股票收益相关矩阵分析中的谱与网络方法
物理与社会
2009-11-13 v1
摘要
从股票收益时间序列推断出的相关矩阵包含市场行为的信息，特别是关于高度相关股票集群的信息。在这里，我们研究了纽约证券交易所（NYSE）交易股票的一个子集，并比较了三种不同的分析方法：i) 谱分析，即研究相关矩阵的特征值-特征向量对；ii) 资产树，通过构建相关矩阵的最大生成树获得；iii) 资产图，即最强相关性被描绘为边的网络。我们说明并讨论了最显著的波动模式（即对应于最大特征值的特征向量）在资产树和图上的局域化。
引用
@article{arxiv.physics/0703061,
title = {Spectral and network methods in the analysis of correlation matrices of stock returns},
author = {Tapio Heimo and Jari Saramaki and Jukka-Pekka Onnela and Kimmo Kaski},
journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0703061},
year = {2009}
}
备注
6 pages, 2 figures