基于個股相關性的中國股市網絡結構分析.pdf

1、股票市場作為當今各國國民經濟的晴雨表，蘊含了相當于各國GDP60％～80％的流通市值，在國民經濟中占有重要地位，也是掌握經濟整體運行情況的重要參考，因而成為各國經濟領域研究的重點課題。研究股價波動是其中的一個重要手段。個人可以通過股價的波動情況，了解股市運行趨勢，從而優(yōu)化投資配置；政府機構也可以通過研究股市資金走向，從而制定相應的經濟政策以進行適度的宏觀調控。因此，研究股價波動無論對政府或個人都有著非常重要的意義。然而當前國內股票市場的

2、研究工作，更多的專注于股價預測和各種實證分析，缺乏對股票市場系統的分析和認知，并不能從整體上把握股票市場的結構特性。 本文開創(chuàng)性的將計算機領域和生物信息領域的諸多方法應用到股市數據的分析中來，試圖通過股價波動之間的關聯性，對股市進行相關網建模，并對形成的網絡進行結構分析，以期獲得對中國股市內在結構的一些認知。 同時，在研究的過程中，由于股市數據的特異性，本文還針對性的將許多方法進行了優(yōu)化或改進，增強了算法的時間效率或降低

3、了算法的計算要求，從而使之適用于股市或其他金融數據的研究。 由于本文定位于研究性工作，文章結構也遵循尋找比較相關算法、對樣本進行實驗以修正算法、最終應用于整體研究的思路。主要研究步驟概括如下： 首先，進行時間序列獨立性的檢驗，這一步是后續(xù)置換檢驗算法的理論準備。通過比較三種常用的時間序列獨立性檢驗算法，即BDS 檢驗、R/S檢驗和DFA 檢驗，我們最終選擇了對長程相關較為敏感，對短程相關容忍度較高的DFA 檢驗進行初步的

4、數據篩選。 然后，構建相關網。網絡構建方法是采用優(yōu)化的置換檢驗方法計算p 值，輔助Pearson 相關性系數來判斷一對股票之間是否顯著相關而確定連邊，并采用單比較錯誤率修正方法來解決股票市場的多測試問題。 隨后，對樣本數據進行測試，以改良或驗證算法的適用性。利用已經確定的理論方法，對樣本數據進行測試，并根據結果對算法進行相應的修改，使之可以應用到對股市整體數據的分析中。在對按照一定標準篩取出來的樣本數據采用逐步改進的算法

5、進行計算驗證之后，所得到的結果表明數據和算法均滿足本文的研究需要。 最后，對股市網絡結構進行整體分析。通過逐步深入的分析步驟，即由簡單的直觀分析，到網絡模塊分析，最后對網絡進行模糊聚類分析，逐步揭示出中國股市網絡的一些特征或特異性。 我們得到的分析結果表明，中國股市相關網的拓撲結構有逐年離散的趨勢，股票波動的關聯度也逐年減弱，價格波動日益體現出一定的獨立性；另外，在股市相關網中，5 節(jié)點及以下模塊的子圖頻率與隨機網絡差異