基于复杂网络的中国股票市场关联性研究 ——以沪深300股票为例

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随着我国经济的不断发展,有着“经济晴雨表”之称的股市也得到迅速的发展。然而,我国股票市场并不完善和成熟,仍然受着大量的不可控的因素的影响,悖理现象也频频出现,股票市场过度投机、主体功能不规范、政策驱动负效应等问题十分突出。因此,构建股票关联网络对理解股票之间的相关关系以及股票市场的变化有重要意义。股票市场是股票发行和流通的场所,上市公司通过发行股票,向社会大众筹集资金用以发展企业,并将企业经营利润以分红的形式回馈投资者。但是由于股票市场的收益与风险同时存在,而且股票价格受多种因素影响。而本文为研究公司财务指标对股票价格的影响,选取了反映盈利情况的三个指标,即总资产利润率、净资产收益率、投资收益率。通过股票的日收盘价建立股票关联网络,并研究总资产利润率、净资产收益率、投资收益率与股票关联网络的拓扑结构特征之间的关系,以期针对性地对股民投资作出建议。第一章绪论部分着重介绍了本文研究的背景、现状以及目前主要的研究方法。第二章介绍了复杂网络的理论基础、复杂网络的统计特征以及如何构建网络的方法。第三章本文采用阂值法和最小生成树(MST)这两个不同的方法构建网络,并在两种不同的方法构建网络的基础上,比较分析其拓扑结构特征。研究结果发现:1.通过研究在不同阈值水平下所构建的股票网络,我们发现2006-2017年12个静态股票网络具有小世界性,即股票网络具有较高的集聚系数,较小的平均路径长度,股票之间具有较强的关联性。2.通过对股票网络的度分布情况研究后发现,不同阈值水平下的股票网络的度分布基本上不服从幂律分布。而运用MST方法所构建的股票网络中,2006、2007、2009、2013、2015、2016这六年的股票网络的度分布服从幂律分布,即存在“hub”节点。3.采用阂值法,我们在不同阈值水平下对股票网络的集聚系数、度、特征向量中心性进行研究,经统计后我们发现,在2006-2017年这12个静态股票网络中,中心股票主要集中在制造业、金融业以及信息产业,其中600177、600074这两只股票基本上始终处于股市关键地位。通过采用MST方法,我们对股票网络的中心性指标例如度中心性、接近度中心性、特征向量中心性进行研究分析后发现,与采用阈值法相比,尽管股票分布依然集中在制造业,但是股票在金融业和信息业的分布比例要更高。第四章本章节将总资产利润率与股票网络的度中心性、接近度中心性、特征向量中心性以及度进行回归分析。研究结果发现:1.总资产利润率、度、度中心性、特征向量中心性以及接近度中心性序列不存在单位根,即序列平稳,不存在伪回归;2.净资产收益率、投资收益率与股票关联网络中的度、度中心性、接近度中心性以及特征向量中心性之间不存在线性相关关系;3.总资产利润率与度中心性成正比关系,与接近度中心性,特征向量中心性以及度成反比关系。而当网络的度中心性以及接近度中心性大小相同时,我们发现度中心性对总资产收益率的影响更强。
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