基于复杂网络的沪深300股票重要节点的评估和分析

发布时间：2018-08-19 06:28

【摘要】：利用复杂网络方法将股票之间的复杂关系抽象为网络,能够更好地掌握股票市场的整体和局部特性以及股票之间内在的联动关系,以沪深300数据为研究样本,通过相关系数构建网络,利用最佳阈值法对网络进行去噪,保留主要股票之间的相互影响.借鉴PageRank算法对社团网络进行重要节点的挖掘,从宏观和微观视角分析各行业股票在市场中的地位.研究发现整个沪深300市场中,采矿业、制造业和金融业是市场"大户",其股票与市场中的其他股票之间存在紧密联系;网络中的同类型股票存在聚集现象,且股票之间影响关系显著.
[Abstract]:The complex relationship between stocks can be abstracted as a network by using the complex network method, which can better grasp the whole and local characteristics of the stock market and the inherent linkage relationship between the stocks. The data of CSI 300 is taken as the research sample. The correlation coefficient is used to construct the network, and the optimal threshold method is used to Denoise the network to preserve the interaction between the main stocks. Using the PageRank algorithm to mine the important nodes of the community network, this paper analyzes the position of the stocks in the market from the macro and micro perspectives. The study found that the mining industry, manufacturing industry and financial industry are the "big households" in the whole Shanghai-Shenzhen 300 market, and that their stocks are closely related to other stocks in the market, and that there is a phenomenon of aggregation of the same type of stocks in the network. And the relationship between stocks is significant.
【作者单位】： 长沙理工大学数学与统计学院;中国科学院数学与系统科学研究院管理决策与信息系统重点实验室;中南大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金(71431008;71471020;71532013) 中国博士后基金(2014M550097;2015T80144) 湖南省自科基金(2016JJ1001) 湖南省教育厅重点项目(15A003) 长沙理工大学研究生创新项目基金(CX2016SS17)
【分类号】：F832.51;F224

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本文编号：2190936