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基于复杂网络的中国股票市场统计特征分析
  • ISSN号:1671-9352
  • 期刊名称:《山东大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:F832[经济管理—金融学] O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:华东师范大学统计学院,上海200241
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(11401216,11471120);高等学校学科创新引智计划资助(B14019);上海市自然科学基金资助项目(16ZR1409700)
中文摘要:

为分析中国股票市场统计特征,利用通过滑动时间窗口建立相关性网络序列,通过超度量矩阵、最小生成树和阈值法等方法转化相关性网络,建立相关性网络的统计特征序列,并分析各个统计特征间的关联与影响。研究结果表明,上证指数收益率对股票相关性网络的聚类系数有负效应,对平均最短路径有正效应,表明中国资本市场上升的动量具有分散化的特征;同时,相关性网络的聚类系数对网络同步性有正效应,平均最短路径则对网络同步性有负效应。

英文摘要:

To analyze the statistical characteristic of Chinese stock market, we setting a series of time windows to construct dynamic correlation networks, through distance matrix, MST and threshold method to divert dynamic correlation networks and construct sequences of statistics of networks, and relations between each statistics are analyzed in this paper. According to the conclusion, the return of SSE Composite Index has negative effect on clustering coefficient and positive effect on average shortest path of correlation networks. Clustering coefficient of correlation network has positive effect on network synchronization while average shortest path has negative effect on network synchronization.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:理学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:刘建亚
  • 地址:济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xblxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396917
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-9352
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1389/N
  • 邮发代号:24-222
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:6243