基于复杂网络社团检测的投资组合优化研究

摘要

复杂网络理论应用于股票市场的已有文献大多研究股票网络拓扑结构,较少与投资组合理论结合.从复杂网络理论视角,利用两种网络社团检测算法将股票网络进行社团划分,用分块矩阵刻画网络社团结构,据此构建新的投资组合模型.基于上证180指数成分股的实证研究发现,在给定的期望收益下,新投资组合风险比皮尔逊相关投资组合低,且有效前沿位于皮尔逊相关投资组合有效前沿的左侧.实证结果验证了新投资组合模型的有效性.

关键词