基于无标度网络的深圳证券交易市场特性分析

应用无标度网络理论对深圳证券交易市场进行了分析,以抽样的方式选取2004年以前在深圳证券交易所上市并且持续交易的300家股票为节点,股票价格波动相关性为边,构建了深圳证券市场网络。验证了其无标度的特性,并且在特定值下对该网络的度分布指数进行了计算,结果表明深圳证券市场中存在很多有影响力的股票,且这些股票价格的波动会对其它股票和市场造成较大影响。     

网络生态学:一种研究无边界网络生存性的新方法

无边界网络的复杂性及其它特性,包括没有全局可见度、信任关系模糊、无集中控制以及多管理域等,使得对无边界网络的生存性研究面临许多挑战.生态学对于自然界的建模分析法提供了认识复杂系统的基本方法,已经在计算机网络的某些领域得到应用.笔者分析了无边界网络的特点和生存性研究所面临的问题,讨论了将生态学理论应用于无边界网络生存性研究的构想.     

世界航运网络复杂性分析

航运系统可以抽象为由港口和航线构成的网络,这个网络的结构与几何性质对港口与航线的规划和管理具有重要的影响.在对复杂网络的形成、特性和代表性研究成果简要总结的基础上,对马士基航运集团下属的航运网络进行了实证分析,研究了国际航运网络表现出的小世界与无标度特性,并对其具有的一些不符合典型复杂网络统计特性的现象进行了分析.可为今后政府和企业的航运线路、港口建设规划及管理提供科学的研究手段和理论支持.     

家电企业竞争网络的拓扑结构分析

通过搜集家电产业的相关信息,建立了企业与产品的专用数据库.并在此基础上生成了家电企业竞争网络,结合复杂网络的分析方法研究网络的多种属性,例如企业节点的度分布特性、网络的无标度程度、密度、同类匹配程度及群聚系数等.通过分析可知,家电企业竞争网是一个具有无标度特性及小世界特性的网络,呈现出节点择优连接、网络同类匹配等一系列网络现象.     

基于复杂网络的上海证券交易所富人俱乐部特性研究

利用2009年在上海证券交易所股票数据建立股票之间的关联网络,分析表明该网络属于典型的稀疏型无标度网络,网络中存在较多的连接甚为紧密的Hub节点,它们影响着网络的传播动力学行为.然后采用分段线性拟合的方式找到了上海证券交易所的富人俱乐部,分析了Hub点集以及富人俱乐部对整体股市的影响,并且发现采用网络的观点可以诊断出股...     

扬州市公共交通网络复杂性分析

城市公共交通系统可以抽象为由公交线路和停靠站点构成的网络,公交网络构成了一个典型的复杂网络。本文以扬州市的公共汽车交通系统中的停靠站点为研究对象,对其进行了复杂性分析,计算了网络的度分布、平均路径长度、聚集系数等指标。结果表明,扬州市公共交通网络的度分布符合幂律分布,并且具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数。从而证实扬州市公交网络符合小世界特性和无标度特性。     

基于无标度网络的最大度二分度搜索策略

在复杂网络研究领域的现实网络中,大多数实际网络的分布都呈现幂律分布的无标度网络,因此在研究这些网络搜索算法的过程中,如何在同一个网络的不同网络结构中采用更为有效的搜索算法成为在网络搜索算法策略研究的重点.基于最大度的搜索算法在复杂网络的网络结构中更适用于幂律分布指数区间内的无标度网络,因此为了更加充分地利用无标度网络的度分布特性,将最大度搜索策略与二分度策略有效结合进行搜索,从而使得相关搜索策略存在的问题得以改善,并得到高效的搜索结果 .文章从理论分析和实验结果证明了这一点.     

幂头饱和的无标度网络模型

在无标度网络模型的算法基础上,考虑到新成员个体的差异性,改进新增结点的连边机制,得到了一种结点的度分布有幂头饱和特性的复杂网络模型。从仿真结果来看,该网络模型的结点的度分布尾部仍然呈现幂律分布特性,并且在度分布的头部有饱和现象,这种幂头饱和的复杂网络模型的度分布特性符合一些现实网络的实证研究结果。     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来,真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮,其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述,包括介绍了经典传播模型,讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义,并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

复杂网络上传播动力学研究综述

近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究热潮，其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究焦点之一.文中对复杂网络上传播动力学研究做了综述，包括介绍了经典传播模型，讨论了小世界网络和无标度网络的传播特性以及网络免疫技术.总结了物理学家进入网络研究领域的意义，并提出了目前尚无答案且值得进一步研究的4个问题.     

上海股市单边下跌股票风险复杂网络特性分析

利用股票VaR数组对股票中短期风险进行模拟,并以上海市场股票为节点,利用股票VaR数组之间的相关系数作为权值构建一个无向无权网络,即股票中短期风险复杂网络,并对其进行复杂网络特性分析.结果表明:所构建网络具有小世界效应;在特定情况下具有无标度特性,而在大多数情况下,并不具有无标度特性;单边下跌条件下,各支股票的价格波动影响较大,而各支股票的风险相互影响较小;时间跨度较小的情况下,持有不同股票所遭受的损失相差较大;而时间跨度较大的情况下,持有不同股票所遭受的损失相差较小.     

香港恒生指数的波动性分析

利用粗粒化方法建立了香港股票市场的恒生指数和交易量之间关系的复杂网络模型,得到了该网络的一些重要拓扑特性,它们揭示了香港股票市场恒生指数和交易量联合波动的变化规律.通过计算网络的介数指标(BC)和反比参与率,找到网络的重要性节点,这些节点表示的波动模式在股票市场上控制和传递信息方面发挥重要的作用,对我们理解股票市场恒生指数和交易量的联合变化具有重要意义.最后将网络模型与随机网络进行比较,说明香港股票市场的恒生指数和交易量的联合变化具有统计稳定性.     

基于多子网复合复杂网络的上海证券市场股票网络特性研究

上海证券市场是一个复杂的经济系统,其中上市的A类和B类股票之间存在复杂的价格关系。本文根据邵峰晶教授提出的多子网复合复杂网络模型,构建了股票价格复合网络,通过网络的退缩运算得到A类股票价格子网和B类股票价格子网。分析了股票价格复合网络及其子网的网络特性,得出了B类股票与A类股票之间价格影响存在相关性的结论。     

基于动态网络方法的中国行业板块联动效应分析

该文通过DCC-MVGARCH模型和网络分析方法,建立动态最小生成树网络,利用Tucker分解和K-均值聚类方法,将动态网络聚集成3个代表网络,并生成分层结构树图,对在2007—2018年包括次贷危机、"2015年股市波动"和中美贸易战等多个股市重大事件时间段内的中国行业板块联动性进行实证分析.研究结果表明:行业板块联...     

基于RBF神经网络的股市建模与预测

提出一种基于ＲＢＦ神经网络的股市预测建模方法,并采用递阶遗传算法训练ＲＢＦ网络的参数、权重和结构,对上证综指和个股（伊利股份）的建模与预测结果表明,该训练方法使ＲＢＦ神经网络具有很强的学习与泛化能力,它在股市这样一个复杂的非线性随机系统建模中具有很高应用价值。     

极端行情下中国股市社团结构及系统性风险分析

以2008,2015年国内两次股灾为背景,分别构建股灾前、中、后的中国股市网络社团结构.基于网络中心性构建节点系统重要性及股市系统性风险指标,分析各时期网络社团内核心股票、行业、股票组合及其变化,探究系统性风险与网络拓扑指标、宏观经济指标的相关性.结果表明:股灾期间,工业板块受挫严重,原材料、金融地产、医药卫生板块发挥护盘及修复股指的作用;发现3种特殊的社团结构及部分社团间出现相互融合的趋势;在股指极端波动时期,中国股市系统性风险与部分网络拓扑指标及宏观经济指标具有显著相关性.     

基于RBF网络的金融时间序列预测

RBF网络是一种新颖有效的前向型神经网络,它通过非线性基函数的线性组合实现从输入空间RN到输出空间RM的非线性转换,特别适合于非线性时间序列如股票市场等金融系统的预测.本文以中集集团的实际收盘价作为预测对象,提出基于RBF网络的个股价格预测模型,仿真实验表明,该模型对于个股价格的短期预测是可行有效的.     

上海股票市场网络拓扑指标与波动率的相关性

以股票作为网络的节点,股票间关联性作为边,使用最小生成树方法构建上海证券市场股票网络,计算网络的基本拓扑指标,分析这些指标与股票市场波动率的相关性.结果表明:网络的平均路径长度和市场波动率成负相关,当市场波动率越高,节点之间的距离越短,网络收缩越紧密;平均占有层和市场波动率成负相关,当市场波动率增加,网络中的点更趋近于中心节点;节点的最大度和市场波动率成正相关,随着市场波动率增加,网络节点之间的关联性增强,协同运动趋势增强.通过分析股票网络拓扑指标的变化规律从而对股票市场波动的变化进行预测.     

股票符号网络研究

利用符号网络来对股票市场进行研究,利用中国近期股市平稳震荡、牛市、熊市3个时期的数据, 首先使用股票收益率相关系数构建保留连边正负信息的符号网络, 其中正边采取优化阈值法, 负边采用固定阈值法, 发现网络中负边的比例较低且集中在银行股上. 之后重点关注牛市时期网络的特征, 分析了度及度分布、节点的受欢迎程度和特征向量中心性、平衡性、平均集聚系数和度相关性. 将其与传统网络进行对比, 发现负边的引入对节点的重要性有较大影响.