基于多元信息人工股票市场的股票关联网络研究

发布时间：2020-07-21 12:07

【摘要】：股票市场是现代经济系统的重要融资场所,也是一个上市企业经营状况的风向标,更是投资者实现资产保值增值的投资渠道。一个上市公司的股票价格动态往往不仅由其经营和财务状况决定,还受到诸如宏观经济信息、行业信息、上市公司特质信息,甚至是评估机构对上市公司内在价值估计报告以及投资者情绪等信息的影响。除单个股票价格动态外,股票间的关联性也受到各类信息的影响,如宏观经济信息和行业信息对整个市场和某个行业股票的价格涨跌同时产生影响,由投资者情绪造成的羊群行为或导致无内在关联性的股票价格同涨同跌。由于股票市场中极其复杂的信息环境和投资者有限理性和非理性的交易行为,股票间产生了领先滞后、价格同步、行业轮动、风险传染等种种复杂的关联性特征。这种关联性相互交织构成了股票间的关联网络,股票价格的涨跌不再完全由相应上市公司的内在价值决定,股票市场效率因此下降。这不仅使股票市场融资配资功能受限,更直接影响投资者的分散风险和获得收益的投资目标。鉴于此,有必要对由各类信息引起的股票间关联性和关联网络的变化进行研究,以深入理解股票市场内在关联性结构,并在此基础对股票间风险传染现象进行监控。为此,本文在现有研究基础上构建了多元信息人工股票市场,从多元信息的各类特征出发研究股票间关联性成因以及多元信息对股票关联网络特征的影响。首先,构建了多元信息人工股票市场模型,在描述股票市场中资产结构的基础上对投资者财富演化的动态特征进行分析。结合投资者混合异质信念和各信念下的投资者预期风险财富分配策略对本文的“多元信息”进行界定,并在此基础上分析了投资者在多元信息基础上对异质信念进行更新的过程。在比较分析现有文献中多种价格形成和出清机制的优缺点之后,确定本文的价格形成和出清机制。其次,在多元信息人工股票市场模型基础上,从多元信息视角出发对股票间关联性形成原因进行仿真研究。这些角度包括:市场基本面信息、行业基本面信息、个股特质基本面信息、股票内在价值信息、投资者情绪信息等。主要研究结果表明:股票基本面信息的关联结构和关联强度是股票价格关联性形成的重要前提。投资者通过学习获得的股票基本面公共信息精度越高,则股票收益率间的关联性越小。随着内在价值信息的准确度和知情者人数的降低股票间的关联性不断增加,其背后的机理分别是“公共信息驱动效应”和投资者财富在不同股票中分配时的“有限财富约束效应”。随着市场情绪在投资者情绪中权重的增加,股票间的关联性增加,其形成机制同时包括“公共信息驱动效应”和“有限财富约束效应”。最后,对股票数量和股票类型进行扩展,对股票基本面信息进行构造,包括市场基本面信息风险因子、行业基本面信息风险因子、个股特质基本面信息风险因子,以模拟现实股票市场中“市场-行业-个股”的层次结构。从多元信息的各类特征出发对股票关联网络特征,如全局耦合关联网络的关联强度及其结构性变化、股票最小生成树和平面极大生成图关联网络的行业聚集特征、拓扑结构变化、关联强度等方面进行深入研究。研究结果表明:市场风险因子和行业风险因子的基本面信息强度和精度的增加都会导致股票间总关联性的增加,但是其内在结构变化趋势有所不同。市场风险因子和行业风险因子的基本面信息强度的变化则造成股票关联网络拓扑结构的变化;而信息精度只与关联网络的关联强度相关。市场风险因子和行业风险因子的基本面信息强度的增加分别削弱和增强了股票关联网络行业聚集特征,而信息精度的提高并不会导致行业聚集特征发生变化。股票内在价值信息准确度的降低和知情者人数的增加导致股票间总体关联性的下降。股票内在价值准确度、投资者市场情绪权重与股票行业聚集特征强度成反比关系;而股票内在价值知情者人数和行业情绪信息权重则与之成正比关系。内在价值准确度降低了关联强度,没有改变拓扑结构;内在价值知情者人数则与股票关联网络的拓扑结构和关联强度同时相关。市场情绪和行业情绪在投资者情绪中所占比重增加时,股票间总体关联性及其结构性变化趋势则有较大差别。市场情绪和行业情绪都能同时改变股票关联网络的拓扑结构和关联强度。当对股票数量进行扩展且按基本面信息进行“市场-行业-个股”层次结构划分后,股票间的关联性形成更加复杂,变化趋势也更加多样,与股票数量较少时的情形并不完全。总之,本文在多元信息人工股票市场基础上,从基本面信息、内在价值信息、情绪信息等多元信息出发对股票间关联性成因和股票关联网络进行了深入研究。为理解股票间复杂关联性形成机制,股票关联网络的行业聚集特征、网络拓扑性质以及关联强度变化等特征提供了不同的理论视角,也为股票市场投资者和相关监管机构提供一定实践参考和政策制定依据。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51
【图文】：

网络结构图,股票,危机,网络结构

图 1-1 不同阈值下危机前后股票网络结构变化存在的问题和缺陷，当前相关的研究存在以下几个方面的不足和需要改进的地市场信息相关的实证研究难以发现信息通过投资者信念和交内在机理。人工股票市场中关于信息的研究虽然能够深入探投资行为的影响，但是其涉及的信息较为单一，不符合现实征。因此，文章的研究结论也相对单一，仅仅从某个信息角部分研究，需要进一步扩展。人工股票市场模型主要用于研究投资者行为以及市场微观结方面的影响，股票间的关系并非研究重点。在以往人工股票只股票，仅仅是对整个股票市场的研究，只有少数人工股票票，但是这些文献并未对股票间关联性和股票关联网络这一

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图 2-1 社区结构示意图算机科学中的图分割（graph partitiion）和）有着极其密切的关联。分级聚类的算法）和分裂方法（divisive method）。在现有的2002）因弥补了传统算法的部分不足，成ilkinson 和 Huberman，2004；Tyler 等，2003；网络的一个社区划分度质量，Newman 和 G基于协调混合（associative mixing）来定义网络划分为 k 个社区。进一步，定义一个示网络中连接社区 i 和社区 j （ j i）中节定矩阵中对角线上各元素之和为iiiTre e各节点的边在所有的连边数目中所占比例。，它表示与第 i 个社团中的节点相连的边在所

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图 3-2 价格形成机制示意图卖出和买入价格构成的订单价格按从低到，k 为横坐标上的报价个数。供给曲线和需求曲i , ti ,k线 A po( ) 和由买入订单和买入报价的供给曲价上的订单总规模的计算如式（3-48）所示。i ,ti ,k,i ,t ,,i ,t i ,kp pi ,tA (p)B (p)h ,a oh b oi ko h ,ai , t i,kp pi to h,bo o 交价格上供给曲线中和需求曲线中订单总 o) 。根据 Raberto 等（2003）和 Cincotti 等（订单价格小于成交价格的投资者符合成交条件

【参考文献】