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2022-06-24
英文标题:
《Comparative analysis of layered structures in empirical investor
  networks and cellphone communication networks》
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作者:
Peng Wang (ECUST), Jun-Chao Ma (ECUST), Zhi-Qiang Jiang (ECUST),
  Wei-Xing Zhou (ECUST), and Didier Sornette (ETH Zurich)
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  Empirical investor networks (EIN) proposed by \\cite{Ozsoylev-Walden-Yavuz-Bildik-2014-RFS} are assumed to capture the information spreading path among investors. Here, we perform a comparative analysis between the EIN and the cellphone communication networks (CN) to test whether EIN is an information exchanging network from the perspective of the layer structures of ego networks. We employ two clustering algorithms ($k$-means algorithm and $H/T$ break algorithm) to detect the layer structures for each node in both networks. We find that the nodes in both networks can be clustered into two groups, one that has a layer structure similar to the theoretical Dunbar Circle corresponding to that the alters in ego networks exhibit a four-layer hierarchical structure with the cumulative number of 5, 15, 50 and 150 from the inner layer to the outer layer, and the other one having an additional inner layer with about 2 alters compared with the Dunbar Circle. We also find that the scale ratios, which are estimated based on the unique parameters in the theoretical model of layer structures \\citep{Tamarit-Cuesta-Dunbar-Sanchez-2018-PNAS}, conform to a log-normal distribution for both networks. Our results not only deepen our understanding on the topological structures of EIN, but also provide empirical evidence of the channels of information diffusion among investors.
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中文摘要:
假设由Ozsoylev-Walden-Yavuz-Bildik-2014-RFS提出的经验投资者网络(EIN)能够捕捉投资者之间的信息传播路径。在这里,我们对EIN和手机通信网络(CN)进行了比较分析,从自我网络的层次结构的角度来检验EIN是否是一个信息交换网络。我们采用两种聚类算法(k$-均值算法和$H/T$中断算法)来检测两个网络中每个节点的层结构。我们发现两个网络中的节点都可以分为两组,一组具有类似于理论邓巴圆的层结构,对应于ego网络中的alters呈现四层层次结构,从内层到外层的累积数量为5、15、50和150,另一个有一个额外的内层,与邓巴圆相比有大约2个变化。我们还发现,基于层结构理论模型citep{Tamarit-Cuesta-Dunbar-Sanchez-2018-PNAS}中的唯一参数估计的标度比符合两个网络的对数正态分布。我们的结果不仅加深了我们对EIN拓扑结构的理解,而且为投资者之间的信息传播渠道提供了实证证据。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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2022-6-24 06:45:20
实证投资者网络和手机通信网络分层结构的比较分析Speng Wanga,Jun Chao Maa,Zhi Qiang Jianga,*, 周伟兴A、b、,*, Didier Sornettec,华东理工大学大商学院和经济物理研究中心,上海200237,华东理工大学中国理学院,上海200237,中国管理、技术和经济系,ETH苏黎世,Scheuchzerstrasse 7,CH-8092苏黎世,瑞士金融学院,转交日内瓦大学,40 blvd。Ozsoylev等人(2014年)提出的杜邦·达尔夫(Du Pont d\'Arve),CH-1211,日内瓦4,瑞士经验投资者网络(EIN),旨在捕捉投资者之间的信息传播路径。在这里,我们对EIN和手机通信网络(CN)进行了比较分析,从自我网络的层次结构的角度来检验EIN是否是一个信息交换网络。我们使用两种聚类算法(k-means算法和H/T-break算法)来检测两个网络中每个节点的层结构。我们发现,两个网络中的节点都可以分为两组,一组具有类似于理论上的双极圆的层结构,对应于自我网络中的变化呈现出四层层次结构,从内层到外层的累积数为5、15、50和150,另一个有一个额外的内层,与邓巴圆相比大约有2个变化。我们还发现,基于层结构理论模型(Tamarit et al.,2018)中的独特参数估计的标度比符合两个网络的对数正态分布。
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2022-6-24 06:45:23
我们的结果不仅加深了我们对EIN的政治结构的理解,而且为投资者之间的信息差异渠道提供了实证证据。关键词:实证投资者网络、手机通信网络、分层结构、聚类分析1。简介Ozsoylev et al.(201 4)提出了经验投资者网络(EIN),作为投资者之间互动的一种新表示,基于他们的订单安排:如果两个投资者在短时间窗口(通常为30秒)内下了相同类型的订单(询价或出价),则称他们是相互联系的。EIN背后的基本假设是,当新信息出现时,它会从源节点传播到投资者社交网络中的外围节点,并且信息到达不同投资者的时间间隔会阻止他们下单之间的联系。因此,EIN可以被视为投资者社交网络的代理。我们建议通过研究EIN结构的一些特性,例如EIN中的层或层次结构,来检查EIN结构的有效性。作为参考和比较,我们还测试了通常被视为信息传播网络的手机通信网络(CN)中的层次结构。我们在EIN和CNN中发现了类似的层结构,这证明了EIN揭示了投资者之间信息传播路径的重要部分这一假设。*通讯作者。地址:P.O.梅隆路130号。
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2022-6-24 06:45:26
华东理工大学财务系114号信箱,中国上海200237,电话:+86 21 64250053,传真:+86 21 64253152。电子邮件地址:zqjiang@ecust.edu.cn(姜志强),wxzhou@ecust.edu.cn(周伟兴),dsornette@ethz.edu(DidierSornette)目前的工作与Dunbar数及其在社会网络中的广义离散层次结构的研究有关。回想一下,邓巴的数字约为150,代表了个人自我网络的平均规模,即由于认知限制,一个人通常可以维持稳定的社会关系的群体(邓巴,1992,1993)。此外,发现人类和动物网络中的社会关系形成了层次结构,每一层代表不同的情感亲密度(Dunbar,1998;Dunbar和Shultz,2007)。层结构从内层到外层大约有3-5、10-15、30-50和100-200个变化(Zhou等人,2005)。许多经验性的自我网络都表现出这样的层次结构,包括从圣诞卡交换中提取的网络(Hill和Dunbar,2003),狩猎采集者的社交网络(Hamilton et al.,2007;Zhou et al.,2005),以及虚拟世界中的在线社交(Fuchs et al.,2014)。与我们的工作相关的另一系列文献是手机和互联网通信数据的使用,这些数据使人们能够在大规模的个人中对社会理论进行实证检验。例如,弱联系理论(Granovetter,1973)已经在手机通信网络中得到验证(Onnela et al.,2007;Kovanen et al.,2013)。这些数据还用于验证社会网络中的层次结构(Saram¨aki等人,2014)。Arnaboldi等人(2016)发现,学术领域的合著者网络也具有离散的层次结构。
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2022-6-24 06:45:29
Dunbar等人(2015)通过扫描Facebook和Twitter提交给XXXX 2019年7月3日网络的在线预印本,发现自我网络显示出有限的规模和等级结构。更重要的是,这种层次结构可以被视为特定个人的“社会指纹”,因为它是稳定的,不受朋友变化的影响(Tamarit et al.,2018)。本文的组织结构如下。第节给出了数据和方法。2、第。3 p表示度分布、聚类和理论模型的结果。第。4总结。数据和方法2.1。经验投资者网络经验投资者网络(EIN)是由深圳10指数(399 004)中的100只股票构成的。orde流量数据涵盖2013年全年。继Ozsoylev等人(2014年)之后,在每个交易日,如果投资者在30秒内提交至少3份相同股票的买入(或卖出)订单,则通过连接投资者来获得E-IN。通过将每个交易日的EIN聚合在一起,我们获得了年度EIN,其中包含3个81345节点和8143541个链接。Ozsoylev et al.(2014)认为,投资者之间的联系反映了投资者之间潜在的信息差异渠道,这可能揭示了投资者形成的社交网络中存在本地化结构。因此,两个投资者之间的联系越大,他们之间存在社会联系的可能性就越高。我们进一步采用统计验证方法(Tumminello等人,2011a,2012;Li等人,201 4;Hatzopoulos等人,201 5;Curm e等人,2015;Gualdi等人,2016)来检查两个投资者是否偶尔有联系,这为我们提供了经统计验证的经验投资者网络,简称SVEIN。2.2.
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2022-6-24 06:45:32
手机通信网络从一家中国手机运营商处获得的手机通话记录涵盖2010年6月28日至7月24日以及10月1日至12月31日。不包括数据缺失的12日、11月5日、6日、13日、21日和27日以及12月6日、8日、21日和22日,我们总共有109天。数据中有91911735个手机用户和4599472652个电话。由于我们无法访问其他手机运营商的通话记录,因此我们的分析中只包括两个手机用户都属于数据提供商的通话记录,即1,17 3501607条记录。众所周知,通话频率可能代表朋友之间的亲密关系,两个手机用户之间的通信频率越高,他们假定的亲密关系就越强。我们排除了被认定为机器人、电信欺诈和电话销售的用户(Jiang等人,2013)。最后,我们构建了基于普通用户之间交互呼叫的手机通信网络。上述统计验证方法也用于消除随机呼叫,从而为我们提供了经过统计验证的手机通信网络,简称SVCN。2.3. 统计验证方法众所周知,EIN和CN包含大量的噪音:例如,两个投资者可能完全巧合地同时提交或发出指令,而呼叫者可能会错误地呼叫呼叫方。这建议通过测试两个节点是否随机连接来移除这些不相关的信号。为此,我们采用了Tumminello等人提出的统计验证方法。
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