摘要
在风格投资分析中,传统的参数分析方法将带来分析结果的多样性,为此提出了采用具有准确拓扑序列的亚超度量空间方法.首先,计算出股票间任意两个股价间的相关系数,并在此基础上计算出超度量空间的欧式距离;其次,利用Kruskal的最小生成树算法,构建出证券组合的亚超度量空间;最后,将亚超度量空间映射为指数分层结构.对2005年7月至2007年12月的辽宁省上市公司样本的日数据进行实证研究,结果发现存在行业风格、事件风格、业绩风格及现金流风格,这表明亚超度量空间方法是有效的.
The popular parameter methods will bring the diversity of results in style investment analysis.Subdominant ultra-metric space is provided with the exactly defined topology sequence. Firstly,based on the correlation coefficient between every two stock prices,Euclidean distance of ultra-metric space is calculated.Secondly,subdominant ultra-metric space of portfolio is constructed based on minimum spanning tree of Kruskal.Finally,index hierarchical structure is mapped from subdominant ultra-metric space.Via daily data of listed companies in Liaoning Province from July,2005 to December,2007,industry style,event style,performance style and cash flow style are found in the results.It is shown that method of subdominant ultra-metric space is effective.
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期1042-1046,共5页
Journal of Dalian University of Technology
基金
国家自然科学基金资助项目(71033002)
教育部人文社会科学研究基金资助项目(09YJC790025)
大连理工大学软件+X研究基金资助项目(DUT842301)
关键词
风格聚集
上市公司
最小生成树
亚超度量空间
指数分层结构
style cluster
listed companies
minimum spanning tree （MST）
subdominant ultra-metric space
index hierarchical structure
