【摘 要】
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基于金融时间序列的相关性,本文首先分别从单个时间序列复杂性、多个时间序列交叉相关性和极端市场事件中的群体行为等三个水平上分析了证券市场的复杂性特征。然后,采用沪深
【机 构】
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齐鲁工业大学金融学院,明尼苏达大学双城分校,
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基于金融时间序列的相关性,本文首先分别从单个时间序列复杂性、多个时间序列交叉相关性和极端市场事件中的群体行为等三个水平上分析了证券市场的复杂性特征。然后,采用沪深A股市场数据,分析了沪深A股市场的相关性,并给出了相关系数的分布;基于相关系数矩阵,构造了中国A股市场的正负相关性网络,并应用复杂网络理论分析了网络的复杂性特征。研究结果表明,证券市场存在三个层次的复杂性水平;相关系数的分布服从混合高斯分布,表现为"尖峰胖尾"的形态;正负相关性网络是具有无标度特征的复杂网络,使得整个市场呈现出很强的"同向涨落"现象,同时也呈现出处于"中心"地位的股票具有较强的"价格发现"能力。
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