دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 100759
ترجمه فارسی عنوان مقاله

تحقیق بر ساختار شبکه مربوط به بازار سهام انرژی بر اساس شاخص های مالی

عنوان انگلیسی
Research on energy stock market associated network structure based on financial indicators
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
100759 2018 15 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 490, 15 January 2018, Pages 1309-1323

ترجمه کلمات کلیدی
شبکه های پیچیده سهام، شباهت، شاخص های مالی،
کلمات کلیدی انگلیسی
Complex networks; Stocks; Similarity; Financial indicators;
ترجمه چکیده
یک بازار مالی یک سیستم پیچیده است که شامل بسیاری از واحدهای تعامل است. به طور کلی، با توجه به انواع مختلف تبادل اطلاعات در صنعت، رابطه بین سهام وجود دارد که می تواند ویژگی های ساختاری روشن خود را نشان دهد. روش شبکه های پیچیده ابزار قدرتمند برای مطالعه ساختار داخلی و عملکرد بازار بورس است که به ما امکان می دهد تا بازار سهام را بهتر درک کنیم. با استفاده از روش های شبکه پیچیده، یک مدل شبکه وابسته به سهام با استفاده از شاخص های مالی ایجاد می شود. بر این اساس، مقدار آستانه و استفاده از مدولاسیون برای تشخیص شبکه اجتماعی تعیین می کنیم و ساختار شبکه و خوشه های خوشه محلی را در شرایط آستانه مختلف تحلیل می کنیم. مطالعه نشان می دهد که مقدار آستانه 0.7، نقطه تغییر ناگهانی شبکه است. در عین حال، با افزایش ارزش آستانه، استقلال جامعه تقویت می شود. این مطالعه روش تحقیق بازار سهام را براساس شاخص های مالی ارائه می دهد و از نظر تشابه ساختاری شاخص های مالی سهام می باشد. همچنین، راهنمای سرمایه گذاری و مدیریت مالی شرکت ها را فراهم می کند.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  تحقیق بر ساختار شبکه مربوط به بازار سهام انرژی بر اساس شاخص های مالی

چکیده انگلیسی

A financial market is a complex system consisting of many interacting units. In general, due to the various types of information exchange within the industry, there is a relationship between the stocks that can reveal their clear structural characteristics. Complex network methods are powerful tools for studying the internal structure and function of the stock market, which allows us to better understand the stock market. Applying complex network methodology, a stock associated network model based on financial indicators is created. Accordingly, we set threshold value and use modularity to detect the community network, and we analyze the network structure and community cluster characteristics of different threshold situations. The study finds that the threshold value of 0.7 is the abrupt change point of the network. At the same time, as the threshold value increases, the independence of the community strengthens. This study provides a method of researching stock market based on the financial indicators, exploring the structural similarity of financial indicators of stocks. Also, it provides guidance for investment and corporate financial management.