【关键词】网络系统设计程序设计复杂性
网络系统设计中的程序设计并发复杂性问题是由于现今网络系统的性能和设计理念等多种因素所共同导致的，因此只有在做好前期分析工作的前提下，才能够促进网络系统设计中的程序设计并发复杂性得到有效的遏制。
1网络程序并发性与复杂性简析
网络程序并发性与复杂性是由多方面引起的，以下从环境差距过于明显、设计理念的限制、驱动模式有待优化等方面出发，对于网络程序并发性与复杂性进行了分析。
1.1环境差距过于明显
网络程序并发性与复杂性主要是因为单机环境和网络环境差距过于明显所导致的。大家都知道随着近年来高质量网络程序的不断开发，之前传统程序设计过程中存在的许多问题都被暴露出来。在这一过程中可以发现网络环境与单机环境之间的巨大差异性成为影响程序开发设计的关键。其次，并发性问题的存在实际上成为了网络程序设计发展的重要限制瓶颈，因此，如何能够对于并发性问题进行有效的解决，成为了摆在程序设计人员面前的要点。与此同时，环境差距过于明显还意味着混合性并发模型发展时间短和实际应用少的缺陷也会暴露出来，因此其对于并发性问题的解决效果还需要进一步的观察。
1.2设计理念的限制
网络程序并发性与复杂性的存在也跟之前的设计理念被软硬件功能限制有着密切的联系。通常来说网络程序的并发性问题的表现形式通常会以分布性、异构性、异步性和访问延误等形式表现出来。因此工作人员在将问题整合成一个整体后就会发现，并发性问题变得极其难以解决。其次，设计理念上的限制还会使得网络程序设计的整体效率受到非常大的影响。
1.3驱动模式有待优化
网络程序并发性与复杂性和驱动模式有着千丝万缕的联系。由于网络并发任务处理方法实际上可以根据语义将其分为反应式和前摄式两种。在反应式模型中应用程序必须通过接收到相应的事件通知，然后才能够在此基础上能够更加具有针对性的发出具体的操作指令，在这一过程中如果操作的结果是错误的，则工作人员可以从函数的返回值中即时获知。其次，驱动模式有待优化还指的是操作的错误情况通常会作为完成事件的参数，传递给应用程序如果需要同时发出多个相似的并发操作，则需要在发出操作指令时，增加一个标识参数，从而能够在此基础上对于并发操作进行更加细致的区分。
2网络程序并发性与复杂性问题应对
网络程序并发性与复杂性问题的应对应当从许多方面出发，以下从优化多线程模型、协调程序运作顺序、开发新型并发模型等方面出发，对于网络程序并发性与复杂性问题的应对进行了分析。
2.1优化多线程模型
网络程序并发性与复杂性问题应对的第一步是合理优化多线程模型。工作人员在优化多线程模型的过程中首先应当根据多线程并发模型多线程并发模型的线程调度来对其进行分别的分析。其次，工作人员在优化多线程模型的过程中应当确保线程的运行状况与应用层的控制无关，在这一过程中CPU是由调度器来进行控制的，并且调度器对于线程的调度是强制性的。与此同时，工作人员在优化多线程模型的过程中应当合理的实现CPU控制权的强制转移，从而能够在此基础上有效的规避因为上一个线程没有处理好当前线程所需要的各种数据，引发数据竞争，严重的甚因此，在对线程协作复杂或者并发性高的任务进行处理，最终可以减少系统出现崩溃的概率。
2.2协调程序运作顺序
网络程序并发性与复杂性问题应对的关键是协调程序运作顺序。工作人员在协调程序运作顺利的过程中首先应当理解到与抢占式调度相比CPU的控制权具有更强的优先度，因此这意味着只有在当前线程放弃数据处理后实际上才会将CPU的控制权转移到其他线程。其次，作人员在协调程序运作顺利的过程中还应当确保应用程序的线程操作必须经过系统调用，在这一过程中由于线程代码的移植具有很高的难度，因此实际上非常严重的影响了其普遍适应性，所以只有通过合理的协调才能够确保其运作顺序的合理优化。
2.3开发新型并发模型
网络程序并发性与复杂性问题应对离不开新型并发模型的开发与利用。工作人员在开发新型并发模型的过程中应当优先对于混合性并发模型进行应用。其次，工作人员在开发新型并发模型的过程中首先应当理解到无论是事件驱动模型还是多线程并发模型实际上都具有各自的优点和不足，因此这导致了其在实际应用中始终存在一定的局限性。对因此设计人员在开发新型并发模型的过程中应当勇于打破常规合理的将这两种模型融合在一起，最终能够期待形成全新的并发模型，最终能够促进程序设计合理性的有效提升。
3结束语
在网络程序的设计过程中并发性问题实际上是一个难以进行规避的复杂问题。因此工作人员在认清当前的技术条件下应当通过有效的提升网络程序的并发处理能力，并且在此基础上并发模型的性能进行完善，才能够促进网络程序设计效率的有效提升。
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（安徽财经大学，安徽蚌埠233000）
［摘要］传统股票板块的划分缺乏精确的逻辑推理和数理分析。本文基于复杂网络和社团理论，通过构建数量模型，选取时间序列数据对股票与股票之间的相关性进行分析，依据相关性大小对股票进行板块的划分，并依据划分结果，为投资者提供政策建议和技术支持。
［
关键词］股票；相关性；复杂网络；GN算法
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.042
1引言
股票间的相关性对于风险管理、投资决策具有重要影响。对于股票相关性的研究，现代金融理论主要基于经济基本面进行解释，即认为相关性来源于影响资产现金流和影响资产折现率的基本面因素。已有研究表明，股票间相关程度远超出了经济基本面因素的影响，股票市场作为复杂系统日益受到人们的关注。近年来，经济、数学、社会等领域的学者都开始用复杂网络及其相关概念来研究股票市场，进而研究股票间相关性。
2股票间的相关性
研究股票间的相关性对股民来说至关重要。现随机选取沪市A股、沪市B股、深市A股、深市B股、创业板这五类市场中各20只股票在2013年1月1日至2013年8月31日的周开盘价、收盘价和周个股回报率作为量化指标，进行相关性分析。
2.1单个指标的相关系数
选取周开盘价，周收盘价与考虑现金红利再投资的周个股回报率，并用k=1，2，3表示。
Ai（k）表示股票代码为i，指标为k的时间序列矩阵
设随机变量Ai（k）与Aj（k），则协方差为：
Cov（Ai（k），Aj（k））=E（Ai（k）-EAi（k））E（Aj（k）-EAj（k））
相关系数为：
2.2指标权重的设立——变异系数法
2.3综合指标的相关系数
设运用股票i与股票j之间的综合相关系数值为
2.4模型的求解
对原题附件中数据进行处理，依据五类不同的股票市场，依次随机选取20只股票在2013年1月至2013年9月共36周内的周开盘价、收盘价和考虑现金红利再投资的周个股回报率数据。基于模型Ⅱ，运用Matlab编程求解，见表1。
3股票板块的划分
股票板块的划分存在很多依据，常见的有按地域、按行业、按概念等，但这些都是从定性的角度去考察股票与股票内在联系，而通过相关性构建的股票网络，能依据股票与股票间时间序列数据的相关性，从定量角度去划分股票板块。这样的量化处理使得板块内部的波动性更加一致，更利于我们的投资决策。
3.1股票相关性网络模型
①相关系数构成。网络的节点代表股票，边代表股票之间的相关性。任意两只股票i和j的综合相关系数为：
其中i和j代表股票代码，ρij的取值范围为-1，1。若ρij=-1，则表示两只股票完全负先关；若ρij=1，则表示两只股票完全正相关。
②阈值的设定。股票代表网络中的点，如果相关系数ρij≥θ（θ∈-1，1），就认为节点i和j之间有连边，这里的θ即阈值点。通过计算对比得知，当θ=0.05时其到达最佳阈值，股票网络的拓扑性质最稳定，更有利于对股票网络的研究。
③社团结构的构建。由模块度评价函数来衡量社团结构划分好坏，将其推广至加权的模块度评价函数Q定义为：
3.2股票板块划分
（1）基本分块情况。依据社团结构理论，结合GN算法和NetDrew绘图软件见图1。
由图1可知，图像在经过重新排列后，明显呈现出四个板块，说明在这四大板块中，板块内的股票在长期的波动趋势与波动幅度具有较高的一致性。图1的股票来源为沪市A股、沪市B股、深市A股、深市B股、创业板这五类市场中各随机选取的20只股票共100只股票，范围覆盖了中国内地全部股票市场，具有较高的准确性。
（2）找寻关键节点。为了更方便寻找最关键节点，运用Ucinet软件对图形进行处理如图2所示。
每个模块的内部相关性程度很高，那么选取每个模块中最重要节点，用它的性质来近似描述该模块的整体性质。通过软件处理后，使得节点的重要程度与图形的大小成反比，这样更易比较，也更易选出最关键的节点。
依据此，分别取900930（沪普天B）、300120（华测检测）、900951（*ST大化B）002630（华西能源）这四只股票代表图2正上方，左方，正下方，右方区域。
（3）关键节点股票单个股分析。图2区域正上方的板块选取股票900930（沪普天B），观察其2013年1月至9月的周开盘价走势，其一直处在0.6元上下波动，说明其已为成熟期股票，特点为股价稳定，波动幅度小，发展前景较弱。依据此，对图2正上方区域股票归类为成熟板块股票。
图2区域左方的板块选取股票300012（华测检测），观测其走势，其2013年1月至9月的周开盘价曲线，其上涨幅度较快，在第17周的骤降是因为上市公司因为股价
过高或想要再融资，进行增资扩股的情况而非下跌。在短短的几个月内，其股价从第18周的10元附近上涨到15元附近，是一只处于上升期的股票，说明其为成长期的股票，特点为股价不稳定，波动幅度大，发展前景较强。依据此，对图2正上方区域股票归类为成长板块股票。
图2区域正下方的板块选取股票900951（*ST大化B），观测其2013年1月至9月的周开盘价曲走势，其波动幅度一般，股票价格持续低位，在第一周到第八周小幅上涨后，连续几十周的持续下跌，且通过查询股票代码发现其中文名称前标记着*ST，意味着此股票有即将下市的风险，警告投资者谨慎投资。所以这是一直处于衰落期的股票，特征为股票价格低，下跌趋势强，波动程度较大。依据此，对图2正下方区域股票归类为衰落板块股票。
图2区域右方的板块选取股票002630（华西能源），观测其2013年1月至9月的周开盘价曲线走势，其整体趋势是上升的，但上升的比例较小，而且不断波动，在一个个涨跌幅中前进，明显是一只处于萌芽期的股票，其特点为股价不稳定，波动幅度大，处于大幅度震荡上涨的趋势。依据此，对图2右方区域股票归类为萌芽板块股票。
4结论分析与投资建议
现实中的板块划分主要分为两类，一类是地域板块，按照上市公司的所在地划分股票；一类是概念板块，如金融与银行业、化工业等；同时也会有依据股票的表现划分为蓝筹股、垃圾股等。而上述划分是依据时间序列数据的相关性程度划分的，与现实的板块划分有相同也有不同的地方。
相同点：与主流的两类划分的依据相同，其划分主要依据都是因为这类股票有着很强的相关性，在整体系统性风险一定的情况下，局部的系统性风险类似，如银行与金融板块，当央行上调法定存款准备金率时，其板块的股票整体呈下降趋势。
不同点：本文的股票网络模型比较接近与现实生活中的依据股票表现划分的类型，但这不是主流的划分，与按照概念划分和地域划分的板块在度量相关性的指标上有一定的差距。
一是多样化选股。投资股票种类多样化，板块多样化根据社团结构的股票网络图知，当购买股票时，切勿全部购买相同板块的股票，要综合考虑，分散风险。相同板块的股票相关程度高，波动的趋势相同，从一方面来看，若全部购买同一类型股票，将会使板块的非系统性无法避免，提高投资的风险率；从另一方面来看，虽然同一板块股票上涨具有传递效应，但其效应大小远远小于下跌时的连带效应，及时此板块的某些股票暴涨也不一定能带动整个板块所有股票上涨。所以，即使是风险偏好者也应慎重考虑。
二是综合投资与投机，确保利益最大化。作为投资者，在股票市场的最终目的是利益最大化。那么在选股时，不仅要考虑短线低买高卖的投机操作，也要有长期持仓的投资计划。对于投机类股票，结合板块分析可知，应选取处于萌芽期或成长期的股票，这些股票的波动性大，只要能把握好趋势，在短线操作的收益率较高。对于那些风险偏好更高的投资者来说，可以考虑处于衰落期的股票。这类股票，一旦有公司借壳上市，其市值会翻倍的增长；对于投资类股票，可以选取成熟类板块的股票，这类股票波动程度小，股盘大，价格相对稳定，每年会有固定的分红股利，这类股票适合长线持有。
三是选股重看基本面。股票的基本面的好坏是一只股票有没有操盘意义的前提，一般的我们通过分析其每股净收益，单日成交量等基本财务指标来判断其基本面情况。如果一只股票的基本面不好，再多的技术分析也只是空中楼阁。所以对于选股来说，先看基本面，再看技术指标。
四是把握宏观经济基本面，紧跟时事动态。在尚不完善的中国股票市场，投机和跟风是市场普遍的特点。拥有敏锐的宏观经济嗅觉，能够更好地提高投资者对所持股票的掌控度，更有利于投资者资本收益最大化的实现。
引用一句股票市场最流行的一句话，股市有风险，入市需谨慎，在进行投资决策前，一定要量力而行，切忌盲目盲从，要理性判断，做出最优的理财规划，让你和你爱的人过上更加幸福美好的生活。
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摘要本项目主要以天津滨海新区高新技术产业为研究对象，对其可持续发展性进行研究并运用可持续指标评价体系进行评价。通过学习和总结，可将区域经济发展分为三个阶段：无标度阶段，适者生存阶段，玻色爱因斯坦凝聚阶段。对滨海新区的研究以应用此模型的研究方法做了简要的阐述和集群观点下的分析相结合，来探讨滨海新区高新技术产业现阶段的发展状况和模式。
关键词天津滨海新区产业集群复杂网络玻色爱因斯坦凝聚高新技术产业
一、滨海新区研究现状
目前国内对于滨海新区的研究，多停留在定性分析上，通过对硬软环境的分析得出一些定性结论。针对滨海新区高新技术产业的研究也为数不多，其可持续性的定量研究目前还没有先例。产业集群在经济领域已有广泛研究，在这些研究中复杂网络理论也被高频率应用。但对于玻色爱因斯坦凝聚模型，由于其为物理模型，很少有人将其与经济结合在一起，国外已有部分研究阐述了金融系统与玻色爱因斯坦凝聚的联系，即概率分布函数均服从幂率分布。国内还没有人进行过类似研究。把滨海新区高新技术产业可持续性的研究与产业集群理论，复杂网络模型和玻色爱因斯坦凝聚模型结合起来，可以说是一种创新。
二、玻色爱因斯坦凝聚在复杂网络中的应用
模型简述参考GinestraBianconi，Albert-LászlóBarabási，Bose-EinsteinCondensationinComplexNetworks，PhysicalReviewLetters，Vol86，No.24，pp5632-5635，1998。
模拟为玻色气体模型加上在随机网络中玻色爱因斯坦凝聚的概率预示着三个在演化网络中以动态参数为特征的不同的阶段：无标度阶段，适者生存阶段，玻色爱因斯坦凝聚阶段。下面我们分开讨论每个可能的阶段：
（一）无标度阶段当所有的节点拥有相同的适宜参数，即[]时，这个模型衰减为scale-free模型，被认为可以导致在不同系统中观察到的能量等级连接性分布，比如万维网，actor网络，因特网或者引用模型。这个模型描绘了一个“先来者赢”的行为，在这里所有最老的节点获得最多的链接。事实上，所有的节点以t1/2的速度增长它们的连接性，越早进入的节点有越小的ti，有越大的ki。然而，最老的和“richest”的节点不是一个绝对的赢家，既然它的连接共享，kmax（t）/（mt），在热力学极限中以t-1/2的速率衰减到0。因此一个连续的更大的节点等级相互共存，这样连接性分布P（k），给出了一个节点拥有k个链接的概率，遵循一个能量法则：P（k）~k-3。更新，衰老，还有其他本地进程可以更改这个比例系数或者当省去在这个阶段中不改变的热力学特征时引入指数型减少。
（二）适者生存。这个阶段在当节点拥有不同适宜参数并且方程拥有一个解（即）时出现。每个节点在同一时间增强它的连接性，但是动态指数依赖于适宜参数，有更高适宜参数的节点动态依赖指数越大。这个就使更适宜的节点在后来加入这个系统并且通过以更大的概率获得链接来超过没那么适宜但是先进入的节点。随之，这个阶段显示了一个“适者生存”现象。但是，当有一个明确的获胜者时，和无标度阶段类似，最适宜的节点共享所有在热力学极限中减小到0的链接。事实上，既然有，这些最适宜节点的相关连接性以的速率减小。节点度分布P（k）遵循能量法则：P（k）~k-γ，这里γ当知道的时候可以计算出。
（三）玻色爱因斯坦凝聚。当方程没有解时玻色爱因斯坦凝聚出现，在这个为了链接的竞争中，有最大适宜参数的节点作为一个明显的获胜者出现，一小部分粒子（n0）落在这个能级上，因此玻色爱因斯坦凝聚预测了一个真实的“赢着通吃”的现象，在这个现象中最适宜的节点不仅仅是最大的，而且是不考虑为了获得链接竞争的新节点的出现，它一直获得一小部分链接
在实际情况中我们可以将这三个阶段看做是一个高新技术开发区发展模式：
（一）无标度阶段，即初步阶段这一阶段所有的企业综合实力接近，我们就看做是刚开始发展的阶段，所有的企业都是刚刚起步。于是在这一阶段相对应的就有一个先来者占优的现象，最早进入这个高新技术开发区的企业会拥有最多的关系，即会发展得最好。但是，最先进入的企业并不是一个绝对的赢家。
（二）适者生存（FGR）在这个阶段里企业的综合实力开始出现差距，并且由于这个高新技术开发区的发展，吸引力的增加，会有实力强（比如世界500强企业）加入这个开发区。而综合实力越强的企业会获得更多与其他企业的关系，甚至一些后加入的但实力雄厚的企业获得的关系比先前就加入了但实力一般的企业获得的关系多。这样这些实力强大的企业就是适宜的点。
（三）赢者通吃这个阶段可以看做是最终的一个稳定阶段。这个阶段中最显著的特点就是赢者通吃，就是指在这一阶段这个开发区中会有一个或一些龙头企业，在这些龙头企业的带领下整个开发区蓬勃发展到一个稳定的模式。
三、利用集群观点分析滨海新区
上述理论模型为我们提供了一个新的角度来理解产业集群及基于产业集群效应的持续性发展。从处于网络中的企业来看，模型为企业提供了较优的发展方式参考，即“先下手为强”（第一阶段）和“适者生存”（第二阶段）以达到第三阶段的“强者恒强”，也只有这样的企业才可以在网络中生存并持续发展。另外，从产业结构即一个产品的生产链方面来看，当不同企业共同存在并满足产品生产不同环节（第三阶段）、产业结构合理时，整个网络才处于动态均衡的最优状态。此时网络本身和其中的企业可以持续性良好的发展下去。
在应用模型时需要简化模型，并且找出变量所对应的现实意义，经过研究和学习，讨论出判断区域经济所处阶段的主要变量有：
给每个节点设置的能量，这个能量由它的适宜参数决定，如下面式子：
这里β是一个温度倒数的参数，β=1/T。
适宜参数是一个0-1之间的数，每个节点的适宜参数决定了它所处的能量级，对应于企业的综合实力和在集群中所扮演的角色的重要程度。在对滨海新区的研究中发现，它既不属于小世界网络，因为它的供应链不是封闭的，是与外界有着密切联系的；它也不属于BA无标度网络，因为发展不均衡，企业之间的规模、投资比例，情况不一，因此，采用每个节点带有适宜参数的模型更为合理，这样可以把单个企业的情况纳入整体的区域集群的考虑中去，更符合实际。然而在研究过程中，由于数据量大，滨海新区共几百个企业，能力有限，无法一一算出其相应的适宜参数，因此，在这里不进行数值带入。
环境系数β：
在模型中，它是温度的倒数，与能量成正相关，而且对于现实中的某一确定的集群，其所处的自然环境、投资环境、以及地理位置都是确定的，因此，在研究实际问题时，β是一个可以由总体数据算出的先决变量，对于模型来说是一个确定的值。下面我们来确定滨海新区的β值：
考虑滨海新区整体的综合环境，我们建立了综合指标体系来确定它，最然后用层次分析法来确定权重，通过与较为先进的浦东新区作对比来得出β的数值。
综合以上数据，进行归一化，将数据化成0-1之间的数值，经过计算，57.775%
说明天津滨海新区的投资、文化、政策等综合环境较浦东新区还有一定差距。
四、天津滨海新区集群视角下的现状分析
滨海新区的九大产业群：电子通讯产业群；汽车产业群；生物医药群；食品饮料产业群；新能源新材料产业群；装备制造产业群；石油化工产业群；航天产业群；现代服务业产业群。我们将每个产业看成一个点，两点之间的线代表两个产业之间有联系，即供求关系。这样作出的网络图如下：
在这个图里，我们可以注意到，与其他产业联系最多的产业为第二产业中的装备制造，而其中的高新技术产业，即电子产业，生物医药，新能源，新材料，航天产业的顶点度基本相差不多，说明其稳定性基本一致，但高新技术产业还不属于核心产业，没有一个健全在这个产业集群图里，我们可以注意到，与其他产业联系最多的产业为第二产业中的装备制造，而其中的高新技术产业，即电子产业，生物医药，新能源，新材料，航天产业的顶点度基本相差不多，说明其稳定性基本一致，但高新技术产业还不属于核心产业，没有一个健全的产业集群为其服务，即高新技术产业的辐射度不够高，还有很大的发展空间，目前还没有达到动态平衡。根据玻色爱因斯坦凝聚模型中对三个阶段的解释，可知滨海新区的高新技术产业尚属于第二阶段，即适者生存阶段。
接下来滨海新区高新技术产业的发展应着重于培养若干核心产业，让再引进企业与核心产业产生联系，即供求关系，就可以逐渐形成核心产业，核心产业可以带动与其有联系的企业共同发展，从而达到玻色爱因斯坦凝聚阶段，即第三阶段――赢者通吃，就是指在这一阶段这个开发区中会有一个或一些龙头企业，在这些龙头企业的带领下整个开发区蓬勃发展到一个稳定的模式。最终的稳定模式一旦达到，如果核心产业不受到很大的扰动，这个产业集群就会持久稳定地发展下去。
通过滨海新区的产业群分布和产业链分析表明，滨海新区的产业链比较单一，主要集中在重工业，产业链深度不够，各个企业间的联系不够。由此可见，滨海新区高新技术产业集群尚未完全成熟，还有很大发展空间。当其达到稳定阶段时，可持续性将大幅度提高。
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