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基于高维波动率网络模型的股票市场特征分析

基于高维波动率网络模型的股票市场特征分析

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作者：屠雪永中南财经政法大学

学位级别：硕士

当前,全球经济政治格局仍处在深度调整的过程中,单边贸易主义和贸易保护主义情绪加剧,世界经济增速“见顶回落”的可能性增加。受外部环境影响,中国经济发展过程中经济增长所面临的问题增多,长期积累的矛盾不断显现,金融风险发生的可能... 详细信息

当前,全球经济政治格局仍处在深度调整的过程中,单边贸易主义和贸易保护主义情绪加剧,世界经济增速“见顶回落”的可能性增加。受外部环境影响,中国经济发展过程中经济增长所面临的问题增多,长期积累的矛盾不断显现,金融风险发生的可能性增大,且风险呈现出新的特征和演进过程。金融市场对外部冲击高度敏感,市场异常波动风险仍不容忽视。在当前复杂的国内外经济形势和大数据时代背景下,更好地度量和挖掘股票市场的波动状况、风险特征尤为重要。波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。传统的波动率模型受到变量维数限制,不能有效解决资产数量增加带来模型变量维数增大的问题,这给我们在大数据时代下的波动率建模研究与风险管理提出了新的挑战。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用Pearson相关系数与互信息度量不同股票价格波动的相关关系,并分析两者在度量股价波动率相关性上的适用性;其次,根据相关性度量距离矩阵构建基于已实现波动率与已实现极差的最小生成树网络与阈值网络,分析股票市场不同周期下网络中度的中心势、平均距离、幂律分布、聚集系数等拓扑指标;最后结合Fast Unfolding算法对股票间波动率的相关性进行分层研究。实证结果发现:股票波动率的非线性相关关系在新的模型框架下得到了很好的度量;股票市场的波动率与股价相关性反方向运动,股价处在高波动率时期资产组合分散化效果较好;股票市场的运行具有显著的行业聚集现象;波动率网络属于无标度网络,存在少数度数大的关键节点,股票价格的大幅波动可以通过这些节点向整个网络迅速扩散,影响广泛且深远;网络分层结果进一步展示了风险在层与层、行业与行业之间的传导规律和与之对应的行业特征,为投资者进行资产资产组合配置与管理者进行风险管理提供了有力的数据支撑与路径指导。本文提出的高维波动率网络模型主要有三个优点:第一、模型属于非参数估计模型,没有复杂的参数估计过程,可以不受传统多元波动率模型构建中的变量维数数量的限制;第二、高维波动率网络模型不仅可以反映任何两变量间的相关关系,还能以网络拓扑图的形式反映多维变量间的整体依赖特征,及各变量在变量关系传递过程中所起的作用及金融市场的网络拓扑性质。第三、现有的金融市场理论的成立多建立在各种假说的基础上,而高维波动率网络模型则可以仅依赖于少量的假说成立,并能有效的探索和挖掘金融市场中各主体间的关联关系。高维波动率网络模型为研究股票市场的风险特征与金融风险管理提供了一个新的视角与工具。

关键词：高维波动率网络互信息 Fast Unfolding算法股票市场特征

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