摘要：利用复杂网络方法将股票之间的复杂关系抽象为网络,能够更好地掌握股票市场的整体和局部特性以及股票之间内在的联动关系,以沪深300数据为研究样本,通过相关系数构建网络,利用最佳阈值法对网络进行去噪,保留主要股票之间的相互影响.借鉴PageRank算法对社团网络进行重要节点的挖掘,从宏观和微观视角分析各行业股票在市场中的地位.研究发现整个沪深300市场中,采矿业、制造业和金融业是市场“大户”,其股票与市场中的其他股票之间存在紧密联系;网络中的同类型股票存在聚集现象,且股票之间影响关系显著.

关键词：金融工程 股票重要性排序 pagerank算法 社团划分 

单位：长沙理工大学数学与统计学院; 湖南长沙410114; 中国科学院数学与系统科学研究院; 管理、决策与信息系统重点实验室; 北京100190; 中南大学商学院; 湖南长沙410083