基于复杂网络的个体投资者交易行为研究

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1、基于复杂网络的个体投资者交易行为研究Researchonindividualinvestors'tradingbehaviorbasedoncomplexnetwork专业：金融硕士作者姓名：董旭阳指导教师：张小涛副教授天津大学管理经济学部二零一五年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年

2、月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学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，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要本文采用了复杂网络的理论，对个体投资者的投资行为研究。本文的研究属于行为金融领域，但是在研究方法上有所突破。本文主要研究投资者行为，在研究投资者行为的时候采用了复杂网络的方法，将所有的个体交易者简化为网络中的一个个节点，投

3、资者之间的行为连接组成了整个网络。从网络整体的角度探究该网络的物理拓扑性质，聚类系数、度分布、平均路径长度和介数等指标，也结合金融理论站在整个网络的框架，对整个网络进行分析。同时采用最小生成树算法将整个投资者网络简单化，标出来所有最有价值的连街边。又根据投资者交易行为的相似性关系，将网络中的投资者划分为不同的群组，研究群组之间的差异，每个群组在投资方向和交易行为中确实有一定的差异。经过研究后得出群组内的投资者投资组合的相似性越高，投资者的交易行为相似性越高。为了验证这一观点的正确性，对一段时间后的投资者进行分组，探究有多少投资者保持了原来的投资特点。本文的研究意义在于能够迅速识别出投资者

4、网络中重要的节点，并时刻关注重要节点投资行为。同时将网络中的投资者分为不同的类别，明确区分不同类别的投资者行为的差异。识别投资者所属类别，加强群组内不投资者的沟通与交流，方便投资者探讨。关键字：复杂网络个体投资者投资组合交易行为ABSTRACTInthispaper,Istudythetheoryofcomplexnetworksandinvestmentbehaviorofindividualinvestors.Theresearchofthispaperbelongstothefieldofbehavioralfinance,butthereisabreakthroughinther

5、esearchmethod.Inthispaper,Iovercometheabovedifficulties,usingthetheoryofcomplexnetworks,tostudytheinvestmentbehaviorofindividualinvestors.Inthenetwork,Iregardalloftheindividualtraderstosimplifyasanode,thebehavioroftheconnectionbetweentheinvestorstoformtheentirenetwork.Istudythephysicaltopologyofn

6、etwork,suchasclusteringcoefficient,degreedistribution,averagepathlength,andtrytoanalyzethewholenetworkwithfinancialtheory.Atthesametime,theminimumspanningtreealgorithmisusedtosimplifythewholenetworkofinvestors,whichisthemostvaluableevenstreet.Accordingtothesimilarityofthebehavioroftheinvestors,th

7、einvestorsinthenetworkcanbedividedintodifferentgroups,andtherearesomedifferencesbetweenthegroups.Afterthestudy,thesimilarityoftheinvestorsinthegroupishigher,thehigherthebehavioroftheinvestorsis.Inordertoverifythecorrec