安海岗

（石家庄经济学院管理科学与工程学院，石家庄 050031）

基于复杂网络的时间序列双变量联动波动

安海岗

（石家庄经济学院管理科学与工程学院，石家庄 050031）

选择伦敦金与Au9999下午收盘价格作为样本数据研究时间序列双变量之间的联动波动规律.依据粗粒化方法，将伦敦金与Au9999价格的联动波动状态转化为由5个｛P，N，M｝字符组成的字符串，每个字符串代表5天的价格联动波动模态.将模态作为节点，模态之间的转化为边，构建价格联动波动复杂网络.运用复杂网络理论对时间序列双变量联动波动模态的统计、变化规律和演化机制进行分析.结果表明：时间序列双变量联动波动模态分布具有幂律性、群簇性和周期性，其联动波动模态主要通过少数几种模态进行转换与演化.本方法不仅可以研究不同类型时间序列双变量联动波动，同时可为多变量联动波动研究提供思路.

复杂网络；粗粒化；联动波动；时间序列

0 引言

时间序列数据是一种动态的高维数据，与静态数据不同之处在于它是随着时间的改变而发生变化.在金融、经济及工程管理等众多领域，通过对时间序列数据进行挖掘与分析能够为管理者提供许多有价值的商业信息，为管理决策制定提供参考［1］.挖掘时间序列数据中的各种动态特征及发展演化规律，是一种重要的统计分析方法，广泛应用于自然科学、社会科学等领域，是一种科学研究的创新性思维.时间序列数据是……