基于股票日内交易加权网络的超短期股票交易型操纵识别研究

扈文秀; 马丽; 张建锋

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基于股票日内交易加权网络的超短期股票交易型操纵识别研究

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【目的】构建股票日内交易加权网络,选取刻画网络特征的主要参数,识别超短期股票交易型操纵。【方法】基于股票日内Tick交易数据,以买卖双方的委托报单ID为节点,以委托报单是否成交为连线,以双方的实际成交量为权值构建股票日内交易加权网络。采用Pajek5.03、Ucinet6两款分析软件获得复杂网络统计参数,进而构建股票超短期交易型操纵识别模型。【结果】实证分析结果表明,加权平均节点度、网络密度等9项网络参数是判断公司股票是否被实施超短期交易型操纵的主要识别参数,识别模型样本内与样本外检验整体准确率分别为93.58%与87.73%。【局限】仅选取2015年牛市的样本,未收集到熊市样本共同分析。【结论】本文所构建模型解决了超短期股票交易型操纵难以识别的问题,为证券监管部门准确打击市场操纵行为提供技术支持。

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来源
《现代图书情报技术》 |2019年第10期|118-126|共9页
作者
扈文秀; 马丽; 张建锋;
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作者单位

西安理工大学经济与管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 F832.51;
关键词
日内交易加权网络; 逻辑回归; 股票交易型操纵; 识别模型;

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