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我國股票市場復雜網絡模型的“去噪”研究——基于隨機矩陣理論

李燕; 洪振木 安徽財經大學金融學院; 安徽蚌埠233030
  • 復雜網絡
  • 隨機矩陣理論
  • 穩定性
  • 投資組合風險
  • 股票市場

摘要:復雜網絡是研究股票市場強有力的工具,構建一個含有優質信息的股票市場復雜網絡模型是研究股票市場網絡特性的基礎。以2017年7月上證180指數成分股的5分鐘高頻交易數據構建股票市場復雜網絡模型并對RMT理論(隨機矩陣理論)在我國股票市場的優化機制進行研究。從網絡穩定性、投資組合風險兩方面探索網絡優化前后拓撲性質的迥異。實證分析結果表明,當市場相對穩定時,優化網絡有著比原網絡更好的穩定性,并且在允許賣空的條件下,RMT方法相對準確地估計了風險,減小了實際投資風險。

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