基于整体网分析方法的中国股票关联网络拓扑结构研究

摘要

近年来，我国股票市场的表现不尽如人意，不同学术领域的专家和学者从不同的角度对我国股票市场表现异常的原因进行了大量的研究。随着对股票市场研究的不断深入，人们认识到股票市场是一个复杂性系统，并通过复杂网络理论方法对其进行研究。　　本文运用复杂网络方法建立了基于股票日收益率相关系数的我国沪深A股市场的股票关联网络，并将其看作一个社会网络，然后运用社会网络分析中的整体网分析方法，研究股票关联网络的小世界特性和对股票关联网络进行中心性分析。对股票关联网络小世界特性的研究有利于了解股票之间价格波动传导的速度以及股票之间的凝聚程度，对股票关联网络进行中心性分析可以进一步认识我国股票市场的股票权力结构。具体内容可以分为三个方面：　　1、以沪深300指数成分股中239只股票为研究对象，并选取2013年1月4日到2013年12月31日共238天的股票日收盘价数据为基础，运用改进的阈值法，构建了中国股票关联网络。　　2、验证我国股票关联网络是否具备小世界的特性。在论述前人关于小世界的研究基础上指出小世界网络的特征，并以之为标准，运用整体网分析方法，判断我国股票关联网络是否具备小世界的特性。结果显示，我国股票关联网络是小世界网络，这说明：我国沪深A股市场内的股票价格波动传导速度较快，即一只股票价格的变动将很快对其他股票的价格产生影响；网络中直接连结的股票之间凝聚程度较高。　　3、对我国股票关联网络进行股票权力结构分析。本文主要运用整体网分析方法对我国股票关联网络的度中心性、中间中心性和接近中心性进行研究。主要结论有：　　（1）在我国股票关联网络中，度中心性排名前三的股票分别是中国电建、江西铜业和南方航空，它们的度分别为58，57和54。当它们的股票价格波动时，能分别对58、57和54只股票产生直接的影响，由于这种价格传导是直接的，因而也是迅速的；另一方面，这也说明它们的股票价格受到更多其他股票价格的直接影响，因而是更加容易波动的。　　（2）在我国股票关联网络中，中间中心性排名前三的股票分别是中国建筑、南方航空和东方航空，这说明中国建筑、南方航空和东方航空处于网络中的最“好”位置，被大部分股票所依赖；不同股票的中间中心度差距比较大，表明网络中被高度依赖的股票只有少数。　　（3）在我国股票关联网络中，接近中心性排名前三的股票分别是中国电建、南方航空和中国建筑，这说明中国电建、南方航空和中国建筑在其他股票价格波动时，能以最快的速度影响网络中所有其他股票，并有可能影响整个股票价格指数的变动。

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英文摘要

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第一章 绪论

第一节 研究背景与选题意义

第二节 研究现状与文献综述

第三节 研究内容与组织框架

第四节 研究方法

第五节 研究创新点

第二章 整体网分析方法概述

第一节 相关概念

第二节UCINET6软件简介

第三节 本章小结

第三章 中国股票关联网络模型的构建

第一节 阈值法的改进

第二节 股票关联网络的构建

第三节 本章小节

第四章 股票关联网络的小世界性验证

第一节 小世界的特征

第二节 小世界的测量指标

第三节 我国股票关联网络小世界性的验证

第四节 本章小结

第五章 股票权力分析

第一节 中心性分析介绍

第二节 基于股票关联网络的股票权力分析

第三节 本章小结

第六章 总结与展望

第一节 总结

第二节 论文的不足

第三节 展望

附录

参考文献

致谢

攻读硕士期间的科研成果