中国股市的影响力网络

在本节中，将根据这些测量值对节点进行等级分析。另一方面，这些节点也根据上市公司的资本化程度进行排序，其中总资产（包括权益资本和负债）和权益资本都被考虑在内，分别以资产和权益表示。然后，根据Kendall的Tau（KT）系数[3 2]以及公平性，计算集合和其他中心性度量之间的节点排序的相似性。为了使我们的描述保持独立，webrie fly引入了KT相关性。对于两个序列{xi}和{yi}，i=1，2。。。，N、 kt系数由τ=N（N）给出- 1） ∑i<jsgn[（xi- xj）（易- yj）]（4）这里，当x>0时，sgn（x）=1，而sgn（x）=-1表示x<0，否则sgn（x）=0。结果显示在选项卡中。从标签上可以看到。4权益的所有KT系数均高于资产的KT系数。这与经验观察结果一致，即上市公司的影响力与其在股票市场的市值呈正相关。更具体地说，我们讨论每个中心性度量与权益（或资产）之间的相关性，如下所示。首先，BC与资产负相关并不奇怪。avertex的BC定义为它位于任何两个其他顶点之间的最短路径中的频率。在有向流网络中，一对节点之间的最短路径是不对称的。流入网络的拓扑特性表明，重要节点的入度大，出度少，因此，它们的RBC值非常小，即使出度为零的节点，RBC值也为零。其次，Hub和Authority是HITS的两个参数。对于节点，其中心由度外邻居的权限决定，而其权限由度内邻居的中心确定。

因此，在影响网络中，具有较大sset的阳极的权限更高，因为其具有大量的度内邻居，而其集线器由于其较小的度外邻居而不会大大大于资产较少的其他节点的权限。另一方面，资源较少的大多数节点都集中连接到资源较大的t软管，因此它们的中心值之间不存在显著差异。这就解释了hub性能不佳，而权威性能更好的原因。第三，PR和EC都可以很好地指示节点的重要性，这可以从表中所示的较高KT系数看出。这是可以理解的，因为这两个度量具有相似的思想，即节点的重要性不仅取决于数量，还取决于其在度上邻居的重要性。尽管定向网络的特征向量有一些参数[28]，但对于高次节点来说是可行的，这适用于本文中的影响网络。同样值得注意的是，KT系数的低值与度分布有关。高入度节点的出度较低，不重要的节点分布均匀。4、结论为了研究非对称市场信息诱导的上市公司互动集群行为，本文研究了中国股市股价波动的时间相关互相关所构建的影响网络。实证结果可以归纳为三个方面。从所有连接节点对的资产差异分布来看，网络在揭示上市公司的影响力关系方面表现良好。

然而，该网络在度分布中显示出奇异的拓扑特性，这可以归因于存在能够影响中国大多数股票市场的类UB上市公司。另一方面，外学位分布更加多样化。此外，还从与中国经济相关的几个经济部门的子网分析了部门内的影响关系。子网络的拓扑结构在连通性和枢纽节点的部门之间有所不同。确定了三种结构：少数边缘具有明显的轮毂节点；少数边缘没有枢纽节点，如批发零售贸易和金融；许多与apparenthub顶点的链接，如采矿业、能源和房地产。这些结果为股票市场的波动提供了重要信息，也就是说，它们意味着从一个经济部门向整个股票市场传递的不对称市场信息表现出不同的动态模式。这些可能对投资组合管理和风险分散有重要的应用。为了弄清楚哪些算法可以描述影响网络中的关键节点，我们计算了几个中心度指标与上市公司资产之间的相似性，这被视为它们在中国股市中重要性的一个指标。我们发现，在程度上，PR、EC以及权威性更好地描述了上市公司的重要性，而BC和hub则没有。作者感谢国家自然科学基金（批准号71472025）和中国博士后科学基金（批准号2014M55235 0）的支持。参考文献【1】V.Plerou，P.Gopikrishnan，B。Rosenow，L.A.NunesAmaral和H.E.Stanley，《物理评论》83，14 71（1999）。[2] L.Laloux、P.Cizeau、J.P.Bouchaud和M。

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