藉由小世界股票網路探索不同景氣區間的差異性
股票市場對投資者而言是以極大化自有資產為目的,因此如何辨別不同景氣區間對股市的影響為投資者感興趣的議題。傳統上,使用統計資料來幫助我們比較不同景氣區間之差異,然而股票市場之複雜、非線性及不可預測性也經常成為各統計資料失準的關鍵,因此,本篇論文以複雜網路作為分析股票市場之模型,並將各個股票表示成節點、股價變化之關聯性作為連結下,建立出複雜網路,藉此探討股市中的景氣差異。 在本研究中,先利用國發會制定的景氣對策信號,來幫助我們選取四段景氣區間,接著將台積電作為網路核心建構個股的相關網路。並以最小生成樹(Minimum Spanning Tree) 將複雜的股票網路簡單化。同時我們計算出各股...
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國立政治大學
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ndltd-CHENGCHI-G01037550012017-01-20T03:27:29Z 藉由小世界股票網路探索不同景氣區間的差異性 Exploring economy-realated differences by small-world stock networks 邱建堯 Chiu, Chien Yao 小世界網路 景氣對策信號 最小生成樹 分層樹 small world network business indicators minimum spanning tree hierarchical tree 股票市場對投資者而言是以極大化自有資產為目的,因此如何辨別不同景氣區間對股市的影響為投資者感興趣的議題。傳統上,使用統計資料來幫助我們比較不同景氣區間之差異,然而股票市場之複雜、非線性及不可預測性也經常成為各統計資料失準的關鍵,因此,本篇論文以複雜網路作為分析股票市場之模型,並將各個股票表示成節點、股價變化之關聯性作為連結下,建立出複雜網路,藉此探討股市中的景氣差異。 在本研究中,先利用國發會制定的景氣對策信號,來幫助我們選取四段景氣區間,接著將台積電作為網路核心建構個股的相關網路。並以最小生成樹(Minimum Spanning Tree) 將複雜的股票網路簡單化。同時我們計算出各股相關網路之全域網路參數(Global Network Parameters)及區域網路參數(Regional Network Parameters),以利我們討論兩段景氣好區間與兩段景氣差區間之差異。最後,我們將股市相關網路以分層樹(Hierarchical Tree)來表示,以了解網路分群的結果。 結果顯示,我們建構的個股相關網路符合小世界網路特性,在全域網路參數中,景氣好相關網路之常規化平均特徵路徑(Normalization Average Characteristic Path Length)及景氣差相關網路中之平均群聚係數(Average Clustering Coefficient)、平均特徵路徑(Average Characteristic Path Length)、常規化平均特徵路徑(Normalization Average Characteristic Path Length)有顯著差異。 在區域網路參數中,在景氣好相關網路中,被選為網路樞紐並有顯著差異之個股有台達化、宜進與華通,景氣差相關網路則有瑞利、日月光、矽品及萬企。在景氣好相關網路比較時,台積電的連結度與點效率皆具有顯著差異。 國立政治大學 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0103755001%22. text 中文 Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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小世界網路 景氣對策信號 最小生成樹 分層樹 small world network business indicators minimum spanning tree hierarchical tree |
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小世界網路 景氣對策信號 最小生成樹 分層樹 small world network business indicators minimum spanning tree hierarchical tree 邱建堯 Chiu, Chien Yao 藉由小世界股票網路探索不同景氣區間的差異性 |
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股票市場對投資者而言是以極大化自有資產為目的,因此如何辨別不同景氣區間對股市的影響為投資者感興趣的議題。傳統上,使用統計資料來幫助我們比較不同景氣區間之差異,然而股票市場之複雜、非線性及不可預測性也經常成為各統計資料失準的關鍵,因此,本篇論文以複雜網路作為分析股票市場之模型,並將各個股票表示成節點、股價變化之關聯性作為連結下,建立出複雜網路,藉此探討股市中的景氣差異。
在本研究中,先利用國發會制定的景氣對策信號,來幫助我們選取四段景氣區間,接著將台積電作為網路核心建構個股的相關網路。並以最小生成樹(Minimum Spanning Tree) 將複雜的股票網路簡單化。同時我們計算出各股相關網路之全域網路參數(Global Network Parameters)及區域網路參數(Regional Network Parameters),以利我們討論兩段景氣好區間與兩段景氣差區間之差異。最後,我們將股市相關網路以分層樹(Hierarchical Tree)來表示,以了解網路分群的結果。
結果顯示,我們建構的個股相關網路符合小世界網路特性,在全域網路參數中,景氣好相關網路之常規化平均特徵路徑(Normalization Average Characteristic Path Length)及景氣差相關網路中之平均群聚係數(Average Clustering Coefficient)、平均特徵路徑(Average Characteristic Path Length)、常規化平均特徵路徑(Normalization Average Characteristic Path Length)有顯著差異。
在區域網路參數中,在景氣好相關網路中,被選為網路樞紐並有顯著差異之個股有台達化、宜進與華通,景氣差相關網路則有瑞利、日月光、矽品及萬企。在景氣好相關網路比較時,台積電的連結度與點效率皆具有顯著差異。 |
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