楼主: mingdashike22
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[量化金融] 地理位置和距离对中国股市金融动态的影响 [推广有奖]

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-10 14:14:34
显示股票距离d的距离相关系数C(d),分别为SH市场金融危机之前、之中和之后的(a)、(C)、(e),以及SZ市场金融危机之前、之中和之后的(b)、(d)、(f)。0.20.30.40.40.50.60.710 100 10000.30.40.50.60.20.30.40.30.40.710 100 10000.30.40.5d(km)SH(BFC)C(d)(a)d(km)SH(IFC)C(d)(C)SH(AFC)C(d)(e)SZ(BFC)C(d)(b)SZ(IFC)C(d)(d)SZ(AFC)C(d)(f)图8。与图7类似的图,但用于shuf FLED数据。茎表明错误条。此外,我们还研究了一种依赖于距离的相关性C(d),它被定义为具有相同距离的股票对的平均相关性,C(d)=hcij | di(5),其中d是股票距离。图7显示了三个时期(即金融危机前、危机中和危机后)股票距离的距离依赖相关性C(d),其中距离效应看起来非常弱,C(d)对远距离的影响很大。这种情况可以通过表1 SH市场t检验的p值和shuf FLED数据来解释。距离(公里)≤ 200≤ 300≤ 400≤ 500BFC 6.91×10-42.37 × 10-51.80 × 10-75.32 × 10-9IFC 1.60×10-32.11 × 10-52.69 × 10-53.13 × 10-5AFC 5.76×10-42.27 × 10-61.00 × 10-74.38 × 10-9表2 SZ市场和shuf fled数据的t检验p值。距离(公里)≤ 200≤ 300≤ 400≤ 500BFC 0.09 0.92 0.20 0.50IFC 0.73 0.21 0.01 0.02AFC 0.49 0.21 0.11 0.89长距离的稀疏数据,如图5所示。为了更好地理解距离效应,我们还对数据执行shuf-fling程序,并计算shuf-fled数据在1000次运行中的平均距离相关C(d)。如图8所示,在SH和SZ市场的所有三个时期,shuf fleddata的C(d)几乎保持不变。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-10 14:14:38
为了检测实际市场和shuf FLED数据之间的差异,我们对不超过500公里的距离进行了t检验,以避免长距离的大波动导致的结果不准确。表1和表2分别显示了SH市场和SZ市场t检验的p值。t检验结果表明,在1%置信水平下,SH市场的C(d)与shuf fled数据的C(d)有显著差异,而SZ市场的C(d)与shuf fled数据的C(d)无显著差异。通过对存量距离的C(d)进行拟合,发现SH市场存在微弱的衰减。结论基于中国股市的单只股票的每日数据,研究了地理和距离对金融动力学的影响。研究发现,金融中心仍然在股票动态中发挥着重要作用,位于上海市和广东省的股票分别对上海和深圳股市做出了巨大贡献。地理相关性结果表明,除了深圳股市的金融危机期,股票位置对金融动态有影响。研究了库存距离分布,发现短距离的概率远高于长距离的概率。上海股市表现出与股票距离的相关性衰减,而距离对深圳股市的股票相关性没有影响。致谢:本研究部分得到了国家自然科学基金(11175079、71371165和11505099)、江西省海洋科学人才培养项目(20133BCB23017)和浙江省社会科学协会研究项目(2014N079)的支持。参考文献[1]R.N.Mantegna,H.E。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-10 14:14:41
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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-10 14:14:46
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