中央高校基本科研业务费专项资金(2011-1a-034)
- 作品数：6 被引量：15H指数：3
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- 证券市场的动态网络模型构建与演化规律研究被引量：4
- 2013年
- 为分析证券市场的演化规律,提出了动态网络模型构建与拓扑结构分析方法。收集2000～2011年在上海证券交易所上市的884家A股公司的收盘价格数据,采用边权重过滤技术建立了证券市场的动态网络模型,并从网络的基本特征和社团结构探索证券市场的演化规律。通过计算发现,上海证券网络个体之间的平均相关性和聚集程度基本稳定,连通性则呈现增强的趋势。利用加权CNM算法对该动态网络进行社团结构划分,发现网络的最优模块度Q值呈现增大的趋势,这表明该网络的社团结构越来越明显。按行业对这些主要社团进一步分析发现:制造业是整个网络最核心的行业,其次是批发和零售贸易等5个行业。该证券动态网络的建模与演化规律分析方法可以推广到一般复杂网络理论之中。
- 韩华刘婉璐汪金水
- 关键词：证券网络社团结构
- 股票市场网络的模体及投资者购买行为研究被引量：2
- 2013年
- 从投资者购买股票的角度,基于模体来研究股票网络。收集2000—2011年在上海证券交易所上市的884家A股公司的收盘价格数据,建立了股票网络模型,选取rand-ESU算法检测出股票网络中的模体结构,发现模体是网络中重要的结构,通过对模体的分析,研究了购买股票的可能性,定义了投资者购买股票的可能性公式,在研究网络模体统计特征的基础上,可找到网络的控制点,对股票市场的发展状况做出评价。
- 宋宁宁韩华吴翎燕
- 基于PSO-SVM的多分类财务预警模型被引量：6
- 2013年
- 应用支持向量机(support vector machine,SVM)多分类方法解决财务的多类预警问题,将以往简单的两类预警模式(正常和危机)扩展到3类分类预警。为提高模型效率及预测准确率,利用主成分分析法对财务指标降维后作为输入样本,运用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对SVM模型中的参数进行优化,并将建立的PSO-SVM多分类预警模型对200家上市公司进行实证研究。结果表明,该方法有效、可行,较传统SVM及判别分析模型具有更好的预测能力,为企业财务的动态预警提供了新的途径。
- 吴翎燕韩华唐菲
- 关键词：财务预警支持向量机粒子群算法
- 基于分层攻击的社团结构稳定性研究
- 2013年
- 针对复杂网络的社团结构稳定性问题,基于节点的聚类系数,在传统的蓄意攻击和随机攻击的基础上提出了分层攻击策略;对比社团结构稳定性测度量,运用测度E来衡量攻击网络前后其社团结构划分的差异性。分别用分层攻击、蓄意攻击和随机攻击对网络进行打击,对比研究测度E的大小,仿真试验结果表明社团结构在分层攻击和蓄意攻击下表现出脆弱性,而在随机攻击下表现出稳定性;同时,结果显示,对于无标度特性不明显的网络,分层攻击比蓄意攻击和随机攻击对网络的攻击性更强。
- 刘婉璐韩华兰明明
- 关键词：社团结构聚类系数
- 基于社团结构的复杂网络抗毁性测度被引量：3
- 2012年
- 综合复杂网络连通度和社团结构的抗毁性测度,提出了一种新的基于社团结构的复杂网络抗毁性测度,既考虑网络的整体效能,又联系了网络本身的社团结构性。另一方面,为了更加有效地攻击网络的社团,提出一种基于社团的选择性攻击方式,移除较少的节点就使网络中的社团崩溃。通过仿真分析表明,基于社团的复杂网络抗毁性测度更加全面客观地衡量了网络的抗毁性,基于社团的选择性攻击更加有效地破坏了网络的社团结构性。
- 兰明明韩华刘婉璐
- 关键词：复杂网络社团结构
- 基于金融网络与关键社团的投资组合比较研究
- 2014年
- 运用收集到的道琼斯中国88指数股票数据,基于随机矩阵理论对相关系数进行"去噪",构建金融网络,以关键社团为研究对象,分别应用"去噪"前后的相关系数矩阵构建投资组合的均值-方差模型,并且对两种投资组合模型的风险进行比较。结果表明:在相同的收益下,"去噪"后构建的投资组合模型的风险要小于"去噪"前构建的投资组合模型的风险,因此,"去噪"后构建的投资组合模型更有利于在投资决策中分散风险,从而能更有效地对我国股票投资组合风险进行控制。
- 王惠平韩华李艳
- 关键词：金融网络投资组合
