|
关于我们
 书单推荐 新书推荐 |
产业链视角的稀土上市公司股价波动量化因果关系研究 
定 价：108 元
9 7 8 8 5 7 4 5 2 2 1 1 3
稀土是重要的战略性矿产资源，对稀土类上市公司股价波动情况及其波动传导的因果关系的研究，能够使市场各方更清晰的认识目前的市场关系。本研究构建了股价量化因果关系分析与预测模型，从网络的角度对稀土产业上市公司股票间价格波动因果关系进行计算和预测，并据此分析其波动传导关系。主要研究工作和创新性成果如下：
（1）构建股票间价格波动量化因果关系网络模型，对稀土产业上市公司股票间价格波动因果关系进行分析，以此探索全球稀土产业链各环节以及各地区间公司的关系。运用量化因果关系分析模型和复杂网络方法，从稀土产业上市公司间股价波动量化因果关系对稀土产业链各环节以及各地区间关系进行了分析，并给出各环节公司间的主要波动传导路径。研究发现，稀土产业股票两两之间价格波动量化因果关系同时存在正向因果
关系、负向因果关系和不明因果关系，主导因果关系多为正向因果关系。产业链上下游企业间正向因果关系较为明显，量化值也比较大。而相同地区内部企业间正向因果关系明显大于不同地区间企业正向因果关系。不同地区间企业负向因果关系和不明因果关系明显大于相同地区内部企业之间的负向因果关系和不明因果关系。
（2）构建了量化因果关系网络演化模型，把滑动窗步长作为变量加入量化因果关系模型，计算各滑动窗内的稀土产业上市公司股票间价格波动量化因果关系，并以计算结果研究了稀土产业链各环节间关系以及股票间的波动传导关系和传导路径的演化特征。研究发现，股价波动传导变化程度越来越小，股票间的因果关系逐渐趋于稳定，说明稀土产业上市企业间的关系更稳定，产业链供需关系更清晰、稳定。同时，上游股票的传导影响力呈现下降趋势，中游和下游股票的传导影响力呈现上升趋势，反映了市场对资源的依赖程度有所下降，对技术的重视程度有所上升。
（3）以循环神经网络方法 LSTM 为基础构建了基于量化因果关系演化网络数据LSTM-TDD 因果关系预测模型，明显提高了强因果关系预测精度和预测效率。对预测结果进行了趋势分析。研究发现，量化的因果关系更进一步趋于稳定，说明稀土产业上市企业间的关系更稳定，产业链供需关系更清晰、稳定。根据预测的一年数据所得波动传导路径与研究所用整体数据的波动传导路径略有区别，但整体特征基本一致。因此研究结果可以为稀土产业股票市场各类参与主体行为提供有力的支持。
你还可能感兴趣
我要评论
|
