金融系统演化与危机量化预警研究 ——基于时滞稳定相关网络

摘要：

金融体系中,某一个机构出现危机会在整个体系上扩散,造成大范围影响,导致整个体系的崩溃.这种体系结构带来的系统性风险,是主流金融理论难以描述的."金融复杂系统"理论作为一种新的研究范式,越来越受到研究者的关注.已有关于金融复杂系统中金融危机状态的研究通常根据金融网络拓扑结构变化对应金融危机或主观选取金融指标进行预警,较少采用复杂网络演化特征提取进行金融危机量化预警.围绕上述问题,文章提出短序列相关性分析新方法:时滞稳定性相关,实证分析2003—2018年10个世界重要股指收盘价序列.将股指序列按指定窗口长度滑动,从每一个被窗口覆盖的序列片断得出关系网络,并构成网络序列.从网络序列中提取状态分布、状态转化、状态关联,用于金融复杂系统动态演化和危机早期信号预警,并且进行有效性分析.结果表明,在各个金融危机和重大事件(特别是2008年9月的全球金融危机和2015年6月的中国股灾)之前,发现相应的网络序列波峰,并作为量化预警信号.

关键词：时滞稳定性相关、网络序列、复杂系统演化、金融危机预警

所属期刊栏目：35

分类号：F832.51;O157.5(金融、银行)

资助基金：教育部人文社会科学研究青年基金"短序列相关和复杂网络演化在金融风险量化预警中的应用";上海师范大学校级人文社会科学研究项目"金融复杂性理论在金融危机预警中的 应用"

在线出版日期：2020-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：62-70