金融危机前后中信行业指数联动效应及其社团结构比较

文章采用平面最大过滤图和Info Map算法研究中信行业指数网络在金融危机前、中、后三个阶段的联动效应及其社团结构。研究结果表明,三个阶段的指数网络都存在小世界性质,且危机期间的网络联动效应最强;社团结构在危机期间有相互融合的整体趋势即网络变得更加紧密;社团中核心节点存在局部影响优势,某些边缘节点间存在局部强联动效应。

基于时变状态网络的银行风险传导研究

银行风险传导研究是系统性金融风险测度与防范的重点.文献中主要研究静态银行网络拓扑结构和银行系统性风险量化,较少考虑银行网络之间的状态转变.针对上述问题,提出时变状态网络模型.根据模型,首先用kmeans方法对各个时间段的银行网络分类,然后通过有向最小生成树(DMST,directed minimum spanning tree)分析每一类银行网络的拓扑结构,最后联合利用平面最大过滤图(PMFG,planar maximally filtered graph)方法构建时变银行状态网络,该网络可用作银行风险源头的寻找和传导时变性分析.利用时变状态网络模型研究我国15家上市商业银行2007年第四季度到2019第一季度同业拆借数据.结果表明,银行状态网络之间的短期连续跳跃性可有效描述金融危机的发生,比如2008年全球金融危机发生前后出现了两个状态间的短期跳跃,从2013年“钱荒”到2015年的股灾阶段,先后出现了四个状态间的短期跳跃.同时,各个有向银行状态网络的出度和传染效应成正比,入度和银行面临风险的稳健程度成反比.时序的银行状态网络具有记忆性特征,这可以为央行防范系统性风险提供决策依据.

中国股票关联网络拓扑性质与聚类结构分析

复杂网络理论是研究股票市场内在结构和功能的有力工具,股票关联网络的拓扑性质和聚类结构对于理解网络的形成机制、发生在网络上的动力学行为具有重要意义。以中国上证180指数和深证100指数成分股票为研究标的,运用最小生成树算法和平面最大过滤图算法构建相应的股票关联网络,分析网络的基本拓扑统计性质和聚类结构。实证研究表明,平面最大过滤图关联网络为小世界网络,各关联网络内股票的影响强度服从幂律分布,股票之间存在的异类匹配模式揭示了市场内股票价格波动传导的过程,对最小生成树关联网络和平面最大过滤图关联网络的宗派和派系聚类分析能有效地挖掘股票之间的聚类结构信息,总体上看平面最大过滤图算法优于最小生成树算法,且实证结论对沪深股票市场具有普适性。