股市行業板塊聯動性分析——基於復雜網絡和DCC-MIDAS模型

作者🦎：

馬知仁；宋玉平

作者單位：

意昂4

本文新意：

本文創造性地將復雜網絡分析與DCC-MIDAS的長短期聯動性分析進行結合👨🏿‍🌾，在對股市細分行業進行網絡分析的基礎上👨‍🏫，篩選提取出網絡拓撲指標顯著、關聯性較強的行業節點作為聯動行業節點，再運用DCC-MIDAS進一步探究所取節點之間進一步的長短期聯動關系🤷🏻‍♂️，從混頻的角度更加深入地分析股市行業節點間的聯動效應👈🏽。

摘要🧑‍⚖️：

本文結合收益率聯動網絡以及最小生成樹的行業定性分析以及網絡中心性的行業定量分析，選取以化工🤳、輕工製造和食品飲料為代表的第二產業以及以銀行、房地產和非銀金融為代表的第三產業兩大行業組𓀓，運用復雜網絡模型與DCC-MIDAS模型進行聯動性實證分析。研究發現⛴：1) 我國股市行業之間普遍存在聯動效應，不同年份的不同行業網絡聯動效應不同👨🏽‍⚖️；2) 中心性近似的行業其各自之間的長短期時變相關性均維持在較高水平🦹🏼，並且分別對組內另一行業具有較為一致的時變趨勢；3) 時變聯動性分析說明金融服務業間較之工業製造業間的聯動關系將進一步增強。本文對復雜網絡篩選得到的行業進行長短期聯動性分析，有助於分析行業之間的長短期時變信息，進一步發掘新聯動性行業與行業組👩🏻‍🦲，以及從不同效用期限出發製定相應的行業政策🧓🛗。

關鍵詞🧑🏽‍🏭：

行業板塊聯動🌕🚴🏼；收益率聯動網絡；最小生成樹🤳🏼🙇；中心性分析；DCC-MIDAS

項目資助🧑‍🏫：

國家自然科學基金項目“非平穩高頻金融數據的大樣本性質及應用” (批準號11901397)

引用文本🪟：

馬知仁, 宋玉平. 股市行業板塊聯動性分析——基於復雜網絡和DCC-MIDAS模型[J]. 金融管理研究, 2022, xx(xx): xx-xx.