基于系统性风险背景的证券市场网络动态演化

发布时间：2018-01-03 23:06

本文关键词：基于系统性风险背景的证券市场网络动态演化　出处：《求索》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：采用Clayton Copula函数描述股票价格波动的非线性相关性,测算Kendall秩相关系数,并运用动态阈值滑动窗口方法构建证券市场股票网络,求解网络的Kruskal最小生成树,分别从宏、微观层面对证券市场系统性风险事件—2015年股灾背景下的证券市场网络结构的动态演化规律进行研究。研究表明:网络呈现明显的小世界特性但不具备无标度性,最小生成树长度、直径、特征路径长度在风险事件产生时均达较低水平。中心节点数在系统性风险发生阶段剧增,能源、公用事业、金融类股票在所有研究时域都具有较大的影响力,在网络当中处于较为关键的位置。
[Abstract]:The Clayton Copula function is used to describe the nonlinear correlation of stock price volatility, and the Kendall rank correlation coefficient is calculated. And the dynamic threshold sliding window method is used to construct the stock market stock network, and solve the Kruskal minimum spanning tree of the network, respectively from the macro. This paper studies the dynamic evolution of the network structure of the securities market under the background of the 2015 stock market disaster at the microcosmic level. The results show that:. The network shows obvious small-world characteristics but not scale-free. The minimum spanning tree length, diameter, and characteristic path length are all lower when the risk events occur. The number of center nodes increases sharply in the stage of systemic risk, energy, public utilities. Financial stocks have great influence in all research time domain, and play a key role in the network.
【作者单位】：湖南大学金融与统计学院;
【分类号】：F830.91
【正文快照】： 一引言及文献综述证券市场是典型的复杂系统,其内部存在大量微观单元及其非线性相互作用,共同促成了股票价格的复杂波动和市场聚类结构的演变,由不同股指作为节点所构成的股票网络的结构具有很强的同步性与动态性,复杂网络为此类复杂系统的分析提供了有力工具。运用复杂网络

【参考文献】