基于复杂网络的中国股票市场统计特征分析

发布时间：2018-04-01 08:13

  本文选题：聚类系数　切入点：网络同步性　出处：《山东大学学报(理学版)》2017年05期

【摘要】：为分析中国股票市场统计特征,利用通过滑动时间窗口建立相关性网络序列,通过超度量矩阵、最小生成树和阈值法等方法转化相关性网络,建立相关性网络的统计特征序列,并分析各个统计特征间的关联与影响。研究结果表明,上证指数收益率对股票相关性网络的聚类系数有负效应,对平均最短路径有正效应,表明中国资本市场上升的动量具有分散化的特征;同时,相关性网络的聚类系数对网络同步性有正效应,平均最短路径则对网络同步性有负效应。
[Abstract]:In order to analyze the statistical characteristics of Chinese stock market, the correlation network sequence is established by sliding time window, and the correlation network is transformed by means of super metric matrix, minimum spanning tree and threshold method, and the statistical characteristic sequence of correlation network is established.The correlation and influence of each statistical feature are analyzed.The results show that the return rate of Shanghai stock market has a negative effect on the clustering coefficient of the stock correlation network and a positive effect on the average shortest path, which indicates that the momentum rising in the Chinese capital market has the characteristics of decentralization.The clustering coefficient of correlation network has positive effect on network synchronicity, while the average shortest path has negative effect on network synchronization.
【作者单位】： 华东师范大学统计学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11401216,11471120) 高等学校学科创新引智计划资助(B14019) 上海市自然科学基金资助项目(16ZR1409700)
【分类号】：F832.51;O157.5

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本文编号：1694693