10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.0002
多层网络视角下金融机构关联性的演化特征研究
基于股票收益率间Pearson相关性、Kendall秩相关性以及Tail相关性,构建了金融机构多层网络模型,其中三种相关性分别对应多层网络中Pearson层、Kendall层和Tail层.根据2010年10月至2018年3月期间我国上市金融机构的数据,实证分析了金融机构多层网络结构演化特征.实证分析结果表明:Kendall层和Tail层中的平均权重均高于Pearson层的平均权重,Pearson层和Kendall层中的平均权重变化趋势比较相似,但前者波动幅度明显大于后者;Pearson层与Kendall层的边独特性变化趋势非常相似,而Tail层的与它们有较大的差别;任意两层的度相关性均为正相关,但随时间波动均较为剧烈;Pearson层与Kendall层的相似性整体上较高,Tail层与Pearson层和Kendall层的相似性整体上均较低;多层网络中平均权重、边独特性、度相关性和相似性等结构指标变化趋势与股票市场行情相关.
多层网络、金融机构、关联性、网络结构
28
F832(金融、银行)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省高等学校哲学社会科学研究重点项目;国家社会科学基金;江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目;中央高校基本科研业务费专项
2021-04-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
35-43