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[期刊] 投资研究
[作者]
龚书雯 邹辉文
以复杂网络为视角,采用阈值法,以网贷平台贷款利率的pearson系数为指标构建无向无权的复杂网络,并对其统计特征和风险传染机制进行分析。研究结果表明:网贷平台网络在θ=0.2时有小世界网络特性,而θ不断增大时便不再具有显著的小世界特性;网贷平台网络在θ=0.5时具有不适当幂率指数的无标度网络特性;网贷平台网络为同配网络;对节点的系统重要性进行测量并提出监管建议。
[期刊] 软科学
[作者]
陈庭强 何建敏
应用行为金融和复杂网络思想,以投资者情绪和市场流动性对信用风险传染的影响机制为切入点,构建信用风险传染模型。借助随机占优理论,通过理论推导和实验仿真,系统分析了信用风险传染行为的影响和演化机制。研究结果表明:投资者情绪和流动性交互作用对信用风险传染存在显著影响;社会网络结构对信用风险传染的概率和影响范围存在显著影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张英奎 马茜 姚水洪
银行间的金融业务多种多样,文章针对银行之间的风险交易进行建模,运用一种针对银行系统层面的风险分析方法,分别对规则网络、随机网络、小世界网络和无标度网络下的银行系统模型进行计算机模拟,统计大量数据,通过衡量结果的各种参数来分析巴塞尔协议参数、外部风险比例、网络规模在不同的网络结构下对银行系统风险传染的影响,得出这些结果参数在不同网络结构下的规律并进行相互比较。结论认为巴塞尔协议参数和银行网络的连接集中度对银行系统风险传染有比较大的影响,找准关键银行节点是防范风险传染的关键之一。
[期刊] 金融与经济
[作者]
王睿 夏敏 王爱银 祝四朋
通过复杂网络理论刻画了我国44家商业银行同业拆借关系网络拓扑结构图,构建了一个全新的、加入杠杆率作为监管指标的商业银行网络系统风险传染模型,分析真实银行间网络系统风险传染过程,对不同规模银行的无标度网络结构图受随机性和目标性冲击进行仿真模拟。研究发现,近两年银行网络结构图整体类似,在所有银行中中国银行破产损失金额最多,建设银行影响最广,广州银行、盛京银行、杭州银行抗风险能力最弱;对银行模拟冲击后发现,目标性冲击的毁灭性大于随机性冲击,且目标性冲击对银行网络的影响与网络的规模大小有关,而随机性冲击与网络规模的大小无关,且长远来看,银行间网络边的增加有利于降低系统风险。
[期刊] 经济管理
[作者]
林琳 曹勇
影子银行体系引发的系统性风险最易以资金链断裂的方式爆发,而资金链断裂后一般以"挤兑"的形式爆发系统性风险。本文以D-D模型为基础,区别以往研究,首次建立了一个包含商业银行和影子银行两种异质节点的网络,以银行间同业业务和管道业务为研究对象,考察流动性充足与不足情况下,商业银行和影子银行网络系统性风险的传染过程。通过仿真实验,得到主要结论:在流动性充足情况下,影子银行增加了商业银行的系统性风险程度,影子银行通过商业银行同业业务缓释风险,商业银行同业关联规模越大,受风险传染的可能性越大;流动性不足使系统性风险程度增加,同时,影子银行的存在也增大了系统性风险程度,影子银行关联的规模越大,越容易将更多风...
关键词：
金融网络 影子银行 风险传染
[期刊] 上海金融
[作者]
袁欣 俞卫琴 徐泽洲
针对企业集团内部存在的风险传染问题,本文利用2003-2017年中国沪深A股上市公司相关数据,借助复杂网络理论将企业集团展现成网络图的形式,通过风险修复机制、风险传染机制及内外部环境干扰三个方面刻画集团成员违约风险在企业集团内部的演变过程,并构建传染变量来衡量集团成员在企业集团内部的风险量,进一步利用引入传染变量的危险率模型对公司违约概率进行预测。实证结果表明传染变量反映了集团成员当前所面临的风险状况且传染变量具有统计显著性,引入传染变量的危险率模型较原模型具有更高的预测精度以及更好的拟合效果。本文的研究为企业集团风险传染机制和违约概率预测提供了重要经验证据。
[期刊] 技术经济
[作者]
王爱民 林津普
基于复杂系统理论,运用复杂网络分析方法,剖析了复杂项目的结构特点,识别了复杂项目危机传播过程中的关键节点,为实践中针对性地制定复杂项目危机预防和应对策略提供了决策依据。
关键词：
复杂项目 复杂网络 危机管理 危机传染
[期刊] 金融与经济
[作者]
严武 冯凌秉 蒋志慧 孔雯
本文利用大数据网络爬虫技术收集了网贷第三方网站平台的公开数据,利用机器学习模型对网贷平台的非法集资风险进行了预警研究,比较了传统机器学习方法(以逻辑回归和决策树模型为代表)与前沿机器学习模型(以随机森林模型和XGBoost模型为代表)在多个预测指标上的静态预警效能,并在动态预警框架下研究了网贷平台全生命周期内各模型的动态预警效果。研究表明,传统与前沿机器学习模型均表现出了优良的预警效果,传统模型的准确率略低于前沿模型,但决策树模型在重要检出率指标上的表现优于其他模型。在动态预警框架下,本文发现在平台全生命周期内,所采用机器学习模型的预警效果随时间的变化呈现波动上升并在2017年后缓慢下降的趋势。虽然该趋势与我国网贷行业的发展和监管现状相符,但也表明预警模型的使用者应积极寻找表外指标,进一步挖掘网贷平台的深层次指标以稳定预警效果。
关键词：
P2P网络借贷 风险 机器学习 动态预警
[期刊] 会计之友
[作者]
张杰 张远圣
2007—2017年十年间,我国的P2P网贷行业从无到有,从无序生长到有序发展,从鱼龙混杂到监管趋严,P2P渐渐步入了合规健康的发展道路。随着监管部门不断下发行业政策相关的整改文件,2018年成为强监管年与合规备案年。平台的挤兑风险加大,跑路诈骗问题频出,让不少投资者望而却步,平台风险已经受到社会各界的广泛关注,网贷平台的风险评价成为投资者筛选平台的重要因素。文章运用因子分析法,建立适宜P2P网贷平台风险评价的因子体系,对我国当下80家主流P2P网贷平台进行了综合全面的风险评价排名,最终得到的风险评价结果可以作为投资者选择安全可靠平台的重要参考依据;同时有助于进一步规范P2P发展,提升居民投资理财的热情。
[期刊] 经济学动态
[作者]
王晓枫 廖凯亮 徐金池
本文利用复杂网络方法构造了银行同业间市场的拆借网络,根据真实的统计数据模拟了银行同业业务的资产负债状况,通过破产银行因同业负债无法偿还使关联银行资产受损和因同业资产的索回而使关联银行流动性趋紧的双向风险传染方式,刻画了银行风险传染的基本路径,并采用随机模拟法分析了具有无标度特征的复杂网络结构对银行风险传染效应的影响。研究结果显示:银行同业间市场的风险具有扩散性特征,相对于大银行,小银行更容易因系统性冲击而发生倒闭风险,并将风险传染给大银行;银行数量的增加有利于弱化银行间市场的风险传染效应,且在银行数量达到一定水平后风险传染效应趋于稳定;小银行与大银行间的合作程度对银行同业问市场的风险传染效应具...
[期刊] 统计与决策
[作者]
师应来 张冰洁 姜昊
文章通过文本挖掘与机器学习的方法研究P2P网贷平台的风险甄别问题。在我国500家P2P网贷平台的基本信息基础上,利用网络爬虫爬取了5万余条用户评论,通过文本挖掘技术计算平台的情感得分,完善了识别风险的因素,选取Logistic模型、SVM、随机森林模型甄别平台风险。结果表明:在对网贷平台进行风险甄别的过程中,SVM、随机森林非线性模型比广义线性模型预测效果更优。
关键词：
网络爬虫 文本挖掘 支持向量机 随机森林
[期刊] 金融发展研究
[作者]
游鸽 郭昊 刘向
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。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘妍 张红欣
在“后补贴时代”背景下，新能源汽车行业信用风险传染成为加剧行业系统性风险波动的关键特征。本文利用2016—2020年新能源汽车行业违约距离数据，运用复杂网络中最小生成树(MST)方法刻画行业信用风险传染机制，研究发现：(1)新能源汽车行业信用风险网络具备典型的“无标度”及“小世界”特征，企业信用风险关联分布不均；(2)网络关联集中度呈波动上升态势，较高的关联集中度体现行业信用风险关联结构紧密性特征进而成为风险全局性传染现象的催化剂；(3)行业信用链风险关联网络异于金融风险网络的突出特点是其拓扑呈现出上、中、下游分环节聚类的社团结构特征，且不同外部政策环境下各聚类间的联动效应有所差异，这种环节内聚类及聚类间的联动是信用风险内生性网络传染的重要机制。基于上述发现，本文提出“充分利用两类企业的优势地位、政府‘监’与市场‘控’协同、进行不同市态阶段下分环节动态监控”的建议，为防范行业信用风险传染演变为系统性风险提供决策参考。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
吴念鲁 徐丽丽 苗海宾
2013年6月份的"钱荒"事件充分暴露了流动性风险在同业之间的传染之快、后果之严重。本文基于复杂网络理论分析视角,构建了基于机构的网络模拟模型(ABNS),研究不同冲击下我国银行同业之间流动性风险的传染机制和后果,研究发现:第一,中国银行、工商银行、兴业银行和农业银行节点度最高,属于中心节点。第二,中心节点违约的后果尤为严重。第三,市场流动性收紧到阈值时违约机构大规模爆发。第四,组合冲击加深了传染后果,同时为2013年6月"钱荒"事件的发生提供了一些解释。第五,提出关注同业业务规模及其分布等对策建议。
关键词：
同业业务 流动性风险传染 ABNS
[期刊] 财会通讯
[作者]
罗晓黎 芦静 闵剑
文章基于复杂网络理论,从环境风险、经营风险、融资风险和发展风险四个维度遴选指标,构建旅游业企业风险传染监测模型,并选取2009—2020年我国旅游业27家上市公司为样本进行实证检验,以挖掘旅游业企业关键风险并实现基于时间维度的风险传染动态监测。结果表明:资产负债率、产权比率、速动比率、净资产收益率、营业收入增长率、经营活动现金流量和地方发展水平等风险指标对旅游业企业风险传染起到重要作用,是风险传染的关键节点;根据凝聚子群分析发现旅游业企业风险网络的不同小团体内部存在传染性,而小团体之间的传染性在2009年和2020年较强;在金融危机后的2009年和新冠疫情当年(2020年)的风险传染速度虽然并不是最快,但风险传染性最强,需要加强旅游业企业在外部冲击来临时的抗风险能力。
关键词：
旅游业企业 复杂网络 风险传染 动态监测
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