Finding Core Balanced Modules in Statistically Validated Stock Networks
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摘要
本论文提出最大强相关平衡子模块（LSCBM）概念，结合统计显著性检验的相关网络与结构平衡理论，剔除虚假关系并保留正负相关，用随机符号图模型严谨分析LSCBM的渐近存在性和规模规律。设计了高效启发式算法MaxBalanceCore，实证分析中国股市2013-2024年期间LSCBM动态演变，结果显示其大小与市场压力及经济事件高度相关，且核心模块主要由强正相关股票组成，缺少负相关对冲机会，反映市场结构动态变化和系统风险特征[page::0][page::4][page::8][page::13][page::21][page::23][page::28]
