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基于Lasso时变图模型方法的我国股市网络结构分析

陈彬宸  蔡风景  
【摘要】:针对金融资产的动态变化特征,构建动态时变的Lasso图模型理论,通过局部组套索惩戒施加于结构化平稳的模型,以图模型结构时变为前提,进行结构化平稳处理.将无向图模型方法应用于我国2014年1月―2020年3月股市的高维数据建模,利用Lasso方法给出精度矩阵的估计,从而识别得到上证380个股和带有权重的行业指数的图模型结构.实证研究结果表明:不同时点的上证380个股和行业的图模型结构均存在较大差异,股票关联结构呈现动态变化特征.快速上升期(牛市)和快速下跌期(熊市),个股和行业图模型边连接较多,关联结构较强;震荡期,个股和行业图模型边数量较少,关联性相对较弱.

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