第一篇：國家自然基金結(jié)業(yè)填寫要求

附件3：

《國家自然科學基金資助項目結(jié)題報告》

單位審核承諾書

（由科研主任審核后填寫）

1、本單位對年度《國家自然科學基金資助項目結(jié)題報告》均已按照科技處“關(guān)于填報2010年度《結(jié)題報告》的通知”要求進行了審核。

2、本單位所提交的《結(jié)題報告》項目負責人承諾處、經(jīng)費決算表、經(jīng)費使用說明表中項目負責人均已親筆簽名。

4、本單位項目負責人提交的《結(jié)題報告》中所提供的研究成果附件材料齊備：

（1）已提供不超過6篇有標注國家自然科學基金項目資助字樣的代表性論著的原件或

復印件（含封面、目錄、論文全文），其余論著已提供首頁和有標注國家自然科學基金項目資助頁的復印件，已用彩色筆在論著的標注位置處作了標記；

（2）研究生學位論文已提供封面復印件；

（3）已錄用的稿件除首頁和標注頁之外，已附編輯部錄用證明的復印件；

（4）大會特邀報告已提供邀請函以及會議文集有關(guān)目錄的復印件。

5、研究成果附件材料已列目錄清單，研究成果附件同《結(jié)題報告》一起裝訂，其裝訂順序與研究成果目錄中的排序一致。

6、本單位對所提供的研究成果附件材料復印件已與其成果原件進行了核對，保證其成果

復印件的真實、可靠。若有失實，審核人將承擔責任。

審核人簽名：

審核單位蓋章：

2011年月日

第二篇：國家自然基金申請書填寫注意事項

2010國家自然基金申請書填寫注意事項

一、總體要求 申請項目的題目要具有新穎性；內(nèi)容要突出創(chuàng)新；所覆蓋的范圍要合適；提供的一切信息必須實事求是。書寫格式要求條理清楚，涉及到要出示附件的地方，應有完整的附件資料。填寫申請書前，請查閱2010《國家自然科學基金項目指南》。

二、關(guān)于簡表的填寫

1、申請者信息

辦公電話：請?zhí)顚懣梢月?lián)系到申請人本人的電話。

電子郵件：必須填寫申請人本人真實的電子郵件地址。（此項很重要）因國家自然科學基金項目實行電子網(wǎng)絡化管理，以后項目評審意見反饋、項目批準通知、填寫資助項目計劃書、進展報告、結(jié)題報告等均使用申請書中的電子郵箱，故申請者人電子郵箱一定要準確無誤。

工作單位：必須選擇“河北理工大學”，單位代碼06300002

所在院系：只需寫到學院一級（寫學院全稱）。

通訊地址：唐山市新華西道46號

郵政編碼：063009

每年工作月數(shù)：一般6-8個月，研究生、技術(shù)員可6-10個月。若1人參加2個課

題，參加總月數(shù)應<1 2個月

在研項目批準號：僅指作為負責人的在研國家自然基金項目的批準號

2、依托單位信息

名稱：必須選擇“河北理工大學”，單位代碼06300002

其他欄目：自動生成3、合作單位信息

請寫全稱，法人單位。

4、項目基本信息

（1）項目類別 本次適合我校申請的項目類別分別有面上項目(原自由申請項目)、青年科學基金項目、重點項目、重大項目、部分重大研究計劃項目、國家杰出青年科學基金項目、海外及港澳學者合作研究基金項目、重大國際（地區(qū)）合作研究項目、聯(lián)合資助基金項目、科學儀器基礎研究專款項目、數(shù)學天元青年基金項 1

目等。

（2）申請金額必須遵循實事求是的原則。資助金額為25~50萬元{管理學科和數(shù)學學科等純理論的要少一些，具體見2010年指南。

各科學部建議申請金額（參考值）：

數(shù)理（A）：28萬~40萬

化學（B）：32萬~45萬

生命（C）：28萬~45萬

地球（D）：38萬~50萬

工材（E）：32萬~45萬

信息（F）：30萬~43萬

管理（G）：22萬~30萬

青年科學基金的資助金額大約為20萬元，可申請25萬元左右。

（3）研究起止時間面上項目研究期限一般為三年，2011年1月—2013年12月。重點項目研究期限一般為四年，2011年1月—2014年12月。

5、項目組主要成員

（1）項目組成員的構(gòu)成必須從研究內(nèi)容的客觀實際出發(fā)，合理搭配。新的限額規(guī)定，在本次受理期間面上項目申請人只能申請一項。對于具有高級職稱的成員，無論參加還是主持項目（無論本校還是外校人員），均不得超過二項。所以必須注意項目組成員的名字在申請書中出現(xiàn)的次數(shù)，以免因超項而被初篩掉。不具有高級專業(yè)技術(shù)職務的申請者，當年申請及負責在研的面上項目數(shù)合計不得超過一項，但參加項數(shù)不限。項目組成員如有外單位人參加，請一定加蓋合作單位公章。

（2）特別提醒所有申請者：項目組成員中任何一人違反限項規(guī)定，該項目都將被初篩而不能進入評審，且具有連鎖受累的特點。請申請者將“限項規(guī)定”告知所有項目組成員，要求所有成員都務必親筆簽名并填寫其正確的身份證號碼，落實確無超項；除注意校內(nèi)之間的合作可能引起的超項外，還請注意校外之間的合作也可能引起超項。凡出現(xiàn)超項的責任由申請者自負！

（3）項目組成員合計應與項目組主要成員表內(nèi)容相符合。

（4）職稱與級別的填寫方面：在讀碩士生或博士生的學歷不應填寫“碩士”和“博士”，應該填寫已取得的最高學歷，如碩士生學歷一般為“學士”，博士生學歷一般為“碩士”。在讀碩士生和博士生人數(shù)不應填入初級或中級職稱人數(shù)。

6、關(guān)于摘要部分 一定要精練的填寫摘要部分，基金委在挑選項目的評審專家時，這部分有重要的參考價值。

7、簽字 必須由參加人親筆簽名，嚴禁代簽。申請書最后一頁（標有“此頁不用填

寫”），必須親筆簽字。

8、年齡限制 申報青年基金項目的年齡應在申報當年未滿35周歲（1975年1月1日

以后出生），杰出青年基金申報年齡未滿45周歲（1965年1月1日以后出生）。

三、關(guān)于報告的正文部分

申請書填寫前，請閱讀基金委申請書正文報告撰寫提綱，（隨申請書下載同時附帶的文件），同時應注意：

① 格式清楚、邏輯合理，語言要科學、準確，切忌含糊。

② 對研究意義的敘述要簡明扼要：對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的分析要全面、透徹；對提出的研究目標要合理、適當，避免太分散。

③ 對理論依據(jù)的推測和假設必須嚴謹、科學，特別是對創(chuàng)新性內(nèi)容的提出和分析，必須考慮到其理由的充分性和合理性。請附主要參考文獻目錄。

四、關(guān)于“研究基礎”

要求提供項目組主要成員以往的、主要相關(guān)的研究基礎和實驗室支撐條件的背景資料，并進行客觀的自我評價。在研究經(jīng)費有限的情況下，基金委提倡盡可能地利國家重點或部門開放實驗室已有的研究設備，鼓勵合作。除經(jīng)常利用的儀器外，應用謹慎對待不尋常的，或更新快的、或價格昂貴的儀器的購置。

主要成員的學歷和工作簡歷應準確明了，提供的論著目錄最好是近3年內(nèi)發(fā)表的，且應包括：論著中全部作者名單和順序，論文題目，期刊名稱，發(fā)表年月，卷號，期號和起止頁號；未發(fā)表的文章不必列出。

五、關(guān)于“經(jīng)費預算”

項目的經(jīng)費預算是否合理，直接影響項目的同行評議結(jié)果，切忌漫天要價，否則將直接導致項目的被否決。

經(jīng)費預算包括研究經(jīng)費、國際合作與交流經(jīng)費、勞務費和管理費。具體如下：

（一）研究經(jīng)費是指直接用于科學研究的費用。包括：

1、科研業(yè)務費

主要有：測試、計算、分析費、動力、能源費、差旅費、調(diào)研和學術(shù)會議費、資料、論文版面費和印刷費，文獻檢索、入網(wǎng)等信息通訊費、學術(shù)刊物訂閱費。

2、實驗材料費

主要有：原材料、試劑、藥品等消耗品購置費，實驗動物、植物的購置、種植、養(yǎng)殖費，標本、樣品的采集加工費和包裝運輸費。

3、儀器設備費

主要有：專用儀器設備購置、運輸、安裝費和修理費，自制專用儀器設備的材料、配件購置費和加工費。

4、實驗室改裝費

為改善資助項目研究的實驗條件，對實驗室進行改裝所開支的費用。不得用于實驗室擴建、土建、房屋維修等費用的開支。

5、協(xié)作費

外單位協(xié)作承擔自然科學基金項目部分研究試驗工作的費用。有協(xié)作單位時才能填寫。

（二）國際合作與交流費用：是指用于與資助項目研究工作有直接關(guān)系的國際合作與交流費用，包括項目組人員出訪及外國專家來訪的部分費用，所需外匯額度由項目依托單位自行解決。其中

1、面上項目國際合作與交流經(jīng)費不得超過自然科學基金資助經(jīng)費的15%；

2、重點項目、重大項目國際合作與交流經(jīng)費不得超過自然科學基金資助經(jīng)費的10%。

（三）勞務費： 是指用于直接參加項目研究的研究生、博士后人員的勞務費用。

1、面上項目勞務費不得超過自然科學基金資助經(jīng)費的15%；

2、重點項目、重大項目及各類專項的勞務費不得超過自然科學基金資助經(jīng)費的10%。

（四）管理費：按照自然科學基金申請經(jīng)費的5%填寫。

六、關(guān)于申請書的有關(guān)附件材料

1、如有項目申請查新報告的，請將查新報告全文進行掃描，并以JPG格式圖片的方式插入在申請書“報告正文”這一部分的最后，并在報告正文的相關(guān)文字后注明“見附件

XX”。，同時在“其他附件清單”欄目中應列出所有附件材料的名稱。

2、所申請的項目如有前期工作基礎或者前期預初實驗結(jié)果，應將相關(guān)的論文（首頁）、相關(guān)圖片、表格、實驗結(jié)果進行掃描，并以JPG格式圖片的方式插入在申請書報告正文的相關(guān)內(nèi)容中，或者統(tǒng)一放置在“報告正文”這一部分的最后，并在報告正文的相關(guān)文字后注明“見附件XX”。，同時在“其他附件清單”欄目中應列出所有附件材料的名稱。

3、導師同意推薦信、高級職稱人員推薦信以JPG格式圖片的方式插入在申請書報告正文的相關(guān)內(nèi)容中，或者統(tǒng)一放置在“報告正文”這一部分的最后，并在報告正文的相關(guān)文字后注明“見附件XX”。，同時在“其他附件清單”欄目中應列出所有附件材料的名稱。

七、其他注意事項

① 非博士學位且未取得高級職稱的申請者必須提供兩位具有高級職稱的相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业耐扑]意見和簽名。在職研究生作為申請者須征得導師同意并有推薦書。

② 注意正文填寫完后，要刪除與正文內(nèi)容無關(guān)的提示信息。申請書填寫完畢后要做檢查保護，否則封面上的有關(guān)內(nèi)容無法打印。申請者應注意：電子申請書每次解除保護和檢查保護之后都會改變版本號。為確保紙質(zhì)版申請書每一頁的版本號一致，每次修改后紙質(zhì)版也應全部打印，不可只打印修改頁。

③ 申請書須雙面印刷：合作單位一定要蓋章。

④ 一定要在“申請者承諾”處簽名。

⑤

聯(lián)系人：劉仁義電話：2592091

科研處

2010年1月3日

第三篇：填寫國家自然基金計劃書——經(jīng)費預算表注意事項

填寫國家自然基金計劃書——經(jīng)費預算表注意事項

國家自然基金申請下來的朋友們，要填計劃書了，一定要注意經(jīng)費預算表。

（1）所有有內(nèi)容的條目必須有備注，其他備注填寫時不得出現(xiàn)“辦公用品”字樣，不得出現(xiàn)成果鑒定（評議）相關(guān)費用。（2）科研業(yè)務費大于50%（3）管理費請務必按總經(jīng)費的5%填寫，協(xié)作單位不得重復提取。備注說明中僅填寫“單位為組織和支持項目研究而支出的費用”；

（4）國際合作交流經(jīng)費面上項目不超過15%，重點項目不超過10%；

（5）勞務費：面上項目請不要超過總經(jīng)費的15%，重點項目不超過10%，且只能用于直接參加項目研究的研究生、博士后人員的勞務費用；

（6）儀器設備在5萬元以上時請在報告正文中說明用途和必要性；

（7）協(xié)作費是指與申請書所注合作單位以外的其他單位之間協(xié)作費用，須注明協(xié)作單位名稱和協(xié)作內(nèi)容，不得用于合作單位研究經(jīng)費。（由于含有協(xié)作費的項目易受到基金委的嚴格審計，此欄如非必需請勿填寫。當然，如果在申請時已與協(xié)作單位簽署協(xié)議并且得到了基金委的認可，此欄可以填寫。）

第四篇：國家自然基金申請書格式

中文題目：

英文題目：

中文摘要：

英文摘要：

中文關(guān)鍵詞：

英文關(guān)鍵詞：

正文：參照以下提綱撰寫，要求內(nèi)容翔實、清晰，層次分明，標題突出。請勿刪除或改動下述提綱標題及括號中的文字。

文字要求：中文楷體，英文time new roman，小四號字，關(guān)鍵文字加粗，課題組發(fā)現(xiàn)下劃橫線；段間距18磅，段前0.2行，兩端對齊。

（一）立項依據(jù)與研究內(nèi)容（4000-8000字）：

1．項目的立項依據(jù)（研究意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析，需結(jié)合科學研究發(fā)展趨勢來論述科學意義；或結(jié)合國民經(jīng)濟和社會發(fā)展中迫切需要解決的關(guān)鍵科技問題來論述其應用前景。附主要參考文獻目錄）；

2．項目的研究內(nèi)容、研究目標，以及擬解決的關(guān)鍵科學問題（此部分為重點闡述內(nèi)容）；

3．擬采取的研究方案及可行性分析（包括研究方法、技術(shù)路線、實驗手段、關(guān)鍵技術(shù)等說明）；

4．本項目的特色與創(chuàng)新之處；

5．研究計劃及預期研究結(jié)果（包括擬組織的重要學術(shù)交流活動、國際合作與交流計劃等）。

（二）研究基礎與工作條件

1．研究基礎（與本項目相關(guān)的研究工作積累和已取得的研究工作成績）；

2．工作條件（包括已具備的實驗條件，尚缺少的實驗條件和擬解決的途徑，包括利用國家實驗室、國家重點實驗室和部門重點實驗室等研究基地的計劃與落實情況）；

3．正在承擔的與本項目相關(guān)的科研項目情況（申請人和項目組主要參與者正在承擔的與本項目相關(guān)的科研項目情況，包括國家自然科學基金的項目和國家其他科技計劃項目，要注明項目的名稱和編號、經(jīng)費來源、起止年月、與本項目的關(guān)系及負責的內(nèi)容等）；

4．完成國家自然科學基金項目情況（對申請人負責的前一個已結(jié)題科學基金項目（項目名稱及批準號）完成情況、后續(xù)研究進展及與本申請項目的關(guān)系加以詳細說明。另附該已結(jié)題項目研究工作總結(jié)摘要（限500字）和相關(guān)成果的詳細目錄）。

（三）其他需要說明的問題

1.申請人同年申請不同類型的國家自然科學基金項目情況（列明同年申請的其他項目的項目類型、項目名稱信息，并說明與本項目之間的區(qū)別與聯(lián)系）。

2.具有高級專業(yè)技術(shù)職務（職稱）的申請人或者主要參與者是否存在同年申請或者參與申請國家自然科學基金項目的單位不一致的情況；如存在上述情況，列明所涉及人員的姓名，申請或參與申請的其他項目的項目類型、項目名稱、單位名稱、上述人員在該項目中是申請人還是參與者，并說明單位不一致原因。

3.具有高級專業(yè)技術(shù)職務（職稱）的申請人或者主要參與者是否存在與正在承擔的國家自然科學基金項目的單位不一致的情況；如存在上述情況，列明所涉及人員的姓名，正在承擔項目的批準號、項目類型、項目名稱、單位名稱、起止年月，并說明單位不一致原因。

4.其他。

第五篇：國家自然基金申請書

線性與非線性資產(chǎn)相關(guān)性度量

1.研究背景與研究意義

二十世紀80 年代以來，伴隨著經(jīng)濟全球化與經(jīng)濟金融化的快速進程，金融市場不確定性因素日趨增多，金融市場所面臨的復雜性程度與系統(tǒng)性風險急劇提高，各國金融市場的穩(wěn)定性受到嚴重威脅。然而，通過運用正確的投資策略，就可以降低投資風險并獲得投資超額收益。馬克維茨提出的資產(chǎn)組合理論作為一種投資策略被廣泛運用。根據(jù)資產(chǎn)組合理論，分散投資到不同的資產(chǎn)可以降低風險。但是，這并不意味著隨著投資的品種數(shù)目提高風險自然就降低了，負相關(guān)的資產(chǎn)才會最有效地降低資產(chǎn)組合風險。如果知道兩種資產(chǎn)之間存在相關(guān)性，要達到期望收益最大，風險最小，資產(chǎn)組合的頭寸和資產(chǎn)間的相關(guān)系數(shù)必須同號，最優(yōu)頭寸依賴于各資產(chǎn)的波動率。在國際資產(chǎn)中，黃金、石油與美元占有非常突出的地位，總的來說，近二十年來，黃金和美元，石油和美元之間都表現(xiàn)出相當?shù)呢撓嚓P(guān)，黃金和石油之間則正相關(guān)。索羅斯利用―廣場協(xié)議‖的投資策略是一個很好的案例，證明利用資產(chǎn)相關(guān)性投資的實際可行性。通過對資產(chǎn)相關(guān)性的研究，可以投資者的投資策略給予指導。2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

對資產(chǎn)相關(guān)性的度量的模型可大致分為兩種：線性與非線性。線性的度量模型最著名的代表是pearson系統(tǒng)，而非線性度量模型的代表是copula函數(shù)模型與社會網(wǎng)絡模型。

Pearson系統(tǒng)研究方面：在統(tǒng)計學中，pearson相關(guān)系數(shù)是用來衡量兩個隨機變量的線性相關(guān)的程度。國內(nèi)學者文海濤和倪曉萍（2003）通過計算深圳市場492家上市公司的主要財務指標的pearson相關(guān)系數(shù)，對我國上市公司財務指標和股價的相關(guān)性進行實證研究，得出我國上市公司財務指標與股價存在確定的相關(guān)性的結(jié)論。杜秀英（2012）利用pearson相關(guān)性分析對從中國知網(wǎng)下載的圖情類48種主要期刊2010年文獻引用數(shù)據(jù)進行了比較，pearson相關(guān)系數(shù)不但能精確量化經(jīng)驗察覺到的期刊引用關(guān)系，而且能揭示出期刊引用上一些平時覺察不到的隱含規(guī)律。

Copula理論研究方面：相關(guān)性分析是多變量金融分析中的中心問題，資產(chǎn)定價、投資組合、波動的傳導和溢出、風險管理都涉及相關(guān)性分析。而常用的線性相關(guān)系數(shù)具有一定的局限性，如要求變量之間的關(guān)系是線性的，且方差存在，但金融市場的數(shù)據(jù)往往是厚尾分布，且方差有時不存在。這就需要一種新的相關(guān)性分析的理論----copula理論。Copula函數(shù)就是把多個隨機變量的聯(lián)合分布與他們各自的邊緣分布連接起來的函數(shù)。而對應的每一個聯(lián)合分布函數(shù)都存在唯一的copula函數(shù)。丁杰（2007）利用copula模型對上證指數(shù)和恒生指數(shù)的相關(guān)性進行研究，得出用正態(tài)分布描述金融資產(chǎn)的收益率和用線型相關(guān)系數(shù)描述金融資產(chǎn)之間的相關(guān)性并不合適。用正態(tài)分布和線性相關(guān)系數(shù)來度量風險實際上會低估風險, 會給投資者帶來損失。而且上證指數(shù)和恒生指數(shù)并沒有明顯的尾部相關(guān)性。也就是說預測到當一個股票市場發(fā)生大幅上揚或下跌時另一股票市場相應發(fā)生大幅上揚或下跌的概率不大，杜子平和張雪峰（2013）利用阿基米德copula函數(shù)對外匯市場的相關(guān)性進行研究，發(fā)現(xiàn)外匯市場下尾波動具有相關(guān)性和傳遞性。國外一些學者利用copula理論來研究金融變量的相關(guān)性。比如Patton（2002）研究了主要外幣之間匯率的相關(guān)性并發(fā)展了用于時變依賴空間的條件copulas;Hu（2006）利用混合copula函數(shù)衡量金融市場之間的相關(guān)性；Ning zhao和Winston T.Lin(2011)基于Jaynes準則利用兩變量和三變量的copula熵模型分析股票市場的相關(guān)性。

社會網(wǎng)絡研究方面：社會網(wǎng)絡分析方法是由社會學家根據(jù)數(shù)學方法﹑圖論等發(fā)展起來的定量分析方法，近年來，該方法在職業(yè)流動、城市化對個體幸福的影響、世界政治和經(jīng)濟體系、國際貿(mào)易等領(lǐng)域廣泛應用，并發(fā)揮了重要作用。社會網(wǎng)絡分析是社會學領(lǐng)域比較成熟的分析方法，社會學家們利用它可以比較得心應手地來解釋一些社會學問題。許多學科的專家如經(jīng)濟學、管理學等領(lǐng)域的學者們在新經(jīng)濟時代——知識經(jīng)濟時代，面臨許多挑戰(zhàn)時，開始考慮借鑒其他學科的研究方法，社會網(wǎng)絡分析就是其中的一種。

社會關(guān)系網(wǎng)絡可以為企業(yè)提供有價值的聯(lián)系及資源(Bygrave，1988)，幫助企業(yè)尋找合適的客戶、戰(zhàn)略聯(lián)盟合作伙伴(Hochberg et al，2007)或并購對象(schonlau and singh，2009)，降低企業(yè)的融資成本(chulluun et al.2010)。企業(yè)集團之間形成的內(nèi)部資本市場，可以緩解信息不對稱所導致的企業(yè)投資不足問題(claessens et al，2006)。Larcker et al．(2013)發(fā)現(xiàn)處于網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)，其股票收益率和會計績效通常比較高。Butler(2008)發(fā)現(xiàn)在承銷市政債券方面，與外地的投資銀行相比，當?shù)赝顿Y銀行的發(fā)行價格更高、收取的發(fā)行費更低，對于那些風險高、未獲得信用評級的債券來說尤為如此。Braggion(2011)對英國412家于19世紀末20世紀初在倫敦交易所掛牌的企業(yè)進行了研究，他發(fā)現(xiàn)社會關(guān)系多的企業(yè)借錢更容易。Almazan et al.(2010)發(fā)現(xiàn)處于行業(yè)集中地的企業(yè)并購機會也多，為了更好的利用并購帶來的發(fā)展契機，它們傾向于選擇更低的債務比例。

美國學者Frank Schweitzer、Giorgio Fagiolo、Didier Sornette等人（2009）認為金融網(wǎng)絡，尤其是一個地區(qū)、國家，甚至是全球的金融網(wǎng)絡是非常復雜的，運用傳統(tǒng)的方法比如博弈論是不可行的，而運用復雜網(wǎng)絡理論則能夠很好地分析金融網(wǎng)絡節(jié)點之間的關(guān)系以及網(wǎng)絡的動力學系統(tǒng)。

美國學者Ross A.Hammond（2009）通過08年金融危機認識到雖然美國的金融系統(tǒng)長時間是比較穩(wěn)定的，但是并不意味著會一直穩(wěn)定，這是由金融系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)所決定的。他認為美國的金融網(wǎng)絡可以通過社會網(wǎng)絡分析來研究，金融網(wǎng)絡與社會網(wǎng)絡存在很多的共同點，比如度分布相似和都具有小世界效應。通過社會網(wǎng)絡分析的方法可以對金融網(wǎng)絡中的節(jié)點（政府、機構(gòu)、個人）之間的關(guān)系有新的認識，可以為金融改革和金融風險的監(jiān)管提供指導。

美國學者Rafael Solis（2009）利用社會網(wǎng)絡分析研究了股票和共同基金的關(guān)系，他選取了先鋒富達家庭的18只共同基金和99只個股，這99只個股都是這些基金持有量前十名的股票。再對這些基金和股票建立社會網(wǎng)絡模型，考查該網(wǎng)絡模型的聚類系數(shù)，直徑和節(jié)點的度分布，然后與隨機網(wǎng)絡進行比較，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中存在一些度極高的節(jié)點，這些節(jié)點所代表的股票頻繁的出現(xiàn)在不同的共同基金中，這些股籌股，該研究還發(fā)現(xiàn)機構(gòu)的基金經(jīng)理在選擇股票的過程中也存在羊群效應。

L.Bakker , W.Hare, H.Khosravi , B.Ramadanovic（2009）利用社會網(wǎng)絡模型對股票市場中的投資行為進行研究，發(fā)現(xiàn)由于投資者之間相互影響，股價變動的幅度比較大，相應的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)也不是很穩(wěn)定。

其他研究方面：美國學者German Bernhart, Stephan Hocht等人（2011）通過利用馬爾科夫轉(zhuǎn)移模型研究了美國、歐洲、亞洲金融市場以及市場周期的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)在動蕩市場的資產(chǎn)相關(guān)性比穩(wěn)定市場的高，而投資者注意到市場機制轉(zhuǎn)換則有更好的投資表現(xiàn)和風險管理的表現(xiàn)。J.Crooka和 T.Bellottib（2012）利用Hamerle提出的單因素模型對信用卡違約的相關(guān)性進行研究，發(fā)現(xiàn)信用風險更大的信用卡的申請者的違約的相關(guān)性更大，并且不同借出者的相關(guān)性有顯著的不同，同時發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟不景氣時期信用卡的資產(chǎn)相關(guān)性更低。參考文獻 [1]Albert-László Barabási.Scale-Free Networks: A Decade and Beyond[J].SCIENCE VOL 325 :412-413 [2]Benjamin M.Tabak,_, Thiago R.Serra , Daniel O.Cajueiro.Topological properties of stock market networks: The case of Brazil[J].Physica A ,2010,(389):3240-3249 [3] C.Eom, G.Oh, Woo-Sung Jung, H.Jeong, S.Kim.Topological properties of stock networks based on minimal spanning tree and random matrix theory in financial time series[J].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications , 2009 ,(388):900-906 [4] C.Eom, O.Kwon, W.-S.Jung, S.Kim.The effect of a market factor on information flow between stocks using the minimal spanning tre,[J]Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2010,(389):1643-1652 [5]Frank Schweitzer, Giorgio Fagiolo, Didier Sornette, FernandoVega Redondo, Alessandro Vespignani, Douglas R.White8.Economic Networks:The New Challenges[J].Science ,2009,325(422):422-425 [6] German Bernhart, Stephan Hocht, Michael Neugebauer, , Rudi Zagst.Asset correlations in turbulen markets and the impact of different regimes on asset management[J].Asia-Pacific Journal of Operational Research,2011,28(1):1-23 [7] J.Crook, T.Bellotti.Asset correlations for credit card Defaults[J].Applied Financial Economics, 2012, 22:87–95 [8] L.Bakker, W.Hare, H.Khosravi , B.Ramadanovic.A social network model of investment behaviour in the stock market[J].Physica A 2010(389): 1223-1229 [9] Mohamed Rehan M S, M Hari Haran, Neha Singh Chauhan ,Divya Grover.Visualizing the indian stock market: a complex networks approach[J].International Journal of Advances in Engineering & Technology, 2013,6(3):1348-1354 [10] Ning Zhao ,Winston T.Lin.A copula entropy approach to correlation measurement at the country level[J].Applied Mathematics and Computation.2011:628–642 [11] Ross A.Hammond.Systemic Risk in the Financial System: Insights from Network Science[J].Financial Reform Project,2009 [12] W.S.Jung, O.Kwon, F.Wang, T.Kaizoji, H.T.Moon, H.E.Stanley.Group dynamics of the Japanese market[J]Physica A ,2008,(387):537-542.[13]丁杰.開放經(jīng)濟下金融資產(chǎn)的相關(guān)性度量及風險分析-----以上證指數(shù)和恒生指數(shù)為例[J].理論探討

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(3)研究內(nèi)容與研究方案

文獻一：我國上市公司財務指標與股價相關(guān)性實證分析（pearson系統(tǒng)研究方面）

（1）研究的問題

該文獻目的在于研究我國的上市公司的一些財務指標如每股收益，每股凈資產(chǎn)等與股價昰否存在相關(guān)性。（2）研究方法

作者在深圳市場中抽取了2001年4月30日前公布2000年年報數(shù)據(jù)的上市公司，共492家作為研究樣本。

首先部分行業(yè)對所有行業(yè)進行分析。同時計算pearson,kendall,spearman三種相關(guān)系數(shù)。并同時做統(tǒng)計雙尾檢驗，利用SPSS統(tǒng)計軟件進行計算。

然后再將樣本細分，分為機械類，石化類，食品類，綜合類，醫(yī)藥類，信息技術(shù)類，金屬非金屬類，零售類重復做上面的統(tǒng)計分析。（3）研究不足

在樣本取樣上面，取樣的范圍局限在深圳，這樣分析的結(jié)果就會有誤差。

文獻二：在開放經(jīng)濟下金融資產(chǎn)的相關(guān)性度量及風險分析（copula理論研究方面）

（1）研究的問題

隨著改革開放的深入和香港的回歸，大陸在香港的經(jīng)濟交流越來越多，兩地的經(jīng)濟聯(lián)系也越來越緊密。該文獻就是來研究上證指數(shù)和恒生指數(shù)的相關(guān)性。

（2）研究方法

以上證綜合指數(shù)的收益與香港恒生指數(shù)的收益作為樣本進行建模, 構(gòu)造一個等權(quán)重的投資組合, 旨在進一步研究兩市的相關(guān)性及對資產(chǎn)組合進行風險分析。將價格{Pt } 定義為市場每日指數(shù)收盤價,將收益率{Rt } 定義為: Rt = 100(InPtQ 圖來檢驗兩個市場收益率序列的正態(tài)性。結(jié)果是X和Y都不服從正態(tài)分布。

接下來是copula模型的選擇和建立，對Gumble copula、Frank copula、clayton Copula 進行參數(shù)估計并做出檢驗分析, 選擇最合適的Copula函數(shù)用以度量上證指數(shù)和恒生指數(shù)之間的相依關(guān)系。為了比較分析, 同時給出基于正態(tài)分布的Gaussian copula的估計。并采用Genest和Rivest非參數(shù)估計方法估計參數(shù)。先算出X與Y的kendall秩相關(guān)系數(shù)??0.0990，再利用?估計出Gumble copula、Frank copula、clayton Copula的參數(shù)和上、下尾相關(guān)系數(shù)。然后采用Kolmogorov-Smimov(K-S)檢驗對模型的擬合程度進行檢驗。結(jié)果是Frank copula的擬合效果最好。

利用估計出來的Frank Copula生成10000個隨機數(shù)對(u,v);接下來計算對應的(x,y)。我們就可以得到數(shù)據(jù)對(x,y)。接下來, 給定置信水平, 分別計算VaR, ES 和D(X,Y)。因為D(X,Y)<0，所以X與Y的投資組合具有分散風險的作用。為了進行比較分析, 作者接下來計算傳統(tǒng)的方法中基于正態(tài)分布假設下的V aR，并發(fā)現(xiàn)基于正態(tài)分布假定下計算出的VaR遠遠低于Copula模型下的VaR,也就是說風險被嚴重低估了。

文獻三：基于社會網(wǎng)絡分析的可視化股票共同基金關(guān)系（社會網(wǎng)絡研究方面）（1）研究的問題

該文獻是分析了股票的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)以及它們與共同基金的關(guān)系。（2）模型建立

首先構(gòu)建一個所謂附屬網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，它實際上是一個二分圖。在附屬網(wǎng)絡中，股票與共同基金聯(lián)系起來。比如，節(jié)點{1，2，3，4}代表四個共同基金，股票{A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，H，I，J，K}屬于這四個共同基金。附屬網(wǎng)絡如下圖：

附屬（二分）網(wǎng)絡

1234 然后將上面的二分圖轉(zhuǎn)化為一分圖，方法是將屬于同一個共同基金的股票鏈接起來，一分圖中不包含共同基金的節(jié)點。一分圖如下圖所示：

附屬網(wǎng)絡的一分投影 ABCDEFGHIJKABCEDGJ最后計算出一分圖的直徑，聚類系數(shù)以及度分布。（3）模型仿真與分析 仿真軟件為Pajek

HFIK 作者從先鋒家庭中隨機抽取包含30個基金的樣本，再從這些樣本中選取18支股票基金。對每個基金選取持有量前十的股票。一共選了98支股票。接著構(gòu)造二分圖和一分圖，再計算一分圖的直徑，聚類系數(shù)以及度分布。發(fā)現(xiàn)與隨機網(wǎng)絡相比股票網(wǎng)絡具有較高的聚類系數(shù)，直徑與平均路徑長度。度分布大致服從冪律分布。那些度高的節(jié)點都是一些藍籌股。也表明基金經(jīng)理在選擇股票的時候也存在個體投資者的羊群效應。

文獻四：股票市場中投資行為的社會網(wǎng)絡（社會網(wǎng)絡研究方面）（1）研究的問題

L.Bakker , W.Hare, H.Khosravi , B.Ramadanovic利用社會網(wǎng)絡模型對股票市場中的投資行為進行研究，根據(jù)有效市場假說，股票價格會反映所有的信息。只有當市場的信息改變時，股價才會發(fā)生變化。但這卻不符合實際情況。投資者并非是完全理性的，而且投資行為會受到別人的影響。為此，作者構(gòu)建了社會信任網(wǎng)絡，來模擬投資者之間的相互影響。

（2）模型建立：

i∈I={1,2,3,…,N}表示每一個投資者，I表示所有的投資者的集合。t∈T={1,2,3,……}表示時間狀態(tài)，T表示所有可能的時間狀態(tài)的集合

?表示信任矩陣，?ij為0或者1，0表示交易者i不受交易者j的影響，1表示交易者i受交易者j的影響。

對每一個投資者都有四個參數(shù)：A,B,C,D。A表示規(guī)范化的資產(chǎn)價格對個體的影響。

B表示察覺到的規(guī)范資產(chǎn)價格的變化對個體的影響。C表示個體易受他人影響的程度。D表示個體本來的買入或賣出的趨勢

ppi每一個個體都有他們自己所認為的資產(chǎn)價格(t)?p(t)??i(t)，p(t)表示真實的價格，?i(t)服從0均值標準差為? 的正太分布。

Si?t??{?1,0,1}表示個體在t時期的狀態(tài)，-1表示買入，1表示賣出，0表示持有。記S(t)?[S1(t)S2(t)...SN(t)]T 個體的學習函數(shù)為

Li(t)?Ai(p(t)??i(t))?Bi(p(t)??i(t)??p(t?1)??i(t?1)?)?Ci?i,S(t?1)?Di?Ai(pip(t))?Bi(pip(t)?pip(t?1))?Ci?i,S(t?1)?Di

定義函數(shù)F為 ??1 if L

B與s為閾值，顯然

Si?t??F(Li(t))因此個體在t時期的狀態(tài)由t-1時期的信息與t時期的價格共同決定。于是問題就在與如何求出t時期的價格。一個股票的買入者需要有一個股票賣出者與之對應，因此，t時期的價格需使下面等式成立：

?F(L(t))?0ii?1n

而根據(jù)給定的Ai,Bi,Ci,Di, ?,p(t-1), ?i(t?1)就可以求出p(t),再利用Si?t??F(Li(t))就可以求出個體在t時期的狀態(tài)。

（3）仿真與分析

這里社會網(wǎng)絡模型的特征就是信任網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)。這里仿真了三種信任網(wǎng)絡，每種網(wǎng)絡都分了?=0與?=0.33兩種情況，從而考查網(wǎng)絡的穩(wěn)定性，這三種信任網(wǎng)絡分別是 1.信任矩陣的元素都為0，意味著交易者之間沒有影響 2.信任矩陣的每個元素的值服從均勻分布3.真實的信任網(wǎng)絡。

網(wǎng)絡的穩(wěn)定性有股價的波動來考量，由后25個時期的規(guī)范化的價格的誤差平方和來衡量：

2SSE??(p(t)?p)t?2625，p表示后25個時期的平均值，上述的每一種情況都進行50次仿真，每一次仿真包含8000個交易者。

參數(shù)A ,B,C,D由下面方式產(chǎn)生： Ai都設置為1，Bi服從均值為0，標準差為1的正態(tài)分布，Ci服從均值為5，標準差為2的正態(tài)分布，Di服從均值為0，標準差為1的正態(tài)分布，仿真結(jié)果表明前兩種信任網(wǎng)絡比較穩(wěn)定，而基于現(xiàn)實信任網(wǎng)絡仿真的股價波動較大，也就意味著現(xiàn)實的信任網(wǎng)絡不穩(wěn)定。

（4）研究的不足

該研究有一下幾點不足：

該模型大大簡化了投資者在做投資決策時的不確定性，沒有對影響的大小進行加權(quán)分析，只是籠統(tǒng)的分析了有無影響，該模型假定信任矩陣是不變的，而時變的信任矩陣更加接近現(xiàn)實，該模型只考慮了投資的狀態(tài)（買入，賣出，持有），但并沒有考慮他們的交易量。

文獻五：在動蕩市場下的資產(chǎn)相關(guān)性以及在資產(chǎn)管理中不同機制的影響（線性與非線性結(jié)合）（1）研究的問題

自從2007年金融危機以來，金融從業(yè)人員以及學者一直討論在動蕩的市場周期中金融資產(chǎn)之間的相關(guān)性是如何表現(xiàn)的。許多學者發(fā)現(xiàn)所謂的相關(guān)故障，這種現(xiàn)象說明一個事實：金融資產(chǎn)之間的相關(guān)性在動蕩的職場周期中往往會急劇增大。這也自然地與資產(chǎn)多元化的相矛盾。到目前為止，在動蕩的市場的相關(guān)故障的存在性主要來自從業(yè)者的看法，而這個話題仍然缺乏一個綜合性學術(shù)研究。這篇文章的目的是對這一問題的研究邁出的第一步并研究對資產(chǎn)管理前瞻性的影響。（2）模型建立

作者通過使用離散時間馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型研究相關(guān)性的穩(wěn)定性以及對資產(chǎn)配置的影響。

不含自回歸項的馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型：

Rt??Zt??Zt?t，其中：Rt為資產(chǎn)收益率，Zt為均勻時間馬爾科夫鏈的當前狀態(tài)，｛Zt｝t=1,2,3,…,T

t?t~N(0,1)i.i.d , Z只有兩個狀態(tài)0和1，0表示低波動，1表示高波動，一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為：

1?p??p????

?1?qq?其中：

p?P(Zt?0|Zt?1?0)

q?P(Zt?1|Zt?1?1)因此Rt在每種機制下都服從正態(tài)分布，該模型完全由參數(shù)向量決定： ??(p,q,?0,?1,?0,?1,?)

其中(?,1??)表示馬爾科夫鏈的初始分布，??P(Z1?0)

（3）仿真與分析

數(shù)據(jù)由以下構(gòu)成：the MSCI World Local, the S&P500, the EuroStoxx50, and the Nikkei225代表資產(chǎn)類股票指數(shù)，美國、日本、德國的政府債券指數(shù)，美林美國公司債券指數(shù)，時間從1987年1月到2009年1月。收益率rt來自每周價格st數(shù)據(jù) st?st?1rt?st

再通過最大似然估計估計出??(p,q,?0,?1,?0,?1,?)，發(fā)現(xiàn)低波動市場的收益比高波動市場的收益高，而方差比高收益市場小。

再通過運用pearson相關(guān)系數(shù)計算這些指數(shù)的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)動蕩市場的相關(guān)性比穩(wěn)定市場的相關(guān)性高。再建立最優(yōu)化模型：

maxwT???Risk(w)ws.t.w?0

wT1?1

其中w是資產(chǎn)組合權(quán)重向量，?是個人風險規(guī)避參數(shù)，?是收益率向量，Risk(w)反映了資產(chǎn)組合風險參數(shù)。這里研究兩種Risk(w)：

（?。┵Y產(chǎn)組合的方差，基于著名的mean-variance framework(MV)（ⅱ）Portfolio conditional value-at-risk(CVaR): this yields the mean-CVaR(MCVaR)framework 接下來將投資者再分為兩類，一種是機制轉(zhuǎn)換投資者，另一種是非機制轉(zhuǎn)換投資者

通過考查一些指標發(fā)現(xiàn)不論是高風險規(guī)避還是低風險規(guī)避投資者，或者考慮不同的風險機制，機制轉(zhuǎn)換的投資者都優(yōu)與非機制轉(zhuǎn)換投資者。

（4）結(jié)論

在動蕩市場中，資產(chǎn)相關(guān)性會顯著增加，在這個時期，資產(chǎn)多元化的作用會減小。歐美市場的相關(guān)性更高。而亞洲市場的動蕩時期卻更多更長。最后，考慮市場轉(zhuǎn)換會有更好的投資表現(xiàn)，風險管理的表現(xiàn)也更好。（5）研究不足

第一，不同市場收益率應該結(jié)合起來，這樣能提高擬合效果。

第二，轉(zhuǎn)換概率應該考慮建立時變的模型，并可以與宏觀的市場變量結(jié)合起來從而預測經(jīng)濟危機。