基于复杂网络理论的股票指标关联性实证分析

发布时间：2018-02-01 17:02

  本文关键词： 复杂网络 DFA 股票指标 拓扑结构　出处：《中国管理科学》2014年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：复杂网络理论是研究股票市场内在结构和功能的有力工具,股票指标的关联性已成为研究股票市场的一个新视角。基于复杂网络理论对深沪300指数(2011年7月28至2012年2月28)构建网络拓扑结构。利用DFA进行数据筛选,计算筛选后数据的股票指标的绝对相关系数。根据股票指标的绝对相关系数概率分布确定阈值,构建网络拓扑结构,计算股票指标的网络统计特征指标,分析收益率、成交量、市盈率的网络结构。研究结果表明,股票收益率和成交量指标的具有较强的关联性,具有小世界性质;市盈率指标具有较弱的关联性,不具有小世界性质,是随机网络且受外界影响较大、效率低下,风险比较大。
[Abstract]:The complex network theory is a powerful tool to study the internal structure and function of stock market . The correlation of stock index has become a new angle in the research of stock market . Based on the complex network theory , the absolute correlation coefficient of stock index of stock index is calculated .

【作者单位】： 南京大学商学院;安徽财经大学统计与应用数学学院;
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 1引言复杂网络理论可以用来描述大多数含有相互作用的实际系统,比如股票指标间的关联性。大量包含多个体和多个体相互作用的系统都可以抽象为复杂网络,其中每一个个体对应网络的一个顶点,个体之间的联系或相互作用对应连接顶点的边。这种描述方法已被广泛应用于各种实际系统的

【参考文献】

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【共引文献】

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