【摘 要】
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本文收集了21种典型股票市场在2000年1月至2019年4月间的股票指数并对其进行非平稳性度量,研究对比各股票市场价格指数的非平稳性,根据非平稳性度量结果选取基于快速搜索和发
【机 构】
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武汉理工大学理学院,湖北 武汉,430070
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本文收集了21种典型股票市场在2000年1月至2019年4月间的股票指数并对其进行非平稳性度量,研究对比各股票市场价格指数的非平稳性,根据非平稳性度量结果选取基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法对各国股票市场进行分类,建立了NS-DPC股票市场分类模型.最终结果为:太平洋新月型经济带与“一带一路”合作国家为第一类,较为强势的欧美国家股票市场为第二类,欧盟国家股票市场为第三类,分类结果符合各大经济板块的实际情况.NS-DPC模型很好地衡量了股票市场的非平稳性并站在该角度进行分类,分类结果说明了同类国家的股票市场指数具有相关性,可根据某一国家股指数据预测其他同类国家的股票市场指数趋势,更应重视对同类国家曾发生过的经济问题或大事件进行规避预防,及时调整本国国家战略与实施政策.
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