股票数据的动态演化网络研究

发布时间：2023-11-15 19:05

　　在股票市场的研究中,通过学者们的经济理论分析,可以得出结论,股票市场受到宏观因素、微观因素以及行业因素的影响而时刻发生变化。所以在使用复杂网络对股票市场进行分析时,需要考虑到不同经济环境背景下市场整体的变化趋势。那么,就需要利用动态演化网络的研究方法对不同经济因素影响下的市场进行研究分析。目前关于动态演化网络的研究还在探索阶段,主要是在网络层面对拓扑结构属性进行比较分析。而动态演化过程是网络中节点间连接情况变化的集合,所以不能从单一网络中对动态演化网络中的节点进行研究分析。因此,本文创新地提出将动态演化网络与聚类分析方法进行结合,使用聚类的方法对网络间节点的变化情况进行聚类分析。本文使用中国股票市场中2013年至2015年的交易数据,处理得到924支具有高频交易属性的股票。使用pearson相关系数对股票间的相关性进行定义并构建网络,创新地提出利用假设检验的方法完成网络的简化工作,成功构建了 6个周期下的中国股票市场复杂网络。通过对各周期网络的拓扑结构属性的对比分析,可以得出一些规律:第一,当市场环境较为动荡时,股票间的相关性更趋向于正向强关系,而网络更具有中心性;第二,在市场环境动荡...

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 论文特色及创新点
    1.4 论文结构
第二章 基本概念及文献综述
    2.1 动态演化复杂网络中的基本概念
        2.1.1 静态网络拓扑结构研究
        2.1.2 动态演化网络研究
    2.2 股票市场研究综述
        2.2.1 基于经济理论的股票市场研究
        2.2.2 基于复杂网络的股票市场研究
    2.3 本章小结
第三章 股票市场动态演化网络方法研究
    3.1 股票市场复杂网络的建立
        3.1.1 股票网络构建
        3.1.2 股票网络简化
    3.2 演化网络分析方法
    3.3 股票节点聚类
        3.3.1 动态演化网络中的股票节点属性
        3.3.2 股票节点的k-means聚类
        3.3.3 股票节点聚类结果分析
    3.4 本章小结
第四章 股票市场动态演化网络
    4.1 股票交易数据统计分析
        4.1.1 数据预处理
        4.1.2 股票数据行业分布
    4.2 动态演化网络的拓扑结构分析
        4.2.1 股票市场背景分析及周期确定
        4.2.2 网络构建及拓扑结构属性分析
    4.3 股票节点与市场关联性变迁属性分析
    4.4 股票节点的聚类分析
    4.5 本章小结
第五章 结论与展望
参考文献
致谢
作者攻读学位期间发表的学术论文目录



本文编号：3864331