針對金融市場的核心變量——收益率和波動率,基于高維狀態(tài)空間模型,利用EM和稀疏算法,分別建立了金融產(chǎn)品之間的收益率網(wǎng)絡(luò)和波動率網(wǎng)絡(luò)。前者刻畫了金融產(chǎn)品收益之間的相互關(guān)系,后者刻畫了金融產(chǎn)品風(fēng)險之間的關(guān)系。相對于已有模型,上述模型可有效處理高維時間序列數(shù)據(jù)。對深圳、上海、香港和紐約市場的股票交易數(shù)據(jù)分析,找出了相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。以上市場的數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,相對于波動率網(wǎng)絡(luò),收益率網(wǎng)絡(luò)具有更高的度數(shù)中心勢,把這種現(xiàn)象歸因于政策等因素對收益率的影響更為直接和簡單,而對波動率的影響則是間接和復(fù)雜的。上述研究結(jié)果也為構(gòu)建多變量波動率模型提供參考。 

【文章來源】：計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019,55(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

深現(xiàn)股票市場收益率網(wǎng)絡(luò)

深溯股票市場波動率網(wǎng)絡(luò)

紐約股票市場收益率網(wǎng)絡(luò)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]上海證券市場A股股票網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜特性分析[J]. 宋宜飛,邵峰晶,孫仁誠.  青島大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(01)
[2]隨機(jī)波動率模型的參數(shù)估計及對中國股市的實證[J]. 吳鑫育,馬超群,汪壽陽.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014(01)
[3]一種基于閾值構(gòu)建金融網(wǎng)絡(luò)的新方法[J]. 宋寧寧,韓華,吳翎燕.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(06)

博士論文
[1]基于有限混合狀態(tài)空間的金融隨機(jī)波動模型及應(yīng)用研究[D]. 鄭挺國.吉林大學(xué) 2009

碩士論文
[1]上證股票市場的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特性研究[D]. 涂洋.安徽財經(jīng)大學(xué) 2016



本文編號：3090797