金融网络与风险传染

本书基于网络科学、经济物理学与计量经济学，构建金融网络模型与金融系统性风险预警系统。
全书共分六章：第一章为绪论，围绕问题提出、研究意义、研究现状、研究内容、研究方法等展开论述；第二章简要介绍了网络科学在经济金融领域的主要应用，包括劳动力市场、买方/卖方网络、金融网络传染、社会网络与投资决策、投资银行与网络等；第三章基于CPI网络连通性对消费者价格指数感知偏差进行了研究，通过刻画CPI网络联通性的时变性，从网络结构的视角进一步定量的认识CPI感知偏差的原因与程度；第四章借助金融网络的连通结构，解释金融风险传染机制；第五章基于我国金融上市公司2010年9月至2020年2月的周数据，利用DCC-MGARCH与Granger-Causality构建包含房地产部门的金融有向权重网络，基于最小有向树分析了房地产市场发生不同程度冲击时的风险传染路径，并采用门限自回归模型实证检验了金融网络连通性的非线性自演化特征；第六章总结全文，对加强金融网络建模与金融网络监控并进行系统性风险预警提出了政策建议。

第1章 绪论1
1.1 问题提出1
1.2 研究意义2
1.3 研究内容2
1.4 研究方法3
第2章 网络在经济金融中的应用4
2.1 引言4
2.2 网络理论在经济领域的应用6
2.3 网络理论在金融领域的应用8
2.3.1 传染9
2.3.2 间接连通对传染的影响10
2.3.3 网络的形成11
2.3.4 银行间市场冻结12
2.4 社会网络与投资决策13
2.5 投资银行与网络15
2.6 小微金融16
2.7 方法17
2.8 小结20
第3章 基于CPI网络连通性的消费者价格指数感知偏差研究21
3.1 引言21
3.2 CPI结构、CPI感知偏差与测度方法22
3.2.1 CPI结构22
3.2.2 CPI感知偏差22
3.2.3 基于DY网络的CPI网络连通性测度方法23
3.3 中国CIP网络连通性测度实证研究27
3.3.1 中国CPI及其各子指数的走势分析27
3.3.2 基于全样本VAR模型及方差分解的CPI网络连通性测度30
3.3.3 基于rolling-VAR-VarianceDecomposition的时变连通性测度37
3.4 小结38
第4章 网络连通性与股票市场金融风险传染39
4.1 文献综述40
4.2 模型与方法45
4.2.1 基于aDCC-VAR-EGARCH的股市时变相关性测度45
4.2.2 基于Rolling-VAR方差分解方法的金融网络时变连通性测度48
4.2.3 分位数回归模型49
4.3 金砖五国金融传染时变性实证分析50
4.3.1 样本、数据及描述性统计分析50
4.3.2 变量平稳性检验53
4.3.3 VAR-aDCC-EGARCH(1,1)模型的估计54
4.4 各国股市动态网络连通性测度57
4.5 美国与金砖五国股市传染机制实证分析:分位数回归64
4.6 小结69
第5章 房地产金融化背景下金融部门网络连通性测度及风险传染路径研究70
5.1 引言与文献综述70
5.2 有向权重网络构建方法75
5.2.1 基于DCC-MGARCH模型的动态相关系数75
5.2.2 基于格兰杰因果关系检验的方向确定77
5.3 样本数据的获取78
5.3.1 数据说明78
5.3.2 描述性统计分析80
5.4 我国金融系统的网络连通性测度87
5.4.1 序列平稳性检验87
5.4.2 DCC-MGARCH模型的估计88
5.4.3 基于格兰杰因果关系及DCC的有向加权网络构建93
5.4.4 网络结构分析97
5.4.5 我国系统性金融风险的网络传染路径分析107
5.5 我国金融网络的动态演化特征计量分析109
5.6 小结112
第6章 结论与政策建议114
6.1 结论114
6.2 政策建议115
6.2.1 加强经济与金融网络建模研究115
6.2.2 对系统性金融风险进行网络建模与预警116
参考文献118