Please wait a minute...
文章检索
复杂系统与复杂性科学  2014, Vol. 11 Issue (3): 50-57    DOI: 10.13306/j.1672-3813.2014.03.008
  本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
复杂网络视角下的国际证券市场结构特征分析
韩冬梅, 王雯
上海财经大学信息管理与工程学院,上海 200433
Analysis of International Stock Market Structure and Feature from the Perspective of Complex Network
HAN Dongmei, WANG Wen
School of Information Management and Engineering, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China
全文: PDF(1492 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 以Kendall's秩相关系数作为网络边权值,构建复杂网络,测度国际证券市场指数收益率序列的波动相关性,分析该复杂网络的拓扑结构,发现该网络具有显著小世界特性,无明显无标度特性,并存在三大社区。研究结果与市场现实之间存在较好的对应关系,证明方法的有效性。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
韩冬梅
王雯
关键词 复杂网络Kendall’s τ秩相关系数小世界社团结构结构洞    
Abstract:The complex network is established to measure correlations in fluctuation among index return series of stock markets from various countries, with the Kendall’s τ rank correlation coefficient as the edge weight. The network topology characteristics are studied and analysis results show that the international stock market network is endowed with small-world effect, without scale-free nature and three communities are found. The results agree with reality,which has certain instructive effect on the setting of immunization strategies.
Key wordscomplex network    Kendall’s τ rank correlation coefficient    small-world effect    community structure    structure hole
收稿日期: 2013-09-01      出版日期: 2026-06-22
作者简介: 韩冬梅(1961-),女,吉林长春人,博士,教授,主要研究方向为管理科学与工程。
引用本文:   
韩冬梅, 王雯. 复杂网络视角下的国际证券市场结构特征分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2014, 11(3): 50-57.
HAN Dongmei, WANG Wen. Analysis of International Stock Market Structure and Feature from the Perspective of Complex Network[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2014, 11(3): 50-57.
链接本文:  
https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/10.13306/j.1672-3813.2014.03.008      或      https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/Y2014/V11/I3/50
[1] Newman M. The structure and function of complex networks[J]. SIAM Review, 2003, 45(2):167-256.
[2] Caraiani P. Characterizing emerging European stock markets through complex networks:from local properties to self-similar characteristics[J]. Physica A:Statistical Mechanics and Its Applications, 2012, 391(13):3629-3637.
[3] Li P, Wang B. Extracting hidden fluctuation patterns of Hang Seng stock index from network topologies[J]. Physica A:Statistical Mechanics and its Applications, 2007, 378(2):519-526.
[4] Zhang J, Zhou H, Jiang L, et al. Network topologies of Shanghai stock index[J]. Physics Procedia, 2010, 3(5):1733-1740.
[5] 庄新田,闵志锋,陈师阳.上海证券市场的复杂网络特性分析[J].东北大学学报:自然科学版,2007,128(7):14-18.
Zhuang Xintian, Min Zhifeng, Chen Shiyang. Characteristic analysis of complex network for shanghai stock market[J]. Journal of Northeastern University:Nature Science, 2007,128(7):14-18.
[6] 徐晓萍,杨欢,韩定定.金融危机对中国证券网络影响的实证研究[J].复杂系统与复杂性科学,2012,9(2):13-22.
Xu Xiaoping, Yang Huan, Han Dingding. Empirical study on Chinese stock network under financial crisis[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2012, 9(2):13-22.
[7] 辛宝贵,陈通.不完全信息下异质多寡头投资的复杂性研究[J].复杂系统与复杂性科学,2011,8(4):51-58.
Xin Baogui, Chen Tong. Complexity of heterogeneous multiopoly inverstement with incomplete information[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2011,8(4):51-58.
[8] Boginski V, Butenko S, Pardalos P. Statistical analysis of financial networks[J]. Computational Statistics & Data Analysis, 2005, 48(2):431-443.
[9] Kendall M. A new measure of rank correlation[J]. Biometrika, 1938, 30(1/2):81-93.
[10] 汪小帆,李翔,陈关荣.复杂网络理论及其应用[M].清华大学出版社,2006
[11] Watts D, Strogatz S. Collective dynamics of ‘small-world’ networks[J]. Nature, 1998, 393(6684):440-442.
[12] Girvan M, Newman M. Community structure in social and biological networks[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2002, 99(12):7821-7826.
[13] Newman M. Fast algorithm for detecting community structure in networks[J]. Physical Review E, 2004, 69(6):066133.
[14] 刘军,整体网分析讲义:UCINET软件实用指南[M].上海:上海人民出版社,2009
[1] 岳芳, 张涵, 樊茂瑞, 戴文慧, 郭剑锋. 开放式交互平台知识协同中的群体观点演化模型与实证[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(2): 8-18.
[2] 孙艳琴, 吴怀宇, 陈志环. 异维异构多重边复杂网络的广义外同步控制[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(2): 34-40.
[3] 于海波, 高彦丽, 陈世明, 凤超. 异质耦合下铁路-经济多层网络鲁棒性分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(2): 48-56.
[4] 聂廷远, 王艳伟, 聂晶晶, 刘鹏飞. 基于注意力机制和复杂网络的FPGA可布性预测[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 53-59.
[5] 户佐安, 杨江浩, 邓锦程. 考虑多元变量的世界航空网络综合鲁棒性研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 60-69.
[6] 潘文祥, 李东艳, 孙思翔, 佟宁. 一种基于社团外围节点的网络鲁棒性优化策略[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 70-78.
[7] 孙小慧, 刘毅, 米玉梅, 吕凯. 韧性视角下城市地铁与常规公交网络关键站点及线路识别[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 26-36.
[8] 牟奇锋, 李晓倩. 基于邻接矩阵的复杂网络演化融合迭代方法[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 79-86.
[9] 孙文静, 余路粉, 潘文林, 蓝春江. 基于节点影响因子和贡献因子的复杂网络重要节点识别[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2026, 23(1): 87-95.
[10] 卢新彪, 刘泽诚, 陈贵允, 杨铁流, 高兴. 基于图卷积网络的复杂网络能控性提升方法[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(4): 24-28.
[11] 周青, 李依函, 陈文冲. “互联网+”企业创新生态系统网络演化分析[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(4): 1-7.
[12] 章浩淳, 寇博潇, 张泰杰, 唐智慧. 基于Granger Causality的滑坡机理网络客观权值确定方法[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(4): 63-70.
[13] 韩世翔, 闫光辉, 裴华艳. 复杂网络上双向免疫对传染病传播的影响[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(4): 55-62.
[14] 张琦, 汪小帆. 复杂网络观点动力学分析与干预若干研究进展[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(2): 31-44.
[15] 张明磊, 宋玉蓉, 曲鸿博. 基于图注意力机制的复杂网络关键节点识别[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2025, 22(2): 113-119.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed