本书以股票网络拓扑结构为主线，围绕网络拓扑结构与市场收益及风险关系展开研究，揭示了股票网络拓扑结构与收益长记忆性特征及风险的关系。从应用案例角度，探讨了基金业绩与网络拓扑结构、重仓持股比例的关系，可为优化投资组合策略提供参考依据。

庄霄威，毕业于东北大学，获得经济学博士学位，目前就职于沈阳工业大学经济学院。主要研究方向为金融市场复杂性和金融风险管理等。
近年来在国外SSCI检索期刊发表论文2篇，在国内CSSCI和El检索期刊发表多篇论文。主持辽宁省教育厅面上项目1项，参与完成国家自然科学基金项目3项，辽宁省重点项目1项，横向科研项目1项。

第1章 绪论
1.1 研究背景与研究问题
1.2 研究目的与研究意义
1.3 研究内容与结构安排
1.4 研究方法与技术路线
1.5 创新性工作说明
第2章 文献综述
2.1 文献检索情况
2.2 复杂网络理论研究
2.3 复杂网络在股票市场的应用研究
2.4 复杂网络在基金市场的应用研究
2.5 文献述评
第3章 复杂网络理论与方法
3.1 复杂网络的发展历程
3.2 复杂网络的基本网络模型
3.3 复杂网络的拓扑结构
3.4 复杂网络节点的拓扑性
3.5 股票市场复杂网络构建方法
第4章 我国股市复杂网络拓扑结构与市场收益长记忆性
4.1 问题的提出
4.2 数据选取
4.3 静态股票网络拓扑结构分析
4.4 动态股票网络拓扑结构分析
4.5 网络拓扑结构与收益长记忆性及交叉相关性
4.6 本章小结
第5章 我国股市股指极端波动时期复杂网络拓扑结构与市场风险
5.1 问题的提出
5.2 数据选取
5.3 样本周期划分
5.4 外因引起股指极端波动时期静态网络拓扑结构变化
5.5 内因引起股指极端波动时期静态网络拓扑结构变化
5.6 股指极端波动时期动态网络拓扑结构与市场风险变化
5.7 本章小结
第6章 基于复杂网络拓扑结构的投资组合优化
6.1 问题的提出
6.2 数据选取
6.3 不同基金网络拓扑结构差异性
6.4 基金网络拓扑结构与基金收益和风险相关性
6.5 基金网络节点中心性、重仓比例与基金业绩相关性
6.6 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 研究结论
7.2 主要贡献
7.3 研究局限与展望
附录
参考文献
致谢

股票市场是由上市公司
和投资者组成的一个高度复
杂的非线性系统，投资者之
间形成了一个庞大的持股关
联网络。股票市场包含了大
量的数据信息，受到很多内
部和外部因素的共同影响，
如何挖掘股票市场的内在信
息，一直是市场关注的热点
。近年，基于复杂性科学的
分形理论和复杂网络理论，
由于其在描述股票市场结构
及价格波动风险方面的独特
优势并可以从整体层次上分
析股票市场所呈现出来的复
杂系统结构特征，得到了广
泛关注。
目前基于复杂网络理论
对股票市场的研究，局限于
股票市场关联网络静态拓扑
结构、市场风险传染的研究
，而基于分形理论的研究侧
重于股票市场收益时间序列
的分布特征研究。这些研究
无法深入刻画股票市场在时
间上的演变规律以及风险传
染行为。将复杂网络理论与
分形理论相结合，能更深层
次地挖掘股票市场运行的关
联模式。本书运用复杂网络
理论与分形理论，构建股票
市场动态关联网络，依据网
络的基本拓扑结构特征，从
时间和空间两个维度，研究
股票市场内在的结构特征、
市场运行的关联模式以及风
险传染规律，揭示突发事件
引发的风险传染及对投资组
合的影响，主要研究工作包
括：
（1）研究股票市场网络
拓扑结构时间序列的长记忆
性及与市场收益率时间序列
之间的交叉相关性。分别构
建静态和动态阈值网络，分
析两种网络拓扑结构，发现
动态阈值网络具有更强的鲁
棒性，同时可以避免用静态
阈值构建网络时产生的信息
冗余和信息丢失问题。基于
分形理论的标度方法，检验
静态阈值网络和动态阈值网
络拓扑结构时间序列的长记
忆性，发现随时间窗口和阈
值增大，两种网络拓扑结构
时间序列呈现出的长记忆性
和持久性越明显。进一步检
验股票收益时间序列的长记
忆性，分析其与股票网络拓
扑结构时间序列的交叉相关
性，发现网络的平均聚集系
数、密度和模块度时间序列
与股票市场收益时间序列均
具有交叉相关性。
（2）研究股指极端波动
时期股票市场网络拓扑结构
与市场风险关系。选取我国
股市两次股指极端波动时期
的市场数据，分别构建静态
和动态最小生成树网络，比
较两次股指极端波动前、中
、后三个时期网络的拓扑结
构变化的差异性，找出不同
时期网络中重要节点，分析
网络拓扑结构与市场风险之
间的关联关系。通过分析不
同行业节点中心性和网络拓
扑结构变化，发现在外因和
内因引起的股指极端波动时
期，网络收紧，网络密度变
大。市场风险变化趋势与网
络的模块度和最大度变化趋
势相同，与网络的平均路径
长度的变化趋势相反。进一
步研究股指极端波动时期网
络拓扑结构与行业风险属性
的关系，依据网络中心性发
现股指极端波动对不同行业
的影响排序，有助于市场风
险预测及风险监控。
（3）研究基金重仓持股
网络拓扑结构与基金收益和
风险的关系。基金收益和风
险除在时间维度上受基金本
身要素的影响外，还在空间
维度上受网络要素的影响。
分别构建基金重仓持股网络
和基金阈值网络，分析两种
网络的拓扑结构差异性及网
络的稳定性，发现基金重仓
持股网络节点聚集程度高，
网络社团现象明显，网络结
构更加稳定。进一步研究网
络拓扑结构与基金收益和风
险的关系，发现网络平均度
、密度、平均路径长度和平
均聚集系数与基金收益显著
正相关，网络模块度与基金
收益显著负相关；网络平均
度、平均路径长度和模块度
与基金风险显著正相关，网
络密度、平均聚集系数与基
金风险显著负相关。
（4）研究基金节点中心
性与基金业绩的关系，探讨
基金节点中心性与重仓持股
比例之间的交互效应。分析
基金重仓持股网络拓扑结构
和节点中心性，发现基金度
中心性、中介中心性和特征
向量中心性与基金业绩显著
正相关，接近中心性与基金
业绩显著负相关。进一步研
究发现，基金重仓持股比例
与基金业绩显著正相关，基
金重仓持股比例加强了基金
节点中心性对基金业绩的影
响，即基金节点中心性与重
仓持股比例存在交互效应。
研究结果为投资者资产配置
中的基金选择提供了借鉴。
本书以股票网络拓扑结
构为主线，围绕网络拓扑结
构与市场收益和风险关系展
开研究，揭示了股票网络拓
扑结构与收益长记忆性特征
及风险的关系。从应用案例
角度，探讨了基金业绩与网
络拓扑结构、重仓持股比例
的关系，可为优化投资组合
策略提供参考依据。