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《北京邮电大学》 2012年
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基于复杂网络的股票之间有向相关性研究

陈花  
【摘要】:随着全球经济一体化的推进,各个国家、地区之间的经济交流与合作更加频繁密切,国际经济形势走向了新的格局。国民经济安全问题将更加突出,产业发展的投资引导问题变得更为重要,证券投资风险管理难度也有所增加。在这一系列因素影响下,研究各个国家之间、各地区和各行业中企业之间的有向关联关系具有更为重要的理论意义和现实意义。 社会经济系统是一个复杂性系统。在自然界和人类社会中,类似的复杂性系统还有很多。随着科研的进步和人类认识的提高,对复杂性系统的研究也有了新的进展。用复杂网络方法来研究各种复杂性系统的问题已不鲜见。然而,不论对于复杂的经济金融系统,还是对于其他各种复杂性系统的研究中,关于系统内元素之间的有向相关性研究还很少。本文以中国证券市场中的个股和各国股票市场中的指数为研究对象,以股票市场中个股的价格关联波动和各国股票市场指数的关联推动为依据,运用数据挖掘、数量统计、实证分析等方法,建立了股票市场中的有向复杂网络模型。然后以中国股票市场中个股每分钟的价格交易数据为基础,对有向复杂网络模型进行了验证,证明了中国股票市场中有向复杂网络的存在性。同时,构建了中国股票市场中的有向复杂网络,并以其中部分股票为例给出了股票之间的有向复杂网络图。最后,对照股票市场无向复杂网络,对股票市场有向复杂网络的结构属性进行了相关定义,并对中国股票市场中有向复杂网络的结构属性进行了分析,得知中国股票市场中的大部分股票具有较强的自相关性,相互之间具有突出强关联性的股票并不多,而且,结点的出度分布和入度分布都服从幂-律分布。 在建立了股票市场有向复杂网络模型的基础上,本文从以下几个方面展开了研究。 1、运用股票市场有向复杂网络模型建立过程中所计算出的个股有向关联系数值,对上证A股中的个股价格变化趋势及涨跌幅度进行了预测,并对个股股票价格每分钟的预测值与即时交易值进行了对比分析。 2、针对中国区域经济发展不平衡的问题,以科学、合理地投资和引导开发区域产业经济,促进产业结构的调整和升级,实现区域经济的协调、健康、快速、可持续发展为目的,本文研究了地区板块中股票之间、对应上市公司之间的有向相关性,以及股票之间的相关性与实体经济之间相关性的关联关系,并结合中国区域经济发展不平衡的现状,对地处偏远、自然资源丰富、经济发展潜力较大的新疆板块和内蒙板块进行了详细研究,对新疆地区内的股票和对应上市公司的实体经济做了对比分析。 3、考虑到行业经济在国民经济中的重要地位,以及行业因素在证券市场投资分析过程中的重要性,首先依据《国民经济行业分类与代码》,以及中国证监会2001年4月公布的《上市公司行业分类指引》,结合中信证券公司对于上市公司行业二次细分标准,对本文研究中的行业进行了划分。其次运用股票市场有向复杂网络模型,研究了中国股票市场行业板块内股票之间的有向关联关系。接着从所划分的50个行业中随机选取了煤炭行业和金融行业两个板块,对板块内股票之间的有向相关性进行了详细的研究分析,并对煤炭行业板块内的股票及对应上市公司实体经济做了对比分析。然后从证券投资参考价值方面入手,对行业板块和地区板块做了对比分析。 4、从金融全球化过程中各国金融市场之间的关联带动关系出发,将各国股票市场指数看成独立的个体结点,首先选取了德国DAX30指数、英国富时100指数、道琼斯工业平均指数、纳斯达克工业平均指数、法国巴黎CAC40指数、香港恒生指数、东京日经225指数和上证综指共8支股票市场指数,运用进一步梳理出的股票市场指数间的有向相关性计算模型,分析研究了各指数之间的有向关联关系。然后单独对中国上证综指与美国纳斯达克工业平均指数、道琼斯工业平均指数之间的有向关联关系进行了长期的、及分段的研究。 通过以上研究过程,主要得出了以下对应结论: 1、中国股票市场中的大部分股票除了每日开盘后的前10分钟和收盘前的8分钟外,其余交易时间内股票价格变化趋势的预测结果与真实结果基本一致。若除去每日开盘后的前10分钟和收盘前的8分钟,并对股票交易价格预测值按最小0.01元进行舍入后,则股票价格预测值的准确率会进一步提高。 2、在中国股票市场中,区域板块内股票之间的有向相关性是存在的,而且各股票及对应上市公司之间的关联带动关系有强弱之分。通过对新疆地区内股票与对应上市公司实体经济的对比分析,发现股票在地区板块内的活跃度和带动力与对应上市公司在实体经济中的利润总额是一致的。 3、在煤炭行业和金融行业板块中,能带动行业板块内股票价格发生波动的股票比较少,大部分股票之间的关联系数值差别层次不大,股票之间的相互影响关联关系比较均匀。通过对煤炭行业板块内的股票与对应上市公司实体经济之间的对比分析,发现影响带动力越强的股票,其对应上市公司大部分在实体经济中的利润总额相对也越高,在整个行业板块中的地位也越重要。另外,从证券投资参考价值的角度来看,行业因素比地区因素更敏感,行业板块内股票之间的关联性比地区板块内股票之间的关联性强,在股票的选取、风险的规避、以及投资比例的组合方面,行业因素比地区因素更为重要。 4、从8支股票市场指数之间的相互关联关系来看,道琼斯工业平均指数的推动作用最强,其次是纳斯达克工业平均指数;最容易受其他股票指数影响的股票指数是东京日经225指数,其次是香港恒生指数,再次是中国的上证指数。一般情况下推动作用强的股票指数,被推动影响作用比较弱,但并非是完全的倒置关系。单独从中国和美国的股票市场指数来看,长时间内,上证综指对道琼斯工业平均指数和纳斯达克工业平均指数的推动作用很微弱,道琼斯工业平均指数和纳斯达克工业平均指数对上证综指的推动作用都比较强;分段时间内,发现纳斯达克工业平均指数和道琼斯工业平均指数对上证综指的推动影响作用随着时间阶段的推移在持续增强,而中国的上证综指对美国的纳斯达克工业平均指数和道琼斯工业平均指数在个别时间段内也有一定的推动作用,并且在2009年9月4日到2012年3月30日这段时间内有增强的趋势。
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:F224;F832.51

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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2 赵美中;朱家明;李哲;汪晓;;从无向到有向复杂网络的股票相关性计量分析[J];全国商情;2014年16期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 安静;基于复杂网络的中国矿业上市公司竞争与合作关系研究[D];中国地质大学(北京);2014年
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1 王超;基于复杂网络度值的多因子模型选股策略研究[D];浙江大学;2018年
2 王春霞;境外持股对内地股票的影响研究[D];南京大学;2018年
3 刘天;基于复杂网络的中国创业板关系图谱及影响力分析[D];北京邮电大学;2018年
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9 崔东东;基于深度信念网络的股票价格预测研究[D];华中科技大学;2016年
10 董旭阳;基于复杂网络的个体投资者交易行为研究[D];天津大学;2016年
【参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 李方;上市公司促进区域经济发展问题研究[D];西安工业大学;2010年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 张树臣;高技术虚拟产业集群网络运行模式研究[D];哈尔滨理工大学;2013年
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1 孙岩岩;上市公司对河南省经济增长的影响研究[D];河南大学;2017年
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6 郭金冰;上市公司与新疆经济发展互动关系的实证研究[D];新疆财经大学;2013年
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8 程玛;基于因子分析的云南省上市公司绩效评价研究[D];中央民族大学;2012年
9 李方;上市公司促进区域经济发展问题研究[D];西安工业大学;2010年
10 陈小林;甘肃经济增长中上市公司的贡献研究[D];兰州大学;2010年
【同被引文献】
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2 黄玮强;庄新田;姚爽;;中国股票关联网络拓扑性质与聚类结构分析[J];管理科学;2008年03期
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4 丁青艳;复杂网络结构下供应链企业间合作关系研究[D];北京交通大学;2012年
5 陶洪亮;产品市场竞争对股票市场影响研究[D];西南财经大学;2012年
6 李淑静;复合复杂网络模型研究与应用[D];青岛大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 詹益保;我国上市公司交叉持股网络特征及风险传播研究[D];浙江财经大学;2016年
2 李舒恬;基于复杂网络的全球金融危机下上海股票网络相关性及网络拓扑结构的实证分析[D];兰州大学;2016年
3 巩鹏堃;基于协整的金融复杂网络研究[D];云南财经大学;2015年
4 姜奕含;基于网络拓扑结构的蛋白质相互作用网络比对方法研究[D];吉林大学;2015年
5 马骏;中国股票市场复杂网络性质的动态研究[D];上海交通大学;2015年
6 章宏帆;运用量化投资策略实现超额收益Alpha的理论与实践[D];浙江大学;2015年
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8 丁奕辰;社交网络不同类型财经信息对证券市场的影响[D];天津大学;2014年
9 杜鹏飞;基于边的相似性的复杂网络社团划分算法研究[D];山东师范大学;2014年
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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2 肖耿直;基于资金流向的量化择时策略研究[D];西安理工大学;2018年
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6 刘天;基于复杂网络的中国创业板关系图谱及影响力分析[D];北京邮电大学;2018年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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1 田嫄;股票市场对陕西省经济增长作用的研究[D];西北大学;2008年
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3 燕欣春;我国金融发展对经济增长影响的理论分析与实证研究[D];中国海洋大学;2006年
4 杨治国;上市公司与区域经济发展关联效应研究及对西安的实证分析[D];西安理工大学;2006年
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【相似文献】
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3 惠宝锋;葛志远;王咏宁;;上证A股市场的复杂网络特性研究[J];软件工程;2018年06期
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8 郑顺阳;;中国股票市场流通性价值分析[J];全国流通经济;2018年31期
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10 段亚东;梁泽淦;;国际油价下跌对我国股票市场的影响[J];品牌研究;2018年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 陈培雄;李彪;;实现技术商品交易的科技股票市场[A];第十五届中国科协年会第23分会场:转型与可持续发展研讨会论文集[C];2013年
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6 陈其安;张红真;;限售股减持对我国股票市场影响的实证研究[A];第十六届中国管理科学学术年会论文集[C];2014年
7 郭多祚;徐占东;;第三十八章 中国股票市场β和收益关系的实证分析[A];21世纪数量经济学(第3卷)[C];2002年
8 魏军锋;;非流通股对股票市场和上市公司的影响[A];经济学(季刊)第3卷第2期(总第10期)[C];2004年
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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2 中国社科院金融所金融市场研究室副主任 尹中立;“券商内幕交易第一案”反思[N];南方周末;2009年
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4 华安核心优选股票基金经理 吴丰树;经济差不等于股市跌[N];上海证券报;2012年
5 大摩华鑫基金公司;股票市场仍具有较高吸引力[N];中国证券报;2016年
6 本报记者 徐国杰;大市值股重获部分基金青睐[N];中国证券报;2009年
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9 长江商学院金融学教授 金融与经济发展研究中心主任 甘洁;汉能的“不寻常”与香港股市监管不足[N];经济观察报;2015年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 林志毅;股票市场会计信息披露制度相关问题研究[D];厦门大学;2000年
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8 单树峰;股票市场流动性研究[D];华东师范大学;2004年
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5 郭耀东;股票市场和房地产市场间系统性风险传染效应分析[D];华中师范大学;2018年
6 田家宇;后危机时期中美股票市场联动性分析[D];东北师范大学;2018年
7 孙佳楠;我国股票市场日历效应的研究[D];华东师范大学;2018年
8 张惠玲;基于股吧文本的主题挖掘及其股票投资应用[D];华南理工大学;2018年
9 秦文哲;多元混频GARCH模型在股票和债券市场中的应用研究[D];桂林电子科技大学;2018年
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