基于图模型方法的股市网络结构研究

【摘要】：对于图模型的研究可以追溯到20世纪30年代对基因的研究中,近年来图模型的方法应用越来越广泛,特别是在股票相关性分析中。在股票市场中,涉及的变量比较多,通过图模型的方法不仅可减少估计的参数,而且可以降低问题的复杂性,提高工作效率。通过图模型的方法,可以让我们从直观的图中看出国内和国际主要股市之间的相关关系,有助于推动国内和国际金融市场的发展,对于研究股市的结构和判断股市的走势及风险分析是非常重要的。本文首先提出基于图模型的网络结构识别方法,并应用于我国深证行业股票指数。图中的点表示行业股票收益率,边表示存在相依关系,建立带有权重的我国股市社会网络模型,并计算网络密度和中心度等特征。实证结果表明,地产、建筑和金融指数关联性较强,制造指数,IT指数,水电指数和地产指数在网络中起着引领作用。分市场行情阶段分析证实我国股票网络结构密度熊市要高于牛市。最后又提出时变混合图模型方法,并应用于国际股市。结果表明新加坡和英国在亚洲,澳洲和欧洲的信息流动中起纽带作用。香港股市在亚洲和澳洲股市中起“领头羊”作用。从时变图中我们看出,香港与中国内地的联系随着时间的推移越来越紧密,香港与日本和韩国的联系随着时间的推移越来越弱。

【学位授予单位】：温州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51;O157.5