我国采矿业上市公司股价波动和关联波动传导网络特征研究

发布时间：2020-11-20 02:08

　　 近年来,我国矿产品供给大于需求,消费总量逐渐下降,钢铁、煤炭等矿产品价格一直下降,采矿业上市公司市值大幅度缩水。股票价格不断波动对我国股市稳定、经济健康发展影响重大,因此对股价波动传导网络特征的研究十分重要。但以往对股价波动性的研究都是建立在长期历史数据标准差、协方差及相关系数计算结果基础上,如何刻画短时间上股票价格波动及关联波动,从而挖掘股票价格波动变化规律及传导特征,已成为投资者和监管者进行投资决策十分关心的难题。本文便基于短时间上的历史数据,对股价波动和关联波动的变化规律及其传导特性进行研究,为投资者进行投资组合、市场监管者制定监管策略提供依据。本文选取中国证监会(CSRC)下采矿业市值前6的上市公司(中国石油、中国石化、中国神华、石化油服、中煤能源和紫金矿业)进行研究,根据股票日收盘价计算出2008年4月25日至2015年12月25日每支股票日收益率来反映股价的波动。采用粗粒化方法将股票价格波动关系和关联波动关系由?P,O,N?和?S,D,O?构成的符号序列表示,得到股价波动模态和关联波动矩阵型态,通过构建股价波动传导网络和关联波动矩阵传导网络两个网络来研究股票价格波动模态的作用及其传导关系。波动传导网络的节点为股价波动模态,网络的边为相邻交易日波动模态之间的转换关系;关联波动矩阵传导网络的节点为关联波动矩阵,网络的边为相邻交易日关联波动矩阵间的转换关系。结果表明,各支股票价格具有不同的波动特征,任意两支股票之间呈现较强地正相关关系,公司经营范围和业务特点是影响价格关联波动关系的重要因素;两个网络都呈现高度集中特性,股价波动主要集中在几个模态,并且在这几个模态间相互传导,投资者可以以此根据当天的股票价格来预测下一个交易日的股票价格可能存在的变化趋势;网络主要节点存在较强且反复出现的自传导特性,因此投资者可以根据波动模态的自传导系数来预测股价波动模态发生潜在变化的可能性。通过对采矿业上市公司股票价格波动的研究,发现股价波动规律及其传导关系,有利于投资者正确选择投资组合,尽可能地降低投资风险;有利于市场监管者制定监管政策,应对股票价格的高波动性和高风险性。
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：F832.51;F426.1
【部分图文】：

图 3-1 2008.04.25-2015.12.25 六家上市公司股票价格3.2 股价波动模态的确定根据股票每日收盘价格，首先计算出股票价格收益率： , 1ln lni t t tR p p 公式（3-1）其中，Ri，t表示从第 t-1 天到第 t 天的股票价格收益率，Pt表示第 t 个交易日股票收盘价格，Pt-1表示第 t-1 个交易日股票收盘价格。股票价格和股票价格收益率经常存在波动，通常情况下，使用标准差来衡量一定时间内股票价格收益率的波动性。然而，股价收益率的波动方向对波动传导网络研究至关重要，因此采用粗粒化方法确定每支股票收益率的波动方向。事实上，每支股票价格收益率从第 t-1 天到第 t 天共存在三种波动状态：上涨（Ri，t>0）、下跌（Ri，t<0）和不变（Ri，t=0）。因此，单支股价收益率之间的波动存在以下

中国地质大学（北京）硕士学位论文3.3 股价波动传导网络模型的构建确定股价波动模态之后，构建股价波动传到网络模型，其中网络的节点为股价波动模态，网络的边为相邻交易日波动模态之间的转换关系，边的方向为模态的转换过程，边的权重为模态之间的转换次数，构建一个有向加权的波动传导网络。演变的时间范围为 2008 年 4 月 25 日至 2015 年 12 月 24 日。例如，前十个交易日，股价波动传导的字符串是“NNNNNN”、“PPPPPN”“PPPPPN”、“PPPPPP” ……“NNNNNN”，依据上述方法，字符串的演变过程是“NNNNNN PPPPPN PPPPPN …… NNNNNN”，可以发现，在前十个交易日的传导过程中，存在“PPPPPN PPPPPN”的自传导过程，其权重为 1，前十个交易日形成的股价波动传导网络如图 3-2 所示。

图 3-3 股价波动传导网络图本章小结章主要介绍了研究对象选取的依据，研究数据的来源，股价波动模波动传导网络模型的构建。运用粗粒化思想将股票价格波动方向利获得股价波动模态，然后构建股价波动传导网络，其中网络的节点态，网络的边为相邻交易日波动模态之间的转换关系，边的方向为程，边的权重为模态之间的转换次数。
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本文编号：2890777