【正文】 產(chǎn)等房地產(chǎn)行業(yè)公司雖然今年來極為火熱，成為大眾公認(rèn)的暴利行業(yè)，但這種行業(yè)在最小生成樹中卻呈現(xiàn)出規(guī)模市值夠 大，但過分受制于別的公司的情況。 參考文獻(xiàn) [1]何士產(chǎn) .復(fù)雜 網(wǎng)絡(luò)基本模型分析 [J].科技經(jīng)濟(jì)市場， 20xx（ 02）： 5354. [2]張志英 .金融風(fēng)險傳導(dǎo)的文獻(xiàn)總述 [J].中國市場， 20xx（ 18）： 2627. [3]石俊志 .金融危機(jī)生成機(jī)理與防范 [M].北京：中國金融出版社， 20xx： 127130. [4]李小牧，等 .金融危機(jī)的國際傳導(dǎo)： 90 。房產(chǎn)行業(yè)也成為對整只股票市場最大的短板，抗風(fēng)險能力弱，與大量公司有大量連接都導(dǎo)致了政府對房產(chǎn)行業(yè)的支持與防范風(fēng)險不可避免。并沒有出現(xiàn)十分明顯的競爭現(xiàn)象，甚至出現(xiàn)了同進(jìn)同退的情況。 天津科技大學(xué) 20xx 屆畢業(yè)論文 28 4 結(jié)論 本文首先對最小生成樹相關(guān)知識進(jìn)行了介紹，之后又詳細(xì)介紹了中國股市的情況，之后選取 20xx 年初至 14 年 5 月初的上證 50 成份股日收盤價數(shù)據(jù)，利用prim算法構(gòu)建了股票收益率波動的最小生成樹，在該最小生成樹的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，構(gòu)建了股票之間關(guān)聯(lián)情況的表格。 綜上所述，在上證 50 成份股中，由于成份股數(shù)量較少，股票所對應(yīng)的都是特大型公司，所以抗風(fēng)險能力普遍比起普通股票強(qiáng)大太多。 最重要的部分，我們對這 50 只股票中所有的銀行進(jìn)行一次分析。經(jīng)過百度百科搜索發(fā)現(xiàn)紫金礦業(yè)負(fù)責(zé)了中國黃金的發(fā)掘開采的大部分工程，山東黃金 和中金黃金都是在紫金礦業(yè)開掘的基礎(chǔ)上進(jìn)行黃金經(jīng)營，也就是受制于紫金礦業(yè)，所以這兩家公司很明顯的呈現(xiàn)出收益情況隨紫金礦業(yè)收益同向波動的情況。網(wǎng)絡(luò)中他們的度普遍較小，同時我們從最小生成樹中可以注意到，同樣類型的公司，如北車和南車公司之間存在著明顯的關(guān)聯(lián)，并且兩只股票的收益率波動極為相近，這幾乎極為不符合同行業(yè)競爭的情況，經(jīng)過對這兩個公司進(jìn)行的分析對比，在幾乎擁有相近的經(jīng)營領(lǐng)域，即都集中于鐵路機(jī)車和城市軌道交通的情況下，兩家同為國企的公司并沒有出現(xiàn)類似移動和聯(lián)通這種公司之間常見的客戶群爭奪情況，這可能是由于經(jīng)營的業(yè)務(wù)普遍偏向官方，公司與各級官方部門之間已構(gòu)成比較穩(wěn)定的交易伙伴關(guān)系，所以對這兩家公司而言，能引起較大波動的只能是有銀行，能源公 司等外力影響，營業(yè)能力的影響并不大。 對股票關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)波動及風(fēng)險防范分析 已知該最小生成樹可看作無尺度網(wǎng)絡(luò)的前提下，我們可以通過無尺度網(wǎng)絡(luò)特征以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計特性對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。除此之外 ，在圖中給出的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，很輕易就可以得到該網(wǎng)絡(luò)平均度與平均路徑長度，相對于我們常見的各色網(wǎng)絡(luò)，他們很顯然數(shù)值非常小，這也進(jìn)一步證明了該網(wǎng)絡(luò)的無尺度特性。特別注明的是，如全連接圖所示的藍(lán)色連接線共有 1225 條 邊，但在 matlab 函數(shù)計算時，考慮了節(jié)點的指向問題，所以序號共含 2450 個數(shù)據(jù)，這也是表中序列號較大的原因。 title(39。 end for i=1:length(P(:,4)) plot(x(1,Pp(i,1:2)),y(1,Pp(i,1:2)),39。)。%畫出來最小生成樹 hold on [x,y]=cylinder(1,n)。,num2str(P(i,1)),39。 for i=1:length(P(:,3)) disp([39。 for i=1:k if E(i,1)==temp1 E(i,1)=temp2。 E=[e(wb,:),wa,wb]。 D(i,j)=Distance1(x,y)。 yy(i)=log(y(i+1)/y(i))。 yy(i)=log(y(i+1)/y(i))。 本文選取 20xx 年 1 月 4 日至 14 年 5 月 5 日所有開盤日中上證 50 指數(shù)中 50只股票的日收益數(shù)據(jù)構(gòu)建該網(wǎng)絡(luò)，這些數(shù)據(jù)來自于網(wǎng)易股票。為了股票市場的正常交易，各國都制定了許許多多的有關(guān)法律，以便最大限度的控制這種人為投機(jī)因素對股票價格的影響。一些時候，謠言與傳聞這種東西也會導(dǎo)致股票價格的浮動。不同的，傾向冒險、寄希望與追逐巨額差額利潤的投資者，大多會在價格浮動比較大的可投資股票之間變來變?nèi)?。相反的，?dāng)股票價格向下衰落，股民擔(dān)心股票價格進(jìn)一步向下浮動，都會尋求出售股票，這引發(fā)了供大于求的情況，股票價格更加迅速的向下浮動。 （ 3）政治事件如政府變動的影響 眾所周知的，一個國家的政府變更、政府的領(lǐng)導(dǎo)人發(fā)生變動、諸如此類重大事件的出現(xiàn)，都可能引起股票價格出現(xiàn)變化。比如銀行信貸變得寬松或者緊張、國家外匯率出現(xiàn)浮動、整體國家投資制度變革、稅收政策以及它的變動以及對外貿(mào)易行為方式上的變化都會直接牽扯到股票價格的浮動。銀行存款通常來說是沒有絲毫風(fēng)險的，同時它還能夠存取隨心所欲。顯而易見的，這個股票公司的股票價格會上漲。預(yù)期股票收益與股票價格成正比，也就是預(yù)測的股票收益越高，股價就越高。股票可以變成有價股票的證明，它自身并不存在價值，股票之所以存在價格，可以充作買賣的對象，是由于股票可以給持有它的人帶來利益作為收入。這種事實被匈牙利的一個經(jīng)濟(jì)學(xué)家叫亞諾什在上市公司的選取上，依舊沿用了計劃經(jīng)濟(jì)時代的行政審批的制度。例如，在市場中硬件和軟件的方面，有一些已經(jīng)縮短或者趕上世界發(fā)達(dá)國家的股票市場水平。 計算股票的指數(shù)的時候，經(jīng)常把股票指數(shù)與股價平均值分開來進(jìn)行研究。這些算法的介紹為下文所進(jìn)行的研究即在股票市場收益率數(shù)據(jù)中提取最小生成樹網(wǎng)絡(luò)打下了基礎(chǔ)。具體做法如下： 天津科技大學(xué) 20xx 屆畢業(yè)論文 7 步驟 1：提取網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點作為最小生成樹的起始節(jié)點。同時，圖也可以通過矩陣來識別和分析。圖論現(xiàn)在已經(jīng)成為了研究自然，工程，社會科學(xué)的重要工具。例如一本學(xué)術(shù)報刊每個周期都會有大量新的科學(xué)研究類文章進(jìn)行發(fā)表。 (2)隨機(jī)化重連 :以幾率 p 隨機(jī)的重新連接網(wǎng)絡(luò)中存在的每一條邊 ,也就是把邊的一個端點維持穩(wěn)定不變狀態(tài) ,而另一個端點從網(wǎng)絡(luò)里的其他節(jié)點里面隨機(jī)選取 ,如果選取的節(jié)點己經(jīng)與這個節(jié)點發(fā)生連接 ,那就再隨便選取其他的頂點 來重新連接。 平均度 2k ( 1 )n pNN? ?? ? ?。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的度的分布情況我們可以選用分布函數(shù)來描述。一個節(jié)點 i 的聚集系數(shù) c(i) 等于所有跟它相連接的節(jié)點直接所具有的邊的數(shù)目除以這些節(jié)點之間允許存在的最大邊數(shù)。 平均路徑長度 平均路徑長度指復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意選定的兩點之間最短路徑長度平均值。其中，股票市場身為包含大量參與人的金融市場成為了專家學(xué)者們研究復(fù)雜系統(tǒng)的主要對象。而總體上各支股票度的大小差距不明顯也可以看出這些股票中缺乏影響力很強(qiáng)的股票，這也是我國股票于外國股市最大的區(qū)別之一。 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的金融風(fēng)險和波 動傳導(dǎo)行為分析 THE ANALYSIS OF THE BEHAVIOR BASED ON THE FINANCIAL RISK OF COMPLEX NEWORKS AND VOLATILITITY CONDUCTION 專 業(yè)： 20xx 信息與計算科學(xué) 指 導(dǎo) 教 師： 申請學(xué)位級別： 學(xué) 士 論文提交日期： 20xx 年 6 月 8 日 摘 要 20 世紀(jì) 90 年代以來，隨著計算機(jī)科學(xué)、圖論理論科學(xué)的不斷探索，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)學(xué)科慢慢走入人們的視線并且快速發(fā) 展起來。 通過分析我們可以看到在上證 50 指數(shù)成份股中，存在幾只特定股票包含較高的度，他們的收益率變動會對其他股票的波動產(chǎn)生較為明顯的影響。也正因如此，這門科學(xué)吸引了大量的學(xué)者，并導(dǎo)致對金融市場的研究愈加深入。故而，對這些統(tǒng)計特征的描述和研究是本文進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的首要工作。簡單來說就是一個點和它的鄰接的點之間相互連接的程度大小。網(wǎng)絡(luò)里所有的節(jié)點 i 的度 k(i) 的平均值稱為網(wǎng)絡(luò)的平均度 , 記為 k??。 連接幾率 P 在 0～ 1 之間時網(wǎng)絡(luò)中的邊數(shù) ( 1)n 2pN N?? 。這一網(wǎng)絡(luò)有以下兩個特征 : (1)從規(guī)則網(wǎng)絡(luò)出發(fā) :一個擁有 N 個節(jié)點的最近環(huán)形的網(wǎng)絡(luò) ,在它里面每一個節(jié)點都跟它左右相鄰的 2k 個節(jié)點產(chǎn)生連接 ,K 是偶數(shù)。他們認(rèn)為以前的許多網(wǎng)絡(luò)模型都沒有考慮到實際網(wǎng)絡(luò)的如下兩個重要特征 : （ 1）增長特征 :也 就是網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模是在不斷擴(kuò)大中前進(jìn)的。 圖論是數(shù)學(xué)的一個分支，在計算機(jī)科學(xué)得到迅速發(fā)展的今天，圖論也得到了越來越多的應(yīng)用，它可以直觀，簡潔，形象的描述世界上存在的諸多問題。 以上是圖的集合表示法，也是研究圖的基本描述方法。 圖 23 樹圖 最小生成樹常見算法 Prim算法 思想： Prim 算法主要從節(jié)點出發(fā)，首先從樹形網(wǎng)絡(luò)的根節(jié)點開始，逐個增加分支節(jié)點，完成連通網(wǎng)絡(luò)的最小生成樹構(gòu)造。 本章小結(jié) 本章介紹了最小生成樹的相關(guān)理論及算法，闡述了圖論中圖和樹的概念，并在最后介紹了最小生成樹的基本概念以及最小生成樹的兩種常見實現(xiàn)算法，分別為 Prim算法以及 Kruskal 算法。指數(shù)公布以后，還要參考市場變化的情況隨機(jī)的更換樣本股的成分。 特別的，中國的股票市場在短短十幾年的時間內(nèi)，發(fā)展十分迅速，獲得了令讓世人驚嘆的成果。在資本市場的“行政化”進(jìn)程中，股票市場展現(xiàn)出了管制性，低水平以及均衡的特性，和發(fā)達(dá)國家想比照，金融抑制這種情況在中國新興市場也有一定程度的表現(xiàn)。由于政府針對企業(yè)的“隱性擔(dān)?！眮碜杂谡咝载?zé)任，這些責(zé)任來自于計劃經(jīng)濟(jì)時期，政府對來自政策責(zé)任的虧損有一定的責(zé)任。 股票價格發(fā)生波動的原因分析 股票的價格也就是股票在市場上進(jìn)行售賣的價格，又可以稱之為股票市價或股票行市。兩個原因中，銀行利潤率與股票行市有著反 比的關(guān)系，說白了就是銀行利率低，股價就高。股票公司在社會上的聲譽(yù)與公司的經(jīng)營情況在收益下發(fā)的時候就可以很明顯的表現(xiàn)出來，另外明顯的投資者買入股票是著眼于未來，為了將來可以獲取更高額的收益，那些有股票交易經(jīng)驗或者熟悉股票市場的投資人，當(dāng)他們了解了某股票公司的經(jīng)營前景并對該公司看好時時候，就會爭先購買這個公司的股票， 這自然會影響并帶動別的投資人來投入紫金購買股票。 （ 2）銀行利率的影響 從投資者的方向觀察，銀行利率是影響股票價格的各種原因中最容易變動的部分。國家金融政策的制定過程，頒布天津科技大學(xué) 20xx 屆畢業(yè)論文 12 過程以及發(fā)生變化也都可能改變股票的價格。例如， 91 年海灣戰(zhàn)爭爆發(fā)之后，導(dǎo)致了其他的西方世界國家對于石油的依托欠缺了主要的渠道，西方世界國家的石油市場價格劇烈上漲，石油產(chǎn)業(yè)的股票價格自然也就隨著它的變動向上增加 [1]。股價天津科技大學(xué) 20xx 屆畢業(yè)論文 13 愈加向上浮動，又使得人們愈加傾向于購 買股票，與此同時也吸引一部分的新股民加入股市，更加弄得供求兩者之間關(guān)系愈發(fā)緊張，股票價格自然不斷上浮。引致投資偏好出現(xiàn)的原因第一步是因為投資動機(jī)各不相同，例如傾向穩(wěn)定收益的股民他們的動機(jī)是獲得穩(wěn)定的利潤收 入。跟風(fēng)愈發(fā)盛行，股票價格的向下浮動就越可怕。有些投資者將股票價格 “炒”高或“炒”低，低價收進(jìn)，高價拋出，并誘發(fā)民眾投資心理，促使一般小股投資者盲目跟風(fēng)炒股，人為地影響股票的價格。 基于以上嚴(yán)格的計算，我們可以通過上海證券市場中的信息，對市場 的基本走勢做出準(zhǔn)確的預(yù)測。在 Matlab 中，我們可以通過如下程序?qū)崿F(xiàn)在已經(jīng)選定了任意兩只股票并定義為 x,y 的前提下獲得對數(shù)收益率序列： for i=1:560 xx(i)=log(x(i+1)/x(i))。該函數(shù)具體情形如下： function p=Distance1(x,y) %得到對數(shù)收益率 for i=1:560 xx(i)=log(x(i+1)/x(i))。 for j=1:50 y=X(:,j)。 天津科技大學(xué) 20xx 屆畢業(yè)論文 17 [wa,wb]=sort(w)。 temp2=min(E(1,2),E(1,1))。 end end Wt=sum(P(:,3)) Pp=[e(P(:,4),:),P(:,3:4)]。(v39。 end axis equal。ko39。)。,num2str(Wt)])。通過對圖中數(shù)據(jù)的總結(jié)歸納以及 matlab 中運算獲得的數(shù)據(jù)，然后通過 excel進(jìn)行整理，可以得出如下表 32 所述股票關(guān)聯(lián)情況。 也就是說，我們可以將上證 50指數(shù)對應(yīng)的股票收益率波動網(wǎng)絡(luò)當(dāng)做是一個無尺度網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而通過研究在緒論中描述過的無尺度網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計特征來分析研究上證 50 中股票的波動情況。度為 k 1,2? 的節(jié)點最常見，網(wǎng)絡(luò)度最大達(dá)到 7。 最后就是最外圍的醫(yī)藥，科技，工業(yè)，汽車，建 筑等公司。 然后是兩家黃金企業(yè)，很離奇的，兩家同樣類別的公司之間未發(fā)生任何聯(lián)系，相反兩家公司都與紫金礦業(yè)出現(xiàn)了連接。這也在另一方面證明了海螺水泥集團(tuán)在國內(nèi)水泥行業(yè)幾乎占據(jù)了統(tǒng)治地位的事實。不出現(xiàn)大的動亂，銀行業(yè)的利潤極為穩(wěn)定，抗風(fēng)險能力也極強(qiáng)。與此同時，本文還通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的度分布這一統(tǒng)計特性以及無尺度網(wǎng)絡(luò)這一特殊網(wǎng)絡(luò)對這 50 只成份股的相互影響程度大小進(jìn)行了分析并得出了相關(guān)的結(jié)論。 （ 2）在對不同類型的公司進(jìn)行分類分析中發(fā)現(xiàn)不同的類別之間有十分明顯的區(qū)別。無論銀行，水泥還是能源集團(tuán)，都對地產(chǎn)行業(yè)影響很大并且這種影響極為明