基于两轮最小生成树的股票网络模型构建

谢先招 韩 华 章 鹏 王海军

1(武汉理工大学理学院 湖北 武汉 430070) 2(华中科技大学管理学院 湖北 武汉 430074)

基于两轮最小生成树的股票网络模型构建

谢先招1韩 华1章 鹏1王海军2

1(武汉理工大学理学院 湖北 武汉 430070)2(华中科技大学管理学院 湖北 武汉 430074)

针对阈值法和最小生成树算法构建的行业板块网络不利于进一步分析网络的拓扑特征，提出一种两轮最小生成树算法2nd-MST(The second round minimum spanning tree)构建网络的方法。从仿真和实证分析对该方法进行可行性分析，并对此方法进一步推广，运用收集的沪深交易所所有股票所属的65个行业板块的数据进行研究。从关键节点、鲁棒性和社团结构三个方面对其演化规律进行分析，进一步论证了该方法的可行性。

两轮最小生成树 行业板块 关键节点 鲁棒性 演化规律

0 引 言

金融系统的复杂性可以用复杂网络的工具来进行研究。近年来，国内外学者纷纷利用复杂网络理论来研究股票市场并建立网络模型，构建网络的方法也是层出不穷[1-3]。大多数学者采用阈值法和最小生成树算法进行股票网络构建来研究股票网络拓扑性质。Mantegna[4]首次提出了利用最小生成树(MST)对美国S&P500只股票进行了股票网络的构建，揭示了最小生成树网络具有树形结构，并证明了最小生成树网络与超度量空间的等价性。Onnela等[5]利用最小生成树构建了纽交所477只股票的关联网络，并分析了其拓扑结构特征。黄玮强等[6]采用最小生成树算法和平面最大过滤图算法构建了深证100和上证180相应的股票网络，揭示了股票的网络拓扑指标与波动率的相关性。……