基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究

作者：宁瀚文; 屠雪永

来源：统计研究, 2019, (10): 58-73.

DOI：10.19343/j.cnki.11-1302/c.2019.10.005

• 高维波动率网络模型
• 互信息
• 已实现波动率
• 金融风险管理 High-Dimensional Volatility Network Model
• Mutual Information
• Realized Volatility
• Financial Risk Management

波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究。高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质。实证结果发现:与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架...

• 单位
  中南财经政法大学; 数学学院