基于复杂网络理论的金融市场若干问题研究

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于复杂网络理论的金融市场若干问题研究作者姓名:指导教师:张鼎庄新田教授申请学位级别:博士学科类别:管理学学科专业名称:管理科学与工程论文提交日期:2013年9月论文答辩日期:学位授予日期:答辩委员会主席:评阅人:东北大学2013年9月万方数据ADissertationinManagementScienceandEngineering1—11n‘IlIo■1■Research0n■’inanciaimarRetsBaSecIOnComplexNetworksbyZhangDingSupervisor:ProfessorZhuangXintia

2、nNortheasternUniversitySeptember2013万方数据独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:多蝴日期:Ⅻf7.7,弓。学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学

3、可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年u/一年口一年半口两年口学位论文作者签名:签字日期:独J3.'.如导师签名:签字日期:习9I>影开一上肜、卜力万方数据东北大学博士学位论文摘要基于复杂网络理论的金融市场若干问题研究摘要复杂网络理论是研究复杂性系统的重要理论之一,它主要通过网络的形式模拟复杂性系统,抽象网络中的对象作为节点,对象间的某种关系作为网络的边,进而通过分析网络的整体或部分的统计特性得到复杂系统的性质。金融市场是一个非常复杂的系统,它有众多的投资者参与,由众多的投资品种组成,而众多的投资者的众

4、多投资行为形成了非常复杂的金融市场。这非常适合利用复杂网络理论进行研究,抽象金融市场投资品种作为网络的节点,投资品种间的相互关系作为网络的边,这样就形成了一个标准的复杂网络,可以通过对网络性质的研究得到金融市场的规律。本文针对国际国内的股票期货市场,以国际国内股票期货市场的价格数据作为基本数据构建复杂网络,利用复杂网络理论对其整体特性进行分析,得出理论及实践结果。主要研究工作有如下四个方面:(1)基于复杂网络理论的国际股票期货指数网络研究以61个国际股票指数作为研究对象,构建国际股票指数复杂网络,进而利用复杂网络理论将国际股票市场作为一个整体进行研究,研究了金融危机以来国际

5、股票指数的整体关联性特征。接着以文华财经发布的期货指数作为研究对象,构建国际期货指数复杂网络,利用复杂网络理论将国际期货市场作为一个整体进行研究,从国际期货指数的角度分析其对整体期货市场的影响及其自身之间相互影响的规律,进而分析各个产业在国民经济中的地位及相互的影响关系。(2)沪市股票中短期风险复杂网络特性分析利用股票VaR数组对股票中短期风险进行模拟,并以上海市场股票为节点,利用VaR数组之间的相关系数作为权值分别构建下跌期、上涨期和振荡期股票中短期风险复杂网络。分别计算在这三种情况下的复杂网络统计参数,考察三种情况下的股市风险特征,为实际投资操作提供~定程度上可以借鉴的

6、意见。(3)中国股市的网络节点同配性和网络导航现象研究以我国大陆股票市场作为研究对象,构建复杂网络,然后将股票分别按照地万方数据东北大学博士学位论文摘要区、行业、市值三种分类标准进行分类,研究三种分类标准下网络节点的同配性;再对按照行业分类标准下的网络导航现象进行研究。研究发现,在阈值较低时,中国股市表现出一定的异配性;而当阈值达到一定程度,则展示出较强的同配性。网络导航现象在股市中体现了异类股票问的相互影响作用,而在中国股市中存在较多的网络导航现象。(4)中国股市复杂网络中的分形特征以我国上海股票市场作为研究对象,利用阈值法构建复杂网络模型,从时间和空间两个角度对中国股市

7、复杂网络的分形特征进行分析。首先利用分形几何学对静态网络进行分析,得到静态网络的分形维数,再利用PUS分析方法对中国股市复杂网络聚集系数时间序列进行分析。发现所研究网络具有非常明显的分形特征。在本文的最后,总结了主要研究内容和结论,并指出了本文研究的局限性和进一步研究的方向。关键词:金融市场;复杂网络;统计特性:分形特征万方数据ResearchonFinancialmarketsBasedonComplexNetworksAbstractComplexnetworktheoryisoneoftheimportant

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