机构投资者抱团,通常指的是在股市或其它金融市场中,多家机构投资者(如基金公司、保险公司、银行等)共同持有某一家或几家公司大量股份的现象。这种行为可能会对市场产生重要影响,因为它可以导致股价的波动,影响公司的治理结构,甚至可能引发市场的稳定问题。
使用Louvain算法提取的机构投资者团体,意味着通过一种社区发现算法(即Louvain算法),从复杂的网络关系中识别出由紧密联系的机构投资者组成的群体。这种分析方法有助于揭示机构投资者之间的合作或协同投资模式。
此外,提到的数据年限为2004-2023,并基于每年披露的年报中的持股信息构建机构投资者网络,这表明数据覆盖了近二十年的时间范围,且是根据上市公司年度报告中公开的股权结构进行更新和维护的。这样的时间跨度可以提供长期视角下的市场动态。
最后,提及的数据特性包括度中心度、接近中心度、中介中心度,这些是在社会网络分析(SNA)中常见的中心性指标:
- 度中心度:反映一个节点在网路中的直接连接数量。
- 接近中心度:衡量一个节点到网络中其他所有节点的平均距离,值越大表示该节点在网络中越容易接触其它节点。
- 中介中心度:指一个节点作为信息或资源流通“桥梁”的频率,即通过多少次最短路径时会经过这个节点。
这些指标有助于评估机构投资者在市场中的影响力和控制力。例如,具有高中介中心度的机构可能是市场的关键参与者,因为它们处于许多交易流中;而高接近中心度则可能意味着该机构能更快地获取信息或影响其他投资者的行为。
综上所述,这类数据对于研究金融市场、公司治理以及投资者行为等课题非常有价值。
此文本由CAIE学术大模型生成,添加下方二维码,优先体验功能试用