文档介绍：基于Pearson相关系数模型对股票间相关性研究张筱梅1,朱家明2(1(安徽财经大学金融学院;2(安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠233030)摘要:针对股票间的相关性,主要运用Pearson相关系数、社会网络的相关理论,从数据挖掘、数量统计、实证分析的角度出发,分别建立Pearson相关系数、股票网络、,并根据相关性矩阵构建股票网络,:股票间相关性;Pearson相关系数;社会网络模型;中图分类号::A文章编号:1673-260X(2015)05-0032-02基金项目:国家自然科学项目(11301001);安徽财经大学教研项目(acjyzd201429)影响股票价格的因素多样导致股票市场变动的不可预测,如何理清同一板块不同行业股票之间交错的影响关系,分析股票之间内在的影响机制,关键在于对股票间相关性关系的研究,本文基于pearson相关系数模型分析同一板块中股票之间的相互影响;在股票间相关关系系数的基础上,选择合适的阀值,阀值用于衡量股票间影响关系的强弱,,为方便解决问题提出四条假设:(1)假设股票没有分红,考虑现金红利再投资的周个股回报率和不考虑现金红利再投资的周个股回报率相同;(2)假设选取的样本股票能代表这一类型股票市场的整体状况;(3)假设不同类型市场之间的相关性不强,所以选取同一类型股票市场内的股票数据进行相关性研究;,利用时间序列相关性知识,分析股票间的相关性,,,选择两支股票相同交易周份的数据进行计算,,——Pearson相关系数计算公式个股回报率计算公式:式中hi为周个股回报率;si为周收盘价格;ki为周开盘价价格;:式中E为数学期望;cov(x,y)为x,y之间的协方差;?籽xy为x,y之间皮尔逊相关系数;x和y是任意两支股票所对应的个股回报率;?滓x,?(深圳B股),交易周份为2013年8到32周的所有股票,利用上述模型求得各股票间相关性(鉴于所得表格数据太多,这里从略).,:?以个股回报率为变量指标,利用Pearson相关系数模型分析股票间相关性;?Pearson相关系数要求变量是连续变量,本题中以周作为交易周分,即可视为连续变量;?每个证券代码代表的股票的个股回报率均为上市公司运营情况所导致股息的变化和市场利率决定,故各变量之间相互独立,