基于DTW-MST模型的全球股市网络拓扑结构研究

发布时间：2025-07-03 05:47

　　 基于次贷与欧债危机下的全球最具代表性的40个股指日收益率,运用DTW(动态时间规整法)和MST(最小生成树)构建和解析了全球股市关联网络及其动态拓扑结构.结果表明:DTW法解决了非线性、长度不一致的数据间的相关性测度问题;全球股指显示出较强的地理聚集性,金融危机发生时的股指网络变得相对更松散,股指间的关联性更弱,网络结构性更差,但欧债危机之后的网络结构比次贷危机之后的要好;金融危机后,股指间的关联性在增大,股指网络的中心聚集性在增强,美国股市的影响力有所削弱,中国股市一直处于边缘地位.

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【部分图文】：

图1 时间序列之间的匹配过程及规整路径示意图

在金融时间序列挖掘应用中，无论度量的是多元时间序列的特征分量之间的相关性，还是单个时间序列之间的联动性，均取得了较好的效果[3-5].DTW法的基本原理是通过比较两个时间序列点之间的相似性，尽量使一个时间序列拉伸到与另一个时间序列相同的时间长度（两个时间序列的长度很可能不一致），....

图2 次贷危机发生前（Phase I）的全球主要股指间的最小生成树

运用DTW-MST模型，就能得到划分的五个阶段金融危机发生的全球主要股指之间的MST网络，见图2～图6.节点度衡量了MST网络中各节点的中心化程度，由此根据各股指节点度与MST网络的变化情况，判断网络节点的聚集性及节点之间的关联性.在次贷危机发生前（如图2），美国标普500、澳大....

图6 欧债危机发生后（Phase V）的全球主要股指间的最小生成树

表2给出了全球各主要股指聚集的中心节点度的变化情况，各股指之间在经历次贷危机及欧债危机后，五个阶段网络的最大度值依次为6、7、7、8、6，表明各个危机阶段的MST网络中心节点与其它股指的关联性整体上呈增大趋势，从次贷危机发生前到欧债危机发生时中心节点的聚集性也随着危机的发展呈现出....

图3 次贷危机发生中（Phase II）的全球主要股指间的最小生成树

在次贷危机发生时（如图3),MST网络主要形成了以香港恒生HIS和法国CAC40（节点度分别为5、7）为中心节点的两个最大区域网络，分别为亚洲区域网络和欧洲区域网络.与次贷危机发生前相比，亚洲区域网络中各节点的地理聚集性有所增强，聚集性更加明显；美洲区域网络的中心节点变为智利IP....

本文编号：4055865