基于社会网络理论的证券选择研究

发布时间：2021-06-25 16:34

　　本文采用社会网络聚类和中心性排序方法研究中国证券市场的投资优化选择及其投资效益.首先,以每只股票作为节点构建社会网络,选取股票的多个指标（技术/财务）计算股票相似度,将其作为各节点的连接权重,建立证券的初步社交网络,并运用基于Louvain算法的谱聚类对股票分类;其次,利用社交网络节点度呈现幂律分布的特点优化证券社交网络,计算股票中心性指标,并利用改进的TOPSIS方法对每一类股票进行排序,从而构建投资组合;最后,本文分别使用交易数据和财务数据构建股票社会网络,对基于谱聚类和中心性排序理论的证券选择方法进行实证检验,结果表明:该方法能有效地提高投资效率,降低投资风险. 

【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１：?６只股票的社会网络图??

成一个矩阵Ｆ?＝?｛ｎ，Ｗ丨，对Ｖ按行规范化，形成矩阵立，使得：??ｘ?☆??把Ｘ的每行看成３维空间的一个点，进行聚类，结果如下图２所示：??．．．．．Ｉ?．……＇?ｊ…＋…第一类：??，．■■?■＇?；?；?：?？第二类：??：?：、？?〇第三类：??．……：．．．．．．丨．．．．．．，：．？、：?．．．．．．：??°－５－＂?＾?Ｊ＋＋?＾?；?丨．?Ｋ?????？?？?：?：?＋?：?＋?？：??〇－？？；?：?汁?〇＋？??Ｌ－ｉ．．．．．．．．＋．．．＋，?Ｎ’．．．－．．．．？．．．．．．??十?：?＋?：？?：??－０．５？?丨?＋＋?丨??：??士…？＋?＋?４．：，??．１，，：：?．，．：：＋＋…＋貧……??，?．．．?…：：??？？??…乂??－１Ｍ?乂＿?．．．?．．．．．?

第二章技术指标下的证券社会网络构建与证券选择同的阈值反复测试，直到找到这样的５，使得股票社会网络的节点度．在衡量拟合好坏时，使用度量拟合优度的统计量的可决系数ｉ？２，?ｉ？２］．丑２越接近１，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，丑２越观测值的拟合程度越差．设置拟合参数阈值炉＝０．６．下图是选择２０１４年６月１１共５个交易日数据下的幂律分布拟合图：??－１．６?１?１??Ｉ?Ｉ?■?■??￣￣

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于复杂网络的板块内股票节点中心性研究[J]. 王天宏,武星,兰旺森.  忻州师范学院学报. 2014(05)
[2]基于在线社交网络的信息传播模型[J]. 张彦超,刘云,张海峰,程辉,熊菲.  物理学报. 2011(05)
[3]中国城市航空网络的实证研究与分析[J]. 刘宏鲲,周涛.  物理学报. 2007(01)



本文编号：3249549