基于复杂网络理论的股票指标关联性实证分析

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1、第22卷第12期中国管理科学Vo1．22．NO．122O14年12月ChineseJournalofManagementScienceDec．。2Ol4文章编号：1003—207(2014)12—0085—08基于复杂网络理论的股票指标关联性实证分析张来军，杨治辉，路飞飞(1．南京大学商学院，江苏南京210093；2．安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233000)摘要：复杂网络理论是研究股票市场内在结构和功能的有力工具，股票指标的关联性已成为研究股票市场的一个新视角。基于复杂网络理论对深沪300指数(2011年7月28至2012年2月28)构建网络拓扑结构。利用DFA进

2、行数据筛选，计算筛选后数据的股票指标的绝对相关系数。根据股票指标的绝对相关系数概率分布确定阈值，构建网络拓扑结构，计算股票指标的网络统计特征指标，分析收益率、成交量、市盈率的网络结构。研究结果表明，股票收益率和成交量指标的具有较强的关联性，具有小世界性质；市盈率指标具有较弱的关联性，不具有小世界性质，是随机网络且受外界影响较大、效率低下，风险比较大。关键词：复杂网络；DFA；股票指标；拓扑结构中图分类号：F830．9文献标识码：A证分析方法]进行完善，以具有代表性的沪深3001引言指数成分股票为研究目标，运用消除趋势波动分析复杂网络理论可以用来描述大多数含有相互作法(Deter

3、ministicFiniteAutomaton，DFA)算法构用的实际系统，比如股票指标间的关联性。大量包建相应的股票指标关联网络[，分析网络的拓扑性含多个体和多个体相互作用的系统都可以抽象为复质；根据绝对相关系数确定阈值计算不同阈值下的杂网络，其中每一个个体对应网络的一个顶点，个体网络特征指标，构建网络结构拓扑，分析收益率、成之间的联系或相互作用对应连接顶点的边。这种描交量、市盈率的关联性。述方法已被广泛应用于各种实际系统的研究，如股票市场是一种特殊的投资市场，对股票市场wWw网络、Internet网络、神经元网络等，这些实的深入研究有助于人们了解股市的结构，分析股市际网络具

4、有与传统规则或随机网络[不同的拓扑性风险和判断股市未来变化趋势。然而当前针对股价质。近年来，人们运用复杂网络理论来研究金融市的波动性进行了大量的研究工作。Fama和场[2(特别是股票市场)，主要有研究股票关联网络French认为，市盈率与股票收益率之间存在负相的基本拓扑统计性质口和运用股票关联网络挖掘内关；而Fuller，Huberts和Levinsonl_2。则发现，与低在的等级聚类结构。对于后者，传统的金融研究文市盈率的股票相比，高市盈率股票具有较高的收益献提出了许多方法，如主成分分析法等，然而这些方率。何诚颖研究了中国股市市盈率分布特征，实证分析了1995年底至2002年

5、底市场个股市盈率结法并不能准确的表述这一复杂系统间的关系。股票之间的关联和聚类结构对于投资理论和风险管理具构状况，得出低于市场平均市盈率的行业股票未来有重要的意义，基于复杂网络的分析提供了一种独总是比明显高于市场平均市盈率的行业股票有更好的表现的结论。实际上其结论与2009年以来中国特的视角和方法。由于各股票市场具有不同的运行环境和发展历程L4]，已有的外国股票市场关联网股市的个股表现不相符的。颜竹梅，刘亦文，黄静寅l9研究了中国股市市盈率变化趋势得出沪深股市络_5的分析结论不一定适用于中国，而目前中国的市盈率波动的上限处于比较高的水平，与其他国际相关研究尚不多见。因此本文对现

6、有的复杂网络实市场未表现出一致性。赵静梅，吴风云[1们认为数字收稿日期：2012—09—10；修订日期：2013—04—20崇拜影响投资者的选股行为和股票的价格，对上海作者简介：张来军(1991一)，男(汉族)，江苏盐城人，南京大学商证券交易所股票代码尾数为8的股票(8股票)进行学院，硕士研究生，研究方向：产业经济学．了研究，发现8股票长期异常收益率偏低，长期跌幅·86·中国管理科学较大。事实上反例很多。陈浪南，孙坚强[J分析股这无疑是理论研究工作中的一块亟待开发的领域。票市场资产收益的跳跃行为，采用中国的上证综合而伴随着复杂网络和混沌系统相关知识体系的建指数、香港恒生指数、台

7、湾加权指数和美国的道琼斯立，人们越来越多地将各种经济、社会活动抽象为网工业指数、纳斯达克综合指数的数据对资产收益的络进行分析，以期透过纷繁复杂的表面现象认识其跳行为进行实证检验。内在的运作规律，同时虽然复杂网络拓扑结构特征在复杂网络理论研究不断深入的同时，对复杂的描述与度量、复杂网络建模、复杂网络上的动力学网络理论的应用性研究已开始从计算机控制学科快机制以及复杂网络的鲁棒性和脆弱性等方面理论已速扩散到社会经济管理领域。而金融市场的复杂性经有了较为完整的理论雏形，但是复杂网络系统理研究成为经济