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基于复杂网络的金融风险和波基于复杂网络的金融风险和波 动传导行为分析动传导行为分析 the analysis of the behavior based on the financial risk of complex neworks and volatilitity conduction 专专 业：业：2010 信息与计算科学信息与计算科学 指指 导导 教教 师：师： 申请学位级别：申请学位级别： 学学 士士 论文提交日期：论文提交日期：2014 年年 6 月月 8 日日 摘 要 20 世纪 90 年代以来，随着计算机科学、图论理论科学的不断探索，复杂 网络学科慢慢走入人们的视线并且快速发展起来。目前，金融经济领域的复杂 网络理论的研究也日益增多。本文便是基于复杂网络中无尺度模型的统计特征 对股票市场进行波动分析的。 此外，已知股票市场上不同股票的收益相互之间会存在影响，由此可看出 股票间相关系数矩阵及对应距离矩阵可用来对股票相互作用关系进行分析。在 此基础上提取的最小生成树网络常见用来研究股票结构。 本文首先选取了 2012 年 1 月 4 日至 14 年 5 月 5 日中上证 50 指数中股票的 日收盘价,以股票为节点,以股票收益率相关系数的度量距离为边构建复杂网络， 利用 prim 算法将股票收益率相关系数反映到最小生成树网络即所求的最小生成 树。然后对该网络进行分析并由此得出该网络的统计特性，即统计股票价格收 益和价格波动网络中中心节点的数目，计算网络度分布、平均度和平均路径， 也就是无尺度网络的特性，然后在此基础上分析了各股票收益率波动之间的联 系。 通过分析我们可以看到在上证 50 指数成份股中，存在几只特定股票包含较 高的度，他们的收益率变动会对其他股票的波动产生较为明显的影响。而总体 上各支股票度的大小差距不明显也可以看出这些股票中缺乏影响力很强的股票， 这也是我国股票于外国股市最大的区别之一。 关键词：最小生成树； 无尺度网络； 股票网络； 收益率波动 abstract since the 1990s, with the continuous exploration of the computer science and the graph theory science, the complex network disciplines gradually into peoples sight and quickly developed. currently, the study of complex networks theory in the field of financial economics is increasing day by day. this article is run the analysis of the fluctuation of stock market based on the statistical characteristics of scale-free complex network model. furthermore, its known that the interactions of the benefits between the different stocks of stock market, which can be seen the correlation matrix between the stock and the corresponding correlation matrix distance matrix can be used to analyze the interaction between the stock. on this basis, the minimum spanning tree network extraction common stock used to study the structure. the minimum spanning tree network extraction on this basis common used to study the structure of stock. firstly, we select the closing price of stocks of sse 50 index between the january 04 of 2012 to may 05 of 2014,the node is made by the stocks, the edge of the complex networks is build by measure the distance of the stock returns. the minimum spanning tree requested is reflecting by using prim algorithm put the correlation coefficient of stock yields into minimum spanning tree network. then draw statistical properties of the network by the analyze of this network, its also the number of the central node of the network of statistics that stock price gains and price volatility, next, computing network distribution, the average degree and average path, which is characteristic of scale-free networks, and then analysis of the links between the various fluctuations in stock returns on the basis of the network. we can see there are a few specific stocks contains a high degree in the sse 50 index constituent stocks through analysis, their yield changes will produce more significant impact within other stocks fluctuate. over all, the lack of influence strong stocks of these stocks can be seen by the size of the various stocks is obvious disparity, which is also the biggest difference between the stocks of our country and foreign stocks. key words： minimum spanning tree; scale-free networks; the stock of network; yield fluctuation 目 录 1绪论.1 1.1 课题研究的背景与意义 .1 1.2 复杂网络研究现状及其理论综述 .1 1.3 本文主要研究内容 .4 2最小生成树型复杂网络概述.5 2.1 最小生成树相关理论 .5 2.2 最小生成树常见算法 .6 2.3 本章小结 .7 3基于最小生成树的股票收益率网络建立与分析.8 3.4 股票相关知识 .8 3.5 股票价格发生波动的原因分析 10 3.6 基于最小生成树的股票收益率关联网络构建 14 3.7 对股票关联网络进行的总体分析 22 3.8 对股票关联网络波动及风险防范分析 24 3.9 本章小结 27 4结论28 参考文献.30 致 谢.31 附 录.32 天津科技大学 2014 届毕业论文 0 1绪论 1.1 课题研究的背景与意义 近年来，大量研究人员们从新的角度来研究世界上存在的一些复杂的现象， 并由此诞生了复杂性科学这一门学科。在大量的复杂性研究领域里，社会经济 学这个领域正是因为有人在参与其中，整的研究也变得越来越繁复。在这其中 金融市场由于它本身具有的特殊性及它在社会经济这个系统里所处的位置而在 复杂性研究中显得极为紧要。也正因如此，这门科学吸引了大量的学者，并导 致对金融市场的研究愈加深入。其中，股票市场身为包含大量参与人的金融市 场成为了专家学者们研究复杂系统的主要对象。以复杂网络为基础的股票收益 率波动机制的研究无疑将让我们更好的了解股市的运作机制，也可以更有效的 控制股市金融风险以促进我国金融市场的健康发展。 1.2 复杂网络研究现状及其理论综述 在网络理论研究里，复杂网络是由数目很大的节点和节点之间酷朔迷离的 关系协同构成的网络组织。用数学的话语来讲，便是一个有着足够庞杂的拓扑 结构布局的图。复杂网络具有简单网络所不具备的特性，而这些特性往往出现 在真实世界的网络里。复杂网络研究是当今社会科学研究的热门方向之一，与 现实中各种高度复杂的体系，如同互联网网络、神经网络及社会网络的研究有 着极为密切的关系。 1.2.1 复杂网络统计性质 复杂网络的研究第一步研究探查了网络中有一定规模的节点及与它有关系 的连接之间地性质，这些性质的各不相同指向了各不相同的网络内部构造，而 网络内部构造的各不相同导致系统功能也存在一定的区别。故而，对这些统计 特征的描述和研究是本文进行复杂网络研究的首要工作。 1.2.1.1 平均路径长度 平均路径长度指复杂网络中任意选定的两点之间最短路径长度平均值。从 一个节点 i 出发，途中经过一个又一个过程节点最终到另一个节点 j 所经过的所 有路径，就被称之为两点间的路径。其中最短的路径也称为两点间的距离，记 作。而网络的平均路径长度定义为：.这其中 n 是d(i, j) 2 d( , ) (1)i n j id i jn n 节点数目，并定义节点到自身的最短路径长度为 0。如果不计算到自身的距离， 那么网络平均路径长度的定义就会变为：. 它描述了网 2 d( , ) (1)i n j id i jn n 络中节点间的分离程度9。 天津科技大学 2014 届毕业论文 1 网络中两节点的路径长度意味着两只股票发生的波动最少需要经过多少只 其他股票的传递才能产生联系，网络最短路径是网络中任意两节点距离的平均 值，反映了网络的大小。 1.2.1.2 聚集系数 聚集系数被用来描述网络中的节点之间集结成簇的程度。简单来说就是一 个点和它的邻接的点之间相互连接的程度大小。一个节点 i 的聚集系数等c(i) 于所有跟它相连接的节点直接所具有的边的数目除以这些节点之间允许存在的 最大边数。显然的大小会介于 0 与 1 之间。越靠近 1，表示这个节点周c(i)c(i) 围的点越有聚集在一起的趋势。网络的聚集系数也可以说是整个网络中所有节 点的聚集系数的均值。很显然只有在全连通的网络中，聚集系数才能等于 14。 1.2.1.3 度分布 度是针对单个节点所阐述的概念。节点 i 的度定义为跟这个节点拥有k(i) 连接的其他节点的数目。网络里所有的节点 i 的度的平均值称为网络的平k(i) 均度, 记为。网络中节点的度的分布情况我们可以选用分布函数来描述。k 表示的是一个随便选取的节点的度恰好是 k 的几率, 也就等同于网络中度p(k) 数为 k 的节点的个数占网络中节点的总个数的比率3。 1.2.2 复杂网络常见模型 1.2.2.1 随机网络介绍 现在世界上最简单的网络模型便是规则网络，这一网络的特点是任意节点 的近邻数目都一样多。匈牙利数学家保罗厄多斯和伦伊于 1959 年提出了随机 网络的 er 模型。er 网络中有数量已经得到确认的 n 个节点, 任意一对节点按 照 p 的几率进行连接, 最后可以获得 n 条边。如果这 n 个节点产生完全连接并 最终形成全连通图则,那我们就可以计算出这一网络中的总边数为;如p1 (1) 2 n n 果,n 个节点互相不发生影响, 边数为 0; 连接几率 p 在 01 之间时网络中p0 的边数;平均度。随机网络的聚集系数 (1) n 2 pn n 2 k(1) n p n n 。随机网络模型这一重大成果之后，人们又提出很多新的模型。 rand k cp n 如小世界网络，无尺度网络等。 1.2.2.2 小世界网络介绍 1998 年前后邓肯瓦茨和斯蒂文斯特罗加茨创造了小世界网络模型，有着 高集聚系数和低平均路径长度的特征, 人们用他们的名字缩写命名为 ws 小世 界模型。这个模型从一个环状的规则网络开始,它具有 n 个结点，并且每个节点 向和它最距离最近的 k 个结点连出 k 条边，然后随机地重新连接网络中的每个 边，概率为 p，也就是把边的一个端点保证不发生变动，而另一个端点选择为 天津科技大学 2014 届毕业论文 2 网络中随便确认的一个节点。我们规定，任意两个不同的节点之间只能有一条 边，零条边和多条边都是不被允许的，并且每一个节点都不能有边与自身相连， 这也是对不同节点只能有一条边的变相阐述，这一切联合起来构建出了小世界 网络。这一网络有以下两个特征: (1)从规则网络出发:一个拥有 n 个节点的最近环形的网络,在它里面每一个 节点都跟它左右相邻的个节点产生连接,k 是偶数。 2 k (2)随机化重连:以几率 p 随机的重新连接网络中存在的每一条边,也就是把 边的一个端点维持稳定不变状态,而另一个端点从网络里的其他节点里面随机选 取,如果选取的节点己经与这个节点发生连接,那就再随便选取其他的顶点来重新 连接。另一方面我们也规定,任意两个不相关的节点之间最多只能有一条边并且 一个节点不可以存在边和它自身发生连接。在上面描述的模型中,当时就是p0 规则网络, 时就是随机网络,对于的这种情况,这一情况下存在一个p10p1 很大的区域,使得在这个区域同时拥有比较大的集聚系数以及小一些的平均距离 特征5。 1.2.2.3 无尺度网络介绍 尽管小世界模型可以很不错的描述出现实世界中存在的小世界性和高聚集 性，但是对于小世界模型的理论分析表明它节点的度分布依旧是指数分布的样 式。实际研究的结果已经表明对于大多数的大规模的真实网络用幂律分布来描 述它们的度分布会更加精确一些。幂律分布相对于指数分布它的图形不存在峰 值，大多数节点仅有少量的连接存在，而少数关键的节点却拥有大量的连接存 在，我们称它为无尺度网络9。这一网络中最著名的是巴拉巴西和阿尔伯特提 出的一个网络模型, 现在也可以被称为 ba 模型。他们认为以前的许多网络模 型都没有考虑到实际网络的如下两个重要特征: （1）增长特征:也就是网络的规模是在不断扩大中前进的。例如一本学术报 刊每个周期都会有大量新的科学研究类文章进行发表。 （2）优先连接特征: 也就是新的节点更倾向于跟那些具有较高的连接度的 “大”节点相连接。 这种关键的节点的存在使得无尺度网络对意外故障有比较强力的承担风险 的能力，但是与此同时面对协同性攻击时则显得网络不够稳定，无法有效抗拒 风险。现实中的许多网络都带有无尺度的特性，例如因特网、金融系统网络、 社会人际网络等等11。随机网络的度分布与无尺度网络的度分布对比如图 1-1 所示。 天津科技大学 2014 届毕业论文 3 图 1-1 随机网络的度（a）集中在某个平均值附近，而无尺度网络的度分布（b）则遵守 幂律分布 1.3 本文主要研究内容 本文首先介绍了最小生成树理论与常见算法，在此基础上，本文利用股票 价格收益率波动性数据构建了最小生成树的股票相关网络，通过分析数据和图 表进而研究上证 50 指数中 50 只股票之间收益率波动情况得出了符合无尺度特 性的结论，通过无尺度网络已知结论分析股票相关性质，进而分析若发生风险 情况股票间的风险传播并得出相关结论。 天津科技大学 2014 届毕业论文 4 2最小生成树型复杂网络概述 2.1 最小生成树相关理论 最小生成树理论是图论里的重要理论之一，由于该理论对构建股票收益率 波动模型很是有效，采取该理论进行模型构建。 图论是数学的一个分支，在计算机科学得到迅速发展的今天，图论也得到 了越来越多的应用，它可以直观，简洁，形象的描述世界上存在的诸多问题。 图论现在已经成为了研究自然，工程，社会科学的重要工具。图论相关的图不 是常见几何学里滴图形，图论里图的点和线都被赋予了独特地含义，用来描述 某类事物间某种关联，这些展示实际问题特性的点和线构成的集合就构建了图 论研究的对象。应用图论研究越来越复杂的经济和社会系统有着巨大的潜能。 2.1.1 图的基本概念 图论中把图命名为，它里面 v 是定点集合，e 是边的集合。如图 g(v,e) 2-1 所绘的图 g 可描述为： 1234567 v,v v v v v v v （2- 1234567 e,e e e e e e e 1） 若实际运用中，图中每条边都带方向时，图便称为有向图，边便是有向边， 有向边 e 用和它联系的两个顶点的有序对来描述，即显示边 e 的起点为 u，终点为 v。图 2-1 便是有向图，标注中带方向的有向图 g 如图 2-2 所示。 图 2-2 可显示为： ，g(v,e) 1234567 v,v v v v v v v (2-2) 12241424355657 e,v vv vv vv vv vv vv v， 如果顶点 v 是边 e 的顶点之一，则称边 e 和顶点 v 相联系，对于顶点 u 和 v，若，则称 u 和 v 邻接。(u,v)e 以上是图的集合表示法，也是研究图的基本描述方法。同时，图也可以通 过矩阵来识别和分析。 例如图，可以构建一个矩阵g(v,e)a() ijn n a 在其中， , （2-nv 1,( ,) 0, ij ij v ve a 其他 3） 天津科技大学 2014 届毕业论文 5 那么矩阵 a 就是 g 的邻接矩阵，它里面包含有 g 的所有信息。我们可以 通过矩阵 a 运算从而得到 g 的性质。 图 2-1 无向图 图 2-2 有向图 2.1.2 树的相关概念 树也是图论里最重要的概念之一。给定一个图，如果它不含任何g(v,e) 回路，就成为林，如果 g 又是连通的，即这个林只有一个连通支，就称它为树。 如图 2-3 就是一个最简单的无回路连通图，即树。 在一个无向并且连通的加权图中，我们对每一条边均赋予g(v,e)( ,) ij v v 权值, 从图 g 找出一棵树，如果它的权值之和是最小的，那么就叫这( ,) ij w v v 棵树为图 g 的一个最小生成树。 图 2-3 树图 天津科技大学 2014 届毕业论文 6 2.2 最小生成树常见算法 2.2.1 prim 算法 思想：prim 算法主要从节点出发，首先从树形网络的根节点开始，逐个增 加分支节点，完成连通网络的最小生成树构造。具体做法如下： 步骤 1：提取网络中任意节点作为最小生成树的起始节点。 步骤 2：执行以下操作： 1）将整个网络中的节点进行划分，即：“集合 1”为属于该树状结构的点 集合， “集合 2”为该树状结构外的节点集合； 2）确定两个集合中所有节点的连接边； 3）选取权值最小的连接边作为树形网络的边，同时，并将与这条边相连的 两个节点作为树形网络的节点。 步骤 3：重复以上操作，直到所有节点都被加入到树形网络中。 prim 算法的所有操作都围绕节点展开，逐个确定网络中每一个节点，因此 prim 算法对于求连接边很稠密的网络的最小生成树更加适用。 2.2.2 kruskal 算法 思想：kruskal 算法主要从连接边出发，在顶点确定的情况下，将满足条 件的连接边加入到最小生成树网络中。具体做法如下： 步骤 1：确定最小生成树节点，即原始网络的全部节点和节点之间对应连 接边； 步骤 2：将所得连接边的权值按一定顺序排列； 步骤 3：将排列的权值从小开始依次添加到树形网络中，其中若产生回路 则考虑下一条边，直到所有节点两两之间有且只有一条连接边为止。 后一种算法重点从树形结构的边入手，通过每条边的权值大小比较来计算 生成最小生成树，所以 kruskal 算法是和求解原始网络中连接边很分散稀疏情 况下的最小生成树。 2.3 本章小结 本章介绍了最小生成树的相关理论及算法，阐述了图论中图和树的概念， 并在最后介绍了最小生成树的基本概念以及最小生成树的两种常见实现算法， 分别为 prim 算法以及 kruskal 算法。这些算法的介绍为下文所进行的研究即 在股票市场收益率数据中提取最小生成树网络打下了基础。 天津科技大学 2014 届毕业论文 7 3基于最小生成树的股票收益率网络建立与分析 3.1 股票相关知识 股票市场是股票上市以及进行交易的场所。资本的供求矛盾乃社会再生产 中极为重要矛盾，在一个方面，社会上拥有着极多的无用资金，需要找到使用 紫金的机会，以求实现资本价值的增加，它们构成了资本的供给关系；另外一 个方面，经济的发展也需要获得更多增加的资金投入，有必要向社会借贷更多 的资金，这一切构成资本需求的关系。股票市场就是为解决资本的供求矛盾而 产生的市场，是经济发展到达了一定时期的产物。股票市场成就了投资需求与 筹资需求的对应连接，从而有效地消除了资本的供应和需求的矛盾。 股票指数是应用统计学中的指数法门制造而完工的，展示了股市总体价格 或者某些股票价格变动以及变化行势的标志。 在制造成分指数的时候，为了能够确认所选样本拥有足够的代表特性，国 际上习惯用的方法是，全面的参考样本股的市场价值总和以及成交数额在所有 的上市股票中占有的分量，并且重组的考虑所选取的样本股公司在对应行业有 的代表性。指数公布以后，还要参考市场变化的情况随机的更换样本股的成分。 计算股票的指数的时候，经常把股票指数与股价平均值分开来进行研究。 按照已知，股票指数也就是股价的平均值。但从这两个指数对股市的事实上的 用处而言，股价的平均值是映象多种股票价格发生变动的一般等级，一般来说 我们以算术平均数进行展示。当前研究中，针对不同时期的股价平均值进行的 比较，能够认知到多种股票价格发生变化的等级。而股票指数也是展示不同时 期的股价变化状况的对应的指标，也就是将首要的阶段的股价平均数作为另一 阶段股价平均的基准的百分比。经过对股票指数进行的研究，人们能够了解计 算周期内的股价对比基础周期而言的股价上升或者下降的百分比。因为股票指 数是一个相对的指标，因而就一个比较长的时期而言，股票指数比股价平均数 能够更加精确地衡量出股价的变动。 特别的，中国的股票市场在短短十几年的时间内，发展十分迅速，获得了 令让世人惊叹的成果。例如，在市场中硬件和软件的方面，有一些已经缩短或 者赶上世界发达国家的股票市场水平。但是也必须明白，中国的股票市场仍旧 处于比较幼小的成长时期，和成熟股市进行对比，中国的股票市场在发展期间 中还拥有着很多的问题，这在另一方面也要求我们必须对这个东西加以重视并 进行研究，然后努力探索中国的股票市场在未来可能的发展方向。和世界上主 要的其他国家相比较，中国的股票市场发展最特别的地方就是“新兴加转轨 ” ， 天津科技大学 2014 届毕业论文 8 “新兴”是指发展的时间比较短，成熟度还不够充分，存在一系列的基础制度 以及市场中要点的缺失，需要通过持续进行的改革以及发展来市场结构进行优 化并且成就市场功能；“转轨”也就是指中国的股票市场从计划经济向市场经 济转轨的过程，这个过程存在某些先天性的不充分，如市场的建设尚且还不够 完美，股票市场的监管还有待加强，投资人群的教导需要大力进行推演。从目 前状况来看，中国的股票市场依旧存在着如下所示的主要问题： （1）依旧存在着一定概率上的“行政化” 。曾经在 1993 年 11 月召开的十 四届三中全会上，精确的提出了建设社会主义的市场经济，振兴资本市场。然 而，在推动股票市场的构建中，当前依旧存在着将传统的行政思维方式应用到 新兴的股票市场中的发展以及建设中出现的情况。中国的股票市场自从建立开 始，就在我们国家所强制性进行的制度变迁的情况下，将股票市场规划进了行 政化的份额，资本市场的行政化愈发严重。在资本市场的“行政化”进程中， 股票市场展现出了管制性，低水平以及均衡的特性，和发达国家想比照，金融 抑制这种情况在中国新兴市场也有一定程度的表现。在上市公司的选取上，依 旧沿用了计划经济时代的行政审批的制度。中国的股票市场建立的起初是充作 企业改革试点的平台，然而随着国有银行一步步的沦为“财政的出纳” ，并且在 不断的累计不良贷款以及金融风险之后，中国的股票市场也变成为解决我国国 有企业的高额欠债与资金需求困难问题、功能是降低国有银行体系累计的信用 风险。民众经营的企业和无穷无尽的中小技术企业虽然有着不错的经营成果以 及发展前途，但是却非常难以进入股票市场进行上市从而获得该公司所急切需 要的发展资金。 （2）国家拥有的企业退市机制目前还不完善。我们都知道，中国的股票市 场中的上市公司大部分由国家拥有的企业改变而来，股票市场上市公司在国家 规制内由国有企业的缺陷移植而来的情况。这些上市公司的问题，在极大的程 度上由于国有企业所存在的体制性缺点，在向着市场经济发展的进程中，大量 的企业至今仍没有在市场中自我保护的能力，为了战略战术的成果，政府必须 对上述的企业进行支撑。另外，转轨经济里面几乎所有国有企业都有着许多政 策性责任，这些责任出现在转轨前的制度里。由于政府针对企业的“隐性担保” 来自于政策性责任，这些责任来自于计划经济时期，政府对来自政策责任的亏 损有一定的责任。这种事实被匈牙利的一个经济学家叫亚诺什科尔内，称之 为“预算软约束” 。 （3）行政化监管导致了市场机制的不正常变化。在行政管制占主体地位的 市场中，政府里的监管部门和市场中的主要成分处于信息的不对称情况下，行 政的管制无法按照市场中的已知规律来掌控市场，这一切必然导致了上市公司 为自身利益的最大化而为其行为做出最佳也是最理性的抉择。在监管政策没有 足够的效率，监管力度也不够强力的状况下，市场中参与的主体利用信息的不 天津科技大学 2014 届毕业论文 9 对称性，以求或恶自身利益的最大化。股票公司都有着极大的动机使用现有的 信息不对称性和公司间合同的不完善性对账面利润进行控制，然后达到再次进 行融资的资格。这种造成股票市场失控的信息不规范性，在一个方面是股票公 司内部存在缺陷；另外一个方面，是政府监管部门的不完善的合同缺陷，没有 市场化的监管进行硬性制约导致了不好的效应，使股票市场中的传导机制被扭 曲。 3.2 股票价格发生波动的原因分析 股票的价格也就是股票在市场上进行售卖的价格，又可以称之为股票市价 或股票行市。股票可以变成有价股票的证明，它自身并不存在价值，股票之所 以存在价格，可以充作买卖的对象，是由于股票可以给持有它的人带来利益作 为收入。买卖股票在事实上也可以看作购买或转让获得利息收入的证明，是一 种权利的转移，也可以看作一种资本所有的权利和收益权利的交易。 3.2.1 基本因素 股票是一种与众不同的交易品，股票价格之所以存在首先是由于股票所拥 有的基本投资价值。购买股票事实上可以看作一种投资行为。投入资金买入股 票的计划就是为了通过股票取得利益，即希望股票价值可以增加、利息也可以 增加或股价上涨从而带来收益，这也就是这只股票在首次上市的时候股票价格 的基础，它控制着股票的基本价格。我们也可以说，股票的交易价格由股票的 投入资金的价值来进行决定，它可以直接跟预期的收益并且和银行的利润概率 有一定关系。按照另一种说法，预期股票收益和银行利润率是股票行市产生影 响的两个基本原因。两个原因中，银行利润率与股票行市有着反比的关系，说 白了就是银行利率低，股价就高。预期股票收益与股票价格成正比，也就是预 测的股票收益越高，股价就越高。除了上面已经讨论的两个可能影响股票价格 的基本因素即预期股票利润和银行利润率以外，还有很多不同的因素随时随地 的影响着股票价格所发生的波动。 3.2.2 主观因素 主观因素也就是和股票市场里上市的本公司有关的因素，具体表现在： （1）股票公司在社会上的名声以及该公司经营获得利润的情况 发行股票的公司的社会名声以及它获得利润的能力是和股票的价格正相关 的。企业的名声越好，社会知名度越大，公司的经营状况一般而言也就好，公 司一般而言也就越加兴旺，利润自然也就多，购买股票人们也就更加信任这个 公司的盈利能力，股票就会收到欢迎，价格也就会不断上涨；如果情况相反自 然就完全不同了。假如我们对公司营销获得利润的因素进行一一分析，我们可 以找到很多的因素：1、公司老板的人品、公司的设备先进程度、工艺以及技术 能力的先进程度、公司管理层的能力、公司市场部门进行营销的能力等；2、公 天津科技大学 2014 届毕业论文 10 司运营的产业、经营的与众不同之处、公司产品的构成、公司产品的品质、公 司产品的基本消耗等；3、公司以前的收益情况、公司现在的收益情况、公司计 划在未来获得的收益情况等。这些因素全部都是股票价格得以形成并且发生变 动的原因。 （2）股票公司的发展前景 有的股票公司虽然目前利润丰厚，但买家认为该公司以后的发展前途不大， 如所有人都相信生产胶卷的公司不会有前途，股票自然不可能畅销，价格自然 也就会受到波及。股票公司在社会上的声誉与公司的经营情况在收益下发的时 候就可以很明显的表现出来，另外明显的投资者买入股票是着眼于未来，为了 将来可以获取更高额的收益，那些有股票交易经验或者熟悉股票市场的投资人， 当他们了解了某股票公司的经营前景并对该公司看好时时候，就会争先购买这 个公司的股票，这自然会影响并带动别的投资人来投入紫金购买股票。显而易 见的，这个股票公司的股票价格会上涨。 3.2.3 客观因素 客观因素也就是指跟股票公司没有直接关系的多重因素。股票公司它本身 的股票价格变动的根据是主观因素，然而公司外部的客观因素则是股票价格发 生变动的条件。任何一个国家的经济、政治、军事、外交、贸易以及利率等方 面稍有变动，或国际形势稍微出现变化，都会导致股票价格变化出现巨大的变 化。总结来说，这个类型的公司外面的客观因素能够分成四个类型：经济性质 的因素、政治性质的因素、心理层面的因素和人为投机动作因素。 3.2.3.1 经济性因素 可以对股票价格波动造成影响的经济性的原因有很多，它们主要有： （1）国民生产总值所造成的影响 从长远发展来看，股票价格所产生的波动 跟国民生产总值所发生的变化呈正相关。国民生产总值是一个综合的经济指标， 它的下降就表明这个经济不景气，大多数公司的经营盈利状况肯定也是不佳的， 股价当然要下跌；反之，股价就上涨15。 （2）银行利率的影响 从投资者的方向观察，银行利率是影响股票价格的 各种原因中最容易变动的部分。银行存款通常来说是没有丝毫风险的，同时它 还能够存取随心所欲。当银行利率向上拔高时，投资人群就会转向不存在丝毫 风险的银行存款，都甩卖股票，资金就会涌入银行，由此造成股票市场的供应 和需求的不均衡，因而导致股票的价格下降；相反的，银行利率下降，股票价 格就会同步上扬。 （3）通货膨胀造成的影响 在通货膨胀这个特殊的条件下，股票价格会因 为物价剧烈上涨从而出现迅猛的波动。这个因素导致它对股票价格所造成的变 动很是复杂，这个变化一方面会引致股票价格大幅上扬，另一方面却又会引致 股票价格下跌。投资者向股票投入资金的追求一则是为了获得足够利润，增加 天津科技大学 2014 届毕业论文 11 收入，另外则是能够保证资本不会减少。当通货膨胀在市场中出现时，货币价 值下降，物价在一段很长时间内不断上浮，投资者最关注的是资产能够不减少 的问题，这些人认为争先购买火热物品、金银制品或者股票能够免除通货膨胀 导致的不利后果，进而可以导致股票价格的向上浮动。然而通货膨胀到达一定 地步将会导致利润概率的向上浮动进而导致股票价格向下浮动。国家金融政策 的制定过程，颁布过程以及发生变化也都可能改变股票的价格。比如银行信贷 变得宽松或者紧张、国家外汇率出现浮动、整体国家投资制度变革、税收政策 以及它的变动以及对外贸易行为方式上的变化都会直接牵扯到股票价格的浮动。 3.2.3.2 政策变动的因素 影响股票价格变动的政策性因素主要体现在以下几个方面： （1）国际形势的影响 当今时代国际上国与国之间的来往愈加频繁，世界上各个国家已经从单独 的发展转变为相互发挥引导作用的一个整体，交通技术以及通信技术的愈发先 进，把这个世界愈发紧密地相连，国际间各国形势的变动将导致一个国家和地 区的政治和经济的进化与变动，股票价格也随着它出现变化。比如，1991 年 8 月 19 日前苏联的政治局面变化就导致了世界上各大股票市场里面股票价格的 剧烈波动。又如，1987 年 10 月 19 日在美国发生的“黑色星期一”事件，在 短短时间内就导致了日本、英国、香港等等股票市场里面股票价格连锁反映价 格剧烈下降2。 （2）战争的影响 战争也能够导致股票价格的变化，给股票价格带来迅猛的变动，它从两个 方面监控着股票价格的增长和下降。在一个方面，因为战争导致了一个特定国 家和特定地区直接交通连接断开，原始材料少见，食品的供应十分稀少，经济 面临全面崩溃，人们心理不安定，这部分国家和地区的股票价格就会下跌。另 外一个方面，特定一个国家和地区之间战争爆发了，然而交战两国双方的材料 和资源又会直接导致了对其他国家和地区原材料进行的出口，由此导致了其他 国家和地区对这种商品的股票价格必然向上浮动。例如，91 年海湾战争爆发之 后，导致了其他的西方世界国家对于石油的依托欠缺了主要的渠道，西方世界 国家的石油市场价格剧烈上涨，石油产业的股票价格自然也就随着它的变动向 上增加1。 （3）政治事件如政府变动的影响 众所周知的，一个国家的政府变更、政府的领导人发生变动、诸如此类重 大事件的出现，都可能引起股票价格出现变化。比如，1989 年日本利库路特会 乱，导致竹下、宇野两届内阁辞职，日本股票价格随之暴跌。 3.2.4 心理因素 天津科技大学 2014 届毕业论文 12 心理因素也可以看作投资者的心理所处情况会引致股票价格出现变动。从 而造成投资者心理浮动的因素是不断变化的，有的时候甚至人们会听信谣言， 这自然会导致投资者抢先购买或低价甩卖特定的股票，从而引起这种股票价格 的猛涨或暴跌。因此，在股票市场上，心里因素起着十分重要的作用。主要表 现在： （1）投资心理乘数 这个指数是指的投资者的心理对股价所能够造成的影响有乘数的效应。当 人们发现股票的行情有一定的向上浮动征兆时，人们都会看好这只股票的前景， 便会出现抢先买进的情况，直接致使供求不均衡，也促使股价愈加向上浮动。 股价愈加向上浮动，又使得人们愈加倾向于购买股票，与此同时也吸引一部分 的新股民加入股市，更加弄得供求两者之间关系愈发紧张，股票价格自然不断 上浮。相反的，当股票价格向下衰落，股民担心股票价格进一步向下浮动，都 会寻求出售股票，这引发了供大于求的情况，股票价格更加迅速的向下浮动。 价格越浮动快，股民卖出股票的越多，供求关系差距也就越大越多，股票价格 向下跌的态势越强。1991 年上半年深圳股市股价大跌，投资人群的心理因素导 致的大幅卖出是主要原因之一。投资人群心理有一种倾向，那就是行情好时愈 加对未来呈现乐观看法，行情下降时愈发对未来呈现悲观看法。经济上的因素 会引致股价的小幅度变动，而投资人群心理乘数将会使得这种价格的小范围变 动变成股价的大范围变动，从而起到对股价的变动范围变得很大的成果。 （2）投资偏好 它是指投资人群在购买股票的种类时，总是更愿意购买特定一类或者是几 类的股票，尤其是倾向于投资者喜欢的或者是经常做的股票所属类型。经常对 某种特定类型股票进行操作的投资者在进行股票的交易时，不管发生多么巨大 的变化，到最后依旧会选择自己经常使用的股票充作投资选择对象。引致投资 偏好出现的原因第一步是因为投资动机各不相同，例如倾向稳定收益的股民他 们的动机是获得稳定的利润收入。不同的，倾向冒险、寄希望与追逐巨额差额 利润的投资者，大多会在价格浮动比较大的可投资股票之间变来变去。这样的 不同类型的投资偏好，必然引发价格稳定的股票的价格愈发的稳定，然而价格 浮动比较大的股票的价格不断变化变得愈发不稳定。投资偏好的出现，自然还 有部分的其他原因，例如信息来源、操作习惯、生活和工作环境等。 （3）嫌贵贪低 有些投资人只知道投资股票就可以得到收益，想要更高收益就买入便宜的 即价格向下浮动的股票，却从来不选择去投资价格大范围波动上涨的股票来确 保安全。这种奇怪的增大对低价股票的需求却减少对高价股票的需求的投资倾 向，自然会导致股票价格的浮动。 （4）盲目跟风 天津科技大学 2014 届毕业论文 13 有些投资人比较易于受市场股票大幅度交易风潮的驱动，尤其是得到来自 大户投资者的行为方式的催动，注意到其他人都买进或者卖出股票，嫉妒恐惧 自己行动缓慢导致利润缺失，就急急忙忙去交易股票，不思考自己到底要的是 什么。这必然导致一旦出现一只比较大的股票出现大幅度价格波动，股价开始 有下跌的征兆，这些人就会由于恐惧，着急忙慌的卖出股票，以确保尽可能的 降低损失。跟风愈发盛行，股票价格的向下浮动就越可怕。一些时候，谣言与 传闻这种东西也会导致股票价格的浮动。投资人群因为不知道股票具体情况而 注意到其他人争先恐后购买或抛售股票就赶紧随大流。例如，一直没什么人关 注的深圳股市，到 1988 年春，有一个个体户去找金田股份有限公司董事长， 要求开个后门买 5 股。这传闻出现以后，吸引了无数投资观望人群的焦点。瞬 间，无数的股票公司门口出现了没日没夜的排队买股票的人，100 万股金田股 票，5 天就全部售完。 3.2.5 人为投机的原因 人为投机这种行为对股票价格的变动也会产生很大的影响。例如，极少数 人利用内幕消息等人为的影响进行炒股，大进大出，短期买卖，以牟取巨利。 有些投资者将股票价格“炒”高或“炒”低，低价收进，高价抛出，并诱发民 众投资心理，促使一般小股投资者盲目跟风炒股，人为地影响股票的价格。为 了股票市场的正常交易，各国都制定了许许多多的有关法律，以便最大限度的 控制这种人为投机因素对股票价格的影响。 3.3 基于最小生成树的股票收益率关联网络构建 通过上一章节对于股票网络结构的分析，我们可以运用一定的技术手段建 立对应的最小生成树网络结构。在股票市场里，一只股票的收益率波动经常会 对同一市场中其他股票价格的波动产生影响，股票之间的价格波动相关系数可 理解为一只股票自身的价格波动引起另一只股票的同乡或者反向的变化。在此 结构的基础上，我们可以得出股票价格波动之间发展变化的影响关系。一方面， 这可以作为对股票价格波动传播机制的前沿探索；另一方面，对于相关结论的 实证研究可以作为对股票网络建立方式有效性的验证。 “上证综指”包含上海证券交易所全部挂牌上市的股票，它是由上海证券 交易所编制。其中指数的计算主要考虑以下三种因素： 首先，在所有挂牌股票中选择其中具有代表性的成分股； 第二，通过加权平均的方法，对股票价格进行处理； 最后，计算股票价格平均数。 基于以上严格的计算，我们可以通过上海证券市场中的信息，对市场的基 本走势做出准确的预测。 天津科技大学 2014 届毕业论文 14 本文选取 2012 年 1 月 4 日至 14 年 5 月 5 日所有开盘日中上证 50 指数中 50 只股票的日收益数据构建该网络，这些数据来自于网易股票。由于股票资料 过多，仅截取部分日收盘价数据作例证如图 3-1 所示： 图 3-1 部分股票日收盘价 上证 50 指数是根据科学客观的方法，挑选上海证券市场规模大、流动性好 的最具代表性的 50 只股票组成样本股，以求可以综合的反映上海证券市场最具 市场影响力的一批优质大盘企业的整体状况。由于某些公司由于各种原因偶尔 会出现未开盘的情况，在不影响结果的前提下，我们设定该日的收盘价即为前 一日的收盘价。 在这个前提下，我们假设为股票 i 在这一期间的对数收益率( t) i x t 。为日的股票收盘价，本文中为 1 天。 00 ()lnln iii xtp tp tt 0i p t 0 tt 即计算每天相对上一天的收益率，共 561 天的数据即每只股票 560 个观测值。 为这只股票 560 个观测值的序列。在 matlab 中，我们可以通过如下程序实现 i x 在已经选定了任意两只股票并定义为 x,y 的前提下获得对数收益率序列： for i=1:560 xx(i)=log(x(i+1)/x(i); yy(i)=log(y(i+1)/y(i); end 利用已知的 50 支股票的价格波动即收益率序列计算任意两个节点之间的相 关 （3-1） 2222 () () )() ) ijij ij iijj e x xe xe x t e xe xe xe x 其中，i,j表示对应节点的股票。对于这一函数，在matlab中通过 c=corrcoef(xx,yy); 天津科技大学 2014 届毕业论文 15 c=c(1,2); 这一函数实现。将相关系数转化为对应度量距离,即 ij td(i, j) .其中股票 i,j 相关系数越大距离越小。在本文中我们编辑 d i, j21 ij t 一个函数并命名为 distance1 来实现上述目的。该函数具体情形如下： function p=distance1(x,y) %得到对数收益率 for i=1:560 xx(i)=log(x(i+1)/x(i); yy(i)=log(y(i+1)/y(i); end %计算相关系数 c=corrcoef(xx,yy); c=c(1,2); %计算距离 p=sqrt(2*(1-c); 在此基础上，我们可以构建一个距离矩阵 d,并且。类似上一段， d i, j ij d 这里我们也编辑一个函数并命名为 matrix1 来实现距离矩阵的构造。函数情形 如下： function d=matrix1(x) for i