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金融网络与金融传染 版权信息
- ISBN：9787522008097
- 条形码：9787522008097 ; 978-7-5220-0809-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
金融网络与金融传染 内容简介
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。
金融网络与金融传染 目录
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 - Variance Decomposition 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
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 - Variance Decomposition 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
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