排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 78 毫秒
1
1.
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. 相似文献
2.
利用阈值法构建中国股市复杂网络模型,从时间和空间两个角度对中国股市复杂网络的分形特征进行分析.首先利用分形几何学对静态网络进行分析,得到静态网络的分形维数,并发现其分形维数随着网络阈值的增大而减小.再利用R/S分析方法对中国股市复杂网络聚集系数时间序列进行分析,发现其具有长记忆性和持久性,且在长时间窗口下这一性质更值得信赖.H值大致呈现出随着时间窗口和阈值的增加而增加的规律.周期天数n呈现出随着时间窗口的增加而增长,随着阈值的增加而下降的规律.这说明在实际市场中,长时间窗口和高联系度股票产生的交易者群体行为惯性更强,长时间窗口和低联系度股票产生的交易者群体行为惯性的持续周期更长.这些研究成果表明了证券市场时间和空间两个维度的内在联系. 相似文献
3.
采用聚类算法得到最小生成树,研究不同行业股票的拓扑性结构.在加权复杂网络模型的基础上,建立了考虑网络时变特点的动态加权网络模型.利用上证180指数作为研究样本,研究中国股票市场的行业主导性.实证结果表明:我国证券市场存在明显的聚集性,相同行业股票具有相似的特点;金融保险和制造业行业相对更加活跃,其他行业股票价格更容易受到这两种行业股票价格的影响;证券市场中行业的主导性会随着时间的变化而改变,新兴行业逐渐占据行业的主导地位. 相似文献
1