基于复杂网络的全球金融危机下上海股票网络相关性及网络拓扑结构的实证分析

发布时间：2017-03-30 09:05

  本文关键词：基于复杂网络的全球金融危机下上海股票网络相关性及网络拓扑结构的实证分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：20世纪90年代以来,随着图论理论、大数据理论和计算机科学的发展,复杂网络理论开始走入了人们的视线并迅速发展起来,人们利用复杂网络理论作为工具来发现网络的结构与性质。股票市场作为上市公司股票发行和交易的场所具有众多作用,同时影响它的因素也有很多。股票网络作为一个典型的复杂系统,可以用复杂网络理论来研究其内部成员之间的相关性、网络的稳定性及网络的拓扑结构。本文以上海证券180指数成分股每日收盘价格为研究对象,选取了从2007年到2010年包括了金融危机前和金融危机当下这个特殊时期的时间段,以每支股票作为一个节点对股票网络建模。首先建立了股票的相关系数网络,通过分析稳定度、模块度、平均聚类系数的时间函数以及通过这三个参数确定阈值下的股票网络,发现股票节点之间的相关性与股票市场的波动成反比,尤其在金融危机下,股票间的相互联系会非常大。而且,上海股票网络是相当不稳定的,受到金融危机冲击后的网络社团会发生很大的变化,社团划分会变得不清晰。其次,本文通过分析金融危机前后节点的权重分布以及网络影响因子的排名,发现了在金融危机下股票节点间的联动变大,影响股票市场的关键节点所在的行业也有所变化。最后,本文通过用K-means聚类算法对网络进行聚类分析,验证了网络中的社团划分基本上以行业或相似行业为主,同时还发现金融危机下网络社团的成员数目相差甚大,影响因子大的节点集中分布在几个社团中,强强联手对网络产生更大的影响。本文从宏观和微观上对上海股票网络进行了分析,文中采用的构造网络的方法不仅适用于本文所构建的网络,也可以适用于其他模型。
【关键词】：复杂网络 股票网络 相关性 稳定性 社团
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F831.59;F832.51;O157.5
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-15
• 1.1 选题背景及意义7-8
• 1.2 复杂网络相关概念解析8-12
• 1.2.1 复杂网络定义8-11
• 1.2.2 复杂网络模型11-12
• 1.3 基于复杂网络的股票市场国内外研究现状12-13
• 1.4 本文主要工作及章节安排13-15
• 第二章 复杂网络的统计特性15-19
• 2.1 平均路径长度15-16
• 2.2 聚类系数16-17
• 2.3 度分布17-19
• 第三章 社团发现算法19-26
• 3.1 谱平分法19-21
• 3.1.1 基于Laplace矩阵的谱平分法19-20
• 3.1.2 其他谱平分法20-21
• 3.2 Kernighan-Lin算法21-22
• 3.3 基于模块度指标的算法22-24
• 3.4 基于层次性和重叠性的算法24-26
• 第四章 股票复杂网络模型的建立及相关性分析26-36
• 4.1 数据选择及预处理26-27
• 4.2 股票网络建模27-28
• 4.3 金融危机下股票网络相关性及稳定性分析28-35
• 4.4 本章小结35-36
• 第五章 金融危机下股票网络拓扑结构分析36-44
• 5.1 网络权重分布分析36-37
• 5.2 网络影响因子分析37-40
• 5.3 基于K-means聚类算法的股票网络社团结构分析40-43
• 5.4 本章小结43-44
• 第六章 总结与展望44-46
• 6.1 总结44
• 6.2 展望44-46
• 参考文献46-49
• 在学期间的研究成果49-50
• 致谢50-51
• 附录：股票节点编号及公司名称51-52

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