224支股票成交量2014年1月2日到2014年12月31日共计245天的数据建立网络,然后运用普选阈值法针对不同的阈值建立多个不同的关联网络,并验证了他们的小世界性质,最后再计算各种中心性指标并且综合起来得出一些结论。得出的主要结论有:(1)度数中心度主要是考察一个节点与其他节点直接连结的能力,当他的成交量变动时,会对与他直接连结的节点产生影响,并且这些节点也会反过来对他产生直接影响。节点号为214的吉林敖东和90的中国神华以及82的南方航空每一个阈值情况下都排在前十名之内;节点号为104的宝钢股份和208的山西证券以及27的中国联通每一个阈值情况下都排在前二十名之内。因此,吉林敖东在我过沪深300成份股股票中能直接影响的股票数量最多,受到其他股票的影响也最大;中国神华和南方航空能直接影响的股票数量也很多,分别排在第二和第三位,受到其他股票的影响也很大;宝钢股份和山西证券以及中国联通能直接影响的股票数量也较多,分别排在四到六位,它们受到其他股票的影响也较大。(2)接近中心度是衡量当一个节点成交量发生变化时对其他节点产生影响的速度。节点号为214的吉林敖东和90的中国神华以及82的南方航空每一个阈值情况下都排在前十名之内;节点号为104的宝钢股份和208的山西证券每一个阈值情况下都排在前二十名之内。因此,吉林敖东在我国沪深300成份股股票中对其他股票的影响速度最快,受到其他股票的波动影响也最大;中国神华对其他股票的影响速度也很快,排在第二位,受到其他股票的波动影响也很大;宝钢股份和山西证券以及南方航空对其他股票的影响速度也较快,分别排在三到五位,它们受到其他股票的波动影响也较大。(3)中间中心度则测量的是一个节点在其他节点对的最短路径上出现的频率,考察该点在网络中的“位置”是否“很好”。节点号为214的吉林敖东每一个阈值情况下都排在前十名之内;节点号为164的江西铜业每一个阈值情况下都排在前二十名之内;节点号为90和82的中国神华和南方航空每个阈值下的排名也都比较靠前。因此,吉林敖东在我过沪深300成份股股票中位置最好,被依赖程度最高;江西铜业位置也很好,被依赖性排在第二;中国神华和南方航空位置也较好,被依赖性分列第三和第四位。
【关键词】：股票成交量 关联网络 普选阈值法 小世界 中心性
【学位授予单位】：安徽财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 第一节 研究背景和选题意义10-12
• 一、研究背景10-12
• 二、选题意义12
• 第二节 文献综述12-15
• 一、整体网络分析法12-13
• 二、复杂网络分析法13-15
• 第三节 组织框架15-16
• 第四节 研究的创新点16-17
• 第二章 社会网络分析方法概述17-22
• 第一节 相关概念17-19
• 一、社会网络17
• 二、网络和图17-18
• 三、基本概念18-19
• 第二节 软件介绍——UCINET 619-21
• 第三节 本章小结21-22
• 第三章 沪深300股票成交量关联网络的建立22-32
• 第一节 采用的普选阈值法说明22-24
• 第二节 沪深300指数相关股票成交量关联网络24-31
• 一、数据的选取24-26
• 二、数据的处理26
• 三、成交量关联网络的建立26-31
• 第三节 本章小结31-32
• 第四章 股票成交量关联网络小世界的验证及中心性分析32-55
• 第一节 小世界概述32-34
• 一、小世界的含义32-33
• 二、小世界的测量指标33-34
• 三、小世界的测量34
• 第二节 关联网络kG小世界性质的验证34-36
• 第三节 中心性——权力的量化36-41
• 一、度数中心度和度数中心势36-38
• 二、接近中心度和接近中心势38-39
• 三、中间中心度和中间中心势39-41
• 第四节 基于关联网络kG的中心性（权力）分析41-54
• 一、度数中心性41-46
• 二、接近中心性46-50
• 三、中间中心性50-54
• 第五节 本章小节54-55
• 第五章 总结和延伸55-57
• 第一节 总结55-56
• 第二节 不足点56
• 第三节 延伸56-57
• 参考文献57-60
• 附录60-64
• 致谢64-65
• 在读期间科研成果65

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本文编号：692268