基于复杂网络的股票网络建模与结构分析
发布时间：2021-01-03 09:14
随着互联网金融的快速发展,全球金融市场联系更加紧密,全球股票市场错综复杂,是典型的复杂系统,复杂网络是研究复杂系统的强有力工具,是对复杂系统的高度抽象。由美国次贷危机引发的全球金融危机导致全球股票指数大量集体暴跌,对世界经济产生了重要影响,由此可见对于全球股票市场的研究是重要而紧迫的。本文以金融危机及其前后时期全球主要国家股票指数数据为研究对象,以全球股票指数之间的价格波动及相互关联为基本依据,充分借助复杂网络在系统建模、内在机制探索和系统演化方面的独特优势,基于复杂网络对全球股票指数进行了网络化建模与结构分析,主要完成了以下工作:（1）针对目前对金融危机及其前后时期全球股票市场网络化建模不充分,从满足全面分析全球主要国家股票市场的角度,以公开的股票指数数据为对象,将单支股票指数视为网络节点,将指数之间的相关程度为连边,采用相关系数阈值方法构建了金融危机前、中、后三个时期的全球股票指数网络模型,实验表明:与已有的模型相比,建立的网络模型更具合理性和通用性。（2）针对已有的局部相似性链路预测算法存在预测结果偏差较大且适用性不强问题,从充分利用网络局部信息的角度,论文提出了一种基于组合信息...
【文章来源】：兰州理工大学甘肃省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景与意义
1.2 研究现状
1.2.1 股票市场网络建模与结构分析研究现状
1.2.2 复杂网络研究现状
1.3 目前存在的问题
1.4 研究内容与结构安排
1.4.1 研究内容
1.4.2 结构安排
1.5 论文的创新点
第2章 股票复杂网络建模与结构分析理论概述
2.1 引言
2.2 复杂网络基本理论
2.2.1 复杂网络的数学基础
2.2.2 复杂网络的定义与分类
2.3 股票网络建模概述
2.4 复杂网络基本结构概述
2.4.1 节点的度及其分布
2.4.2 平均路径长度
2.4.3 聚集系数
2.4.4 平均邻居数与网络密度
2.4.5 小世界特性
2.5 基于复杂网络分析的关键技术
2.6 本章小结
第3章 链路预测算法与改进
3.1 引言
3.2 经典的链路预测算法介绍
3.2.1 基于最大似然估计的方法
3.2.2 基于概率模型的方法
3.2.3 基于相似性的方法
3.3 改进的链路预测算法
3.4 链路预测算法评价指标与改进
3.4.1 已有的评价指标
3.4.2 改进的评价指标
3.5 仿真实验及性能分析
3.5.1 数据描述
3.5.2 实验结果与结论
3.6 本章小结
第4章 基于复杂网络的全球股票指数网络分析
4.1 引言
4.2 股票指数网络模型构建
4.3 实验分析与结论
4.3.1 可视化分析
4.3.2 网络拓扑特性分析
4.3.3 网络模体分析
4.3.4 网络演化分析
4.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间完成的论文
附录B 攻读硕士学位期间所参与的课题项目
附录C 攻读硕士学位期间获得的奖励和荣誉称号
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据可视分析综述[J]. 任磊,杜一,马帅,张小龙,戴国忠. 软件学报. 2014(09)
[2]一种基于元路径的异质信息网络链路预测模型[J]. 黄立威,李德毅,马于涛,郑思仪,张海粟,付鹰. 计算机学报. 2014(04)
[3]复杂网络与数据挖掘:研究范式的比较和整合[J]. 沈斌. 复杂系统与复杂性科学. 2014(01)
[4]基于预测误差修正的时序链路预测方法[J]. 邓志宏,老松杨,白亮. 电子与信息学报. 2014(02)
[5]一种基于节点相似性的链接预测算法[J]. 张健沛,姜延良. 中国科技论文. 2013(07)
[6]基于模体的复杂网络测度量研究[J]. 韩华,刘婉璐,吴翎燕. 物理学报. 2013(16)
[7]股市投资网络模型构建及其稳定性[J]. 卞曰瑭,何建敏,庄亚明. 系统工程. 2011(12)
[8]利用链路预测推断网络演化机制[J]. 刘宏鲲,吕琳媛,周涛. 中国科学:物理学 力学 天文学. 2011(07)
[9]链路预测的网络演化模型评价方法[J]. 王文强,张千明. 电子科技大学学报. 2011(02)
[10]复杂网络链路预测[J]. 吕琳媛. 电子科技大学学报. 2010(05)
硕士论文
[1]基于复杂网络的大规模电信数据分析研究[D]. 杨胜琦.北京邮电大学 2010
本文编号：2954722
【文章来源】：兰州理工大学甘肃省
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景与意义
1.2 研究现状
1.2.1 股票市场网络建模与结构分析研究现状
1.2.2 复杂网络研究现状
1.3 目前存在的问题
1.4 研究内容与结构安排
1.4.1 研究内容
1.4.2 结构安排
1.5 论文的创新点
第2章 股票复杂网络建模与结构分析理论概述
2.1 引言
2.2 复杂网络基本理论
2.2.1 复杂网络的数学基础
2.2.2 复杂网络的定义与分类
2.3 股票网络建模概述
2.4 复杂网络基本结构概述
2.4.1 节点的度及其分布
2.4.2 平均路径长度
2.4.3 聚集系数
2.4.4 平均邻居数与网络密度
2.4.5 小世界特性
2.5 基于复杂网络分析的关键技术
2.6 本章小结
第3章 链路预测算法与改进
3.1 引言
3.2 经典的链路预测算法介绍
3.2.1 基于最大似然估计的方法
3.2.2 基于概率模型的方法
3.2.3 基于相似性的方法
3.3 改进的链路预测算法
3.4 链路预测算法评价指标与改进
3.4.1 已有的评价指标
3.4.2 改进的评价指标
3.5 仿真实验及性能分析
3.5.1 数据描述
3.5.2 实验结果与结论
3.6 本章小结
第4章 基于复杂网络的全球股票指数网络分析
4.1 引言
4.2 股票指数网络模型构建
4.3 实验分析与结论
4.3.1 可视化分析
4.3.2 网络拓扑特性分析
4.3.3 网络模体分析
4.3.4 网络演化分析
4.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间完成的论文
附录B 攻读硕士学位期间所参与的课题项目
附录C 攻读硕士学位期间获得的奖励和荣誉称号
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据可视分析综述[J]. 任磊,杜一,马帅,张小龙,戴国忠. 软件学报. 2014(09)
[2]一种基于元路径的异质信息网络链路预测模型[J]. 黄立威,李德毅,马于涛,郑思仪,张海粟,付鹰. 计算机学报. 2014(04)
[3]复杂网络与数据挖掘:研究范式的比较和整合[J]. 沈斌. 复杂系统与复杂性科学. 2014(01)
[4]基于预测误差修正的时序链路预测方法[J]. 邓志宏,老松杨,白亮. 电子与信息学报. 2014(02)
[5]一种基于节点相似性的链接预测算法[J]. 张健沛,姜延良. 中国科技论文. 2013(07)
[6]基于模体的复杂网络测度量研究[J]. 韩华,刘婉璐,吴翎燕. 物理学报. 2013(16)
[7]股市投资网络模型构建及其稳定性[J]. 卞曰瑭,何建敏,庄亚明. 系统工程. 2011(12)
[8]利用链路预测推断网络演化机制[J]. 刘宏鲲,吕琳媛,周涛. 中国科学:物理学 力学 天文学. 2011(07)
[9]链路预测的网络演化模型评价方法[J]. 王文强,张千明. 电子科技大学学报. 2011(02)
[10]复杂网络链路预测[J]. 吕琳媛. 电子科技大学学报. 2010(05)
硕士论文
[1]基于复杂网络的大规模电信数据分析研究[D]. 杨胜琦.北京邮电大学 2010
本文编号：2954722
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/2954722.html
