基于最小生成树方法的全球主要股票指数研究

本文运用最小生成树方法研究2006-2013年由全球56个股票市场指数组成的网络。研究发现，这些股票市场在网络中存在明显的地理聚集效应，而且标普500指数、香港恒生指数、荷兰AEX指数、法国CAC40指数、新加坡海峡时报指数、墨西哥IPC指数是网络中的关键节点；在金融危机中，网络的聚集效应在小范围内有所加强。本文还采用滑动窗口技术研究指数间平均系数和最短距离的均值，动态分析全球股票市场网络的稳定性。结果表明，监管者可以重点监测核心节点，以保证网络的整体稳定性。  

基于复杂网络理论的在线商品销售规律研究

随着电子商务的发展,研究电子商务销售网络的特性愈加重要。本文运用复杂网络理论研究电子商务中商品销量与其对应的卖家数量之间的分布关系。数据分析表明,电子商务商品的销售量呈现出幂律分布,类似于无标度网络中的度分布,为企业做出经济决策提供参考依据。此外,销量分布所体现出的长尾特性,指出了电子商务中新的利润来源,为销售网络中各个环节的参与者提供了参考。  

基于复杂网络的银行竞争关系网络结构分析

利用复杂网络分析方法,选取2012年沪深股市上市公司长期银行借款为研究样本,根据银行网络的特点,构建了银行贷款竞争关系共同网络模型,并以此为基础将市场共同度构建作为边权构建了加权竞争关系网络模型。通过复杂网络理论分析银行竞争网络模型的拓扑结构属性。实证研究表明,银行竞争网络的节点度服从幂率分布;银行竞争关系网络具有异配性;网络有较大的集聚系数与较小路径长度,具有小世界特性;有助于了解银行内部的竞争结构。  

基于马太效应的复杂网络修复策略

随着复杂网络的小世界效应（Small Wodd）及无标度性（Scale—Free property）的发现，复杂网络的容错抗毁性研究成为热点。相关研究表明：无标度网络对节点的随机攻击（random attack）具有很强的鲁棒性，而对于有目的攻击（intentional attack）却极其脆弱。  

基于余弦相似度(CS)和最小生成树(MST)的基金市场复杂网络研究

以中国基金市场中123家基金公司持有的投资组合为样本，综合运用余弦相似度(CS)和最小生成树(MST)方法，考量基金市场复杂网络。结果显示：各家基金公司持有股票组合的相似程度比持有债券组合的相似程度更高，表明他们持有的债券组合较之股票组合更加多元化，基金公司持有的股票相对集中于市值大、成长性高的公司。同时，全部资产投资组合、股票投资组合和债券投资组合等三类基金MST网络的节点度均服从幂律分布，表明大多数基金公司以少数强影响力基金公司为中心聚集起来，彼此之间具有较强的业务关联。此种网络结构特征可能导致市场风险向基金聚集团体集中，其抵御系统性风险的能力偏弱，也不利于满足投资者的理财多元化需求。  

复杂网络视角下的金融市场结构演化与风险传染

以"复杂网络"为视角,将金融市场抽象为多主体在时间与结构上无限延展关联的复杂系统,有助于厘清金融市场宏观整体与微观主体之间的相互作用,有效研判金融市场的发展趋势,对预测系统性金融风险的产生有重要意义。本文从拓扑结构、演化机制与风险传染机制三个方面综述了金融市场网络研究的进展,从金融市场网络的结构特征与演化机制两个方面,总结了金融市场网络结构的演化,从金融市场网络结构对系统性金融风险的影响以及金融风险传染模型方面,总结了金融市场网络的风险传染,并基于当前研究的不足指出未来的研究趋势。  

基于复杂网络构建的系统重要性银行评估研究

复杂网络为分析系统性金融风险和系统重要性机构提供了全局性视角,但由于数据获取上的局限,我国银行系统网络构建存在困难。利用贝叶斯方法和2013—2015年银行资产负债数据构建银行系统网络,在此基础上建立系统性损失测度指标,并讨论规模与网络中心性在系统重要性银行评估中的作用。研究发现:国有大型商业银行处于银行系统的枢纽位置;同业负债和入度对银行个体风险造成的系统性损失有显著正向影响,而资本缓冲和出度增大能够降低局部危机造成的整体损失。因此,规模仍是影响银行系统重要性的主要因素,而银行之间的关联性也发挥着越来越重要的作用。  

全球绿色能源投资网络的演化特征与节点分析

通过采用2011—2018年Zephyr全球并购数据库中的电力和天然气类跨国并购数据,本文不仅基于复杂网络视角构建了全球绿色能源投资网络,而且运用ArcGIS和Gephi软件从网络结构和网络节点两方面分析了该网络结构的演化特征。研究结果发现,全球绿色能源投资网络具有小世界性和无标度特性,但是其网络结构趋于松散,整体复杂性减弱;网络格局由单核主导向多核联动转变,绿色能源网络的覆盖面正在不断扩大和延展;双边投资关系越多的国家越有可能成为全球绿色能源投资网络的中心,在网络中占据较强的控制优势和可达性。因此,完善绿色能源扶持体系、提高项目融资可得性和加强第三方市场合作是我国争取国际绿色能源市场话语权和决策权的必然选择。  

银行借贷与系统性风险防控——基于复杂网络模型的研究

目前我国金融市场仍以银行业为主,银行业的风险关乎整个金融系统的稳定。而如果只关注银行间的风险,往往会忽视系统性风险的真实来源,即实体行业的信贷关联。鉴于此,本文首先运用矩阵法模拟了2008—2017年银行间市场的微观借贷数据,结合历年银行对实体行业的实际贷款,构建银行间、银行对实体行业的业务关联网络。其次基于复杂网络的视角,分析银行间借贷网络结构的变化,并动态识别系统重要性银行、风险传染性银行、系统重要性行业,阐释其现实意义与内在关联。研究结果表明:中行、农行、工行、建行、交行为系统重要性银行,历年来系统性风险相对稳定;华夏银行、平安银行、广发银行等股份制银行为风险传染性银行,呈现出动态变化特征;制造业、交运仓储业、房地产业等是系统重要性行业,且行业重要性排名呈时变特征。因此,防控系统性风险,在关注银行间风险传染的同时,还需立足经济的全局视角,监控系统重要性行业,实现"稳增长、控风险"的目标。  

基于复杂网络的新能源股票间联动性研究

运用复杂网络方法，建立无向无权网络，考量新能源板块内88支股票间的联动性，结果表明，新能源股票间的收益具有联动性；一些股票在网络中占据重要位置，对于信息在新能源股票网络中传递起重要作用；所构建的网络具有小世界效应和无标度特性，但是幂律指数与大多数现实网络的幂律指数存在差异。鉴此，投资新能源股票，应综合考量市场波动对未来收益的影响，以更好规避投资风险。