论文基于复杂网络的期货指数相关性分析，本文是复杂网络论文如何怎么撰写和复杂网络和期货和相关性方面自考毕业论文范文.
引言金融市场的分析方法有很多种,复杂网络理论就是其中之一.将金融市场构建成一个网络,应用复杂网络的统计工具来提取网络的特征信息,进而对市场行情做出评价.近些年随着复杂网络理论的不断发展,为理解金融市场提供了很多的方法.Kim[1-2]等以标准普尔500各成分股为研究对象,计算了每两只股票的相关性,构造了全连通加权关联网络,发现网络中节点的影响力大小呈现无标度特性.Onnela[3-4]等用1982年至2000年的数据分析了动态交叉关联矩阵元素的均值、峭度、方差、偏斜度这四个方面随时间的演化情况,发现均值分别与方差、偏斜度与峭度的走势一致,但两者对比又呈现负相关关系.Jung[5]等对日本股票市场进行最小生成树分析,发现股票组合系数随时间推移而逐渐减小.Kumar[6]等对全球20个金融市场采用随机矩阵理论与多重分形去趋势波动分析方法,对比分析了金融危机前后的金融市场关联情况.国内黄玮强[7]等以深圳指数成分股票作为研究对象,运用最小生成树与平面最大过滤图的算法分析了网络的拓扑结构与聚类结构.郑波[8]等通过对比中西方股票市场,应用随机矩阵理论分析股市结构,发现西方金融市场的收益率和波动的时间关联显示杠杆效应,而中国股票具有明显的反杠杆效应.赵飞[9]等人通过随机矩阵理论对中国股市进行社区划分,找到关系最紧密的社区.张鼎[10]等人利用复杂网络理论研究了期货指数之间的相关性与整体的特征,分析了期货网络拓扑结构与同配性、期货指数与整体经济的关系.
应用复杂网络研究股票市场的文献很多,但是研究中国期货市场的却比较少,国内的研究也通常对市场整体进行分析,构建网络,划分社区.没有对不同时期的国内商品期货进行比较,本文集中探讨商品期货牛市与熊市期间,市场的整体情况、期货品种的关联情况以及其内在的原因.
1、商品期货复杂网络的构架1.1 数据的选取数据选取中国三大期货交易所的商品期货指数的日收盘价,剔除交易不活跃品种（合约平均持仓少于1000手）,得到36个交易品种.根据文化财经商品大盘指数,将时间周期分为两段：2015年11月24日到2016年12月7日,2016年12月8日到2017年6月5日,分别对应商品期货牛市与商品期货熊市.1.2 网络的构建商品期货品种 i 的指数时间序列Pi 的对数收益率定义为（1）商品期货品种 i 与 j 对数收益率的相关系数定义为（2）考虑到期货市场中的噪声情况,我们需要对得到的全连通网络进行阈值化处理,去掉关联性较小的边.我们设定一个阈值,当指数 i 与 j 的相关系数Cij大于或者等于q时,就在它们之间连接一条边,则邻接矩阵 E 为（3）显然,不同的阈值可以定义不同的关联网络,不同的关联网络具有不同拓扑结构,图1-1、1-2为q等于0.5时的商品期货牛市与熊市时期的网络拓扑结构.
图1-1 商品期货牛市期间的期货品种网络拓扑图图1-2 商品期货熊市期间的期货品种网络拓扑图2、商品期货网络的拓扑结构分析分别对网络进行中心性分析以及社团划分与聚类分析,观察两个时期期货品种的关联网络,我们发现无论是牛市还是熊市,网络都形成较大的集团,集团内部关系紧密,网络内部存在类似的社团结构.其次,两个时期都具有明显的行业板块结构,例如棕榈、菜油、豆粕、豆油、黄豆、菜粕作为农产品类联系紧密,独立形成一个板块.白银与黄金作为贵金属形成贵金属板块.另外,我们发现在商品期货牛市时期工业品自身联系十分紧密,有色金属板块像沪铜、沪锡、沪镍、沪锌等都自身处于单个节点.而在商品期货熊市期间,这类有色金属与工业品联系十分紧密,有些品种占据网络重要节点.这也说明工业品与有色金属在不同时期其内在的关联是不同的. 我们统计了两个时期商品期货关联网络度分布,见表1：
表1 商品期货网络不同和期间度分布情况从表1中我们发现,商品期货牛市期间网络中节点的度明显要低于商品期货熊市时期,可见熊市期间期货品种对整个网络的影响要明显强于牛市期间.为了更加深入的了解不同时期网络的差异性,我们将阈值提高到0.6,商品期货的网络图见图2-1,图2-2.
从图2-1、图2-2中我们发现农产品自身具有较强的相关性,这也说明农产品期货品种有其内在的联系,不完全随整个市场的改变而发生变化,例如豆粕、棕榈与豆油.这也为市场的参与者提供重要的参考价值,在使用期货进行套期保值与投机的过程中,可以选择不同的板块进行操作,从而较低风险.另外,在商品期货熊市期间,热卷与螺纹作为钢材类大宗品通过与沪铜形成紧密联系,从而将有色金属板块与能源化工类联系在一起形成一个大的集团.这也为投资者在不同时期选取何种商品作为投资对象提供了参考方案.
结束语将不同时期的中国商品期货指数构造成网络,用复杂网络理论的方法进行分析,发现与股票市场的结论.即使是熊市期间,也具有明显的板块效应,通过中心性分析,发现板块中占据关键节点的期货品种通常是市场上交易量巨大的品种,也与相关板块有紧密的联系.而商品期货牛市与熊市的差异性体现在板块与板块间的联动上,由于商品期货内在的联系以及时间周期的影响对板块间的相关性产生作用.这对投资者在特定的时期选择交易品种提供了重要的参考价值,也对大宗商品的宏观形式提供了定量分析.
此文结论：此文是关于复杂网络方面的大学硕士和本科毕业论文以及复杂网络和期货和相关性相关复杂网络论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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