印度股市中的行业共同波动：一项微观网络分析
摘要：从股市数据中提取信息的几种技术概述：时间序列的回归分析，通过分解相关矩阵来研究金融数据中的联动性，个股与市场指数的偏相关性，多维缩放和最小生成树。我们将这些技术应用于印度股市的日收益时间序列。分析可以让我们构建基于个股相关矩阵的网络，并讨论市场指数的动态。因此，可以使用这些工具来分析微观和宏观层面的动态。我们使用多维缩放方法来可视化股市的部门结构，并分析部门股票之间的联动性。最后，我们基于部门指数构建一个介观网络。最小生成树技术在区分技术相关部门方面非常有用，并且与实际生产关系相当匹配。
作者：Kiran Sharma, Shreyansh Shah, Anindya S. Chakrabarti and Anirban Chakraborti
论文ID：1607.05514
分类：General Finance
分类简称：q-fin.GN
提交时间：2016-07-20