發(fā)布時間：2021-02-22 19:10

　　利用2017-01-03—2018-12-31時段標普&500指數(shù)（美國）、富時馬拉西亞指數(shù)（馬來西亞）、瑞士SMI指數(shù)（瑞士）、比利時20指數(shù)（比利時）、中國上證指數(shù)（中國）、意大利富時指數(shù)（意大利） 6個國家的股票每日收盤價數(shù)據(jù),基于有限穿越可視圖理論構建了股票數(shù)據(jù)時間序列網(wǎng)絡,通過計算網(wǎng)絡的度分布、聚類系數(shù)、介數(shù)等特征來分析其拓撲結構.結果表明這些網(wǎng)絡具有小世界特性,度分布呈現(xiàn)冪律特性等特點,也揭示了股票市場的部分特征.最后,探討了基于有限穿越可視圖的股價預測. 

【文章來源】：湖北民族大學學報(自然科學版). 2020,38(03)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]復雜網(wǎng)絡中輿情轉變方向預測方法研究與實現(xiàn)[J]. 朱玉,李楓.  內蒙古民族大學學報(自然科學版). 2019(05)
[2]復雜網(wǎng)絡可視圖及其在內河港口吞吐量預測中的應用[J]. 傅培華,張亞,詹正剛,王秀麗.  物流技術. 2018(11)
[3]基于有限穿越可視圖的時間序列網(wǎng)絡模型[J]. 周婷婷,金寧德,高忠科,羅躍斌.  物理學報. 2012(03)
[4]關于股票數(shù)據(jù)波動性的多變點研究[J]. 周江濤,韓四兒.  西南民族大學學報(自然科學版). 2006(06)

碩士論文
[1]滬深股票市場復雜網(wǎng)絡動態(tài)拓撲結構及穩(wěn)健性研究[D]. 胡雪晶.湖南大學 2019
[2]基于可視圖的場景時間序列相似性方法研究[D]. 汪恒.武漢大學 2017



本文編號：3046434