基于协整的股票相互依存网络构建及鲁棒性分析

发布时间：2020-04-18 13:47

【摘要】：证券市场是目前最大的及数据最丰富的真实世界的复杂系统之一。从复杂网络角度研究证券市场已经成为了一种常用手段。通过这些研究,我们可以对证券、金融领域的总体情况、相互关系、结构特点等进行分析,从而为防范风险、应对危机提供帮助。相互依存网络是通过相互依赖关系构成的复杂网络。证券复杂系统可以看成是由相互依赖关系耦合而成的复杂网络。利用相互依存网络研究证券市场是一个具有挑战性的新课题。本文的主要研究工作有以下两个方面。(1)基于时间序列的协整检验方法,通过股票时间序列间可能存在的长期均衡相关关系,本文以P值大小确定连边,协整系数作为边的权重,在2014-2018年中国沪深300指数成分股中的交通运输类股票和金融类股票之间构建了有向有权的相互依存网络,其中交通运输类股票和金融类股票各自构建成两个子网。通过对两个子网以及整个网络进行拓扑结构静态统计量的分析和比较发现:因为依赖关系的存在,网络的平均度、平均路径长度和平均聚类系数增加,直径和图密度降低,从而,网络间的联系变得更加紧密,网络内部变得更稀疏,且存在很强的“抱团”趋势,网络稳定性更好。(2)考虑到股市中存在的退市风险,模拟了上述构建的网络在面对随机攻击和蓄意攻击时的鲁棒性。研究发现:一方面,网络对随机攻击的抵抗力较强。网络的结构没有发生太大的变化,网络之间的连接整体上比较紧密;另一方面,面对蓄意攻击则表现得脆弱。网络的连边和平均度大大减少,网络的节点介数增加,整个网络的结构和连通性发生了很大变化。
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51

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