本文是一篇國(guó)際金融論文，本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究了新冠疫情期間國(guó)際金融市場(chǎng)和國(guó)內(nèi)行業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳播機(jī)制和路徑。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論本質(zhì)上是一個(gè)可視化的工具，通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)之間相關(guān)性的度量來(lái)反映網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的連接情況。
1. 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
2020年1月新型冠狀肺炎在中國(guó)蔓延開(kāi)來(lái)，政府及時(shí)出臺(tái)相關(guān)政策遏制疫情傳播。2020年1月31日，世界衛(wèi)生組織宣布新型冠狀病毒肺炎疫情為國(guó)際關(guān)注的突發(fā)公共衛(wèi)生事件。3月，疫情已經(jīng)蔓延到全球大部分國(guó)家，超170多個(gè)國(guó)家受到疫情影響，部分國(guó)家頒布隔離政策，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受到限制，使得國(guó)際和我國(guó)金融市場(chǎng)都出現(xiàn)大幅度震蕩。在3月，美國(guó)股市在10天內(nèi)4次觸及熔斷機(jī)制，該熔斷機(jī)制自問(wèn)世以來(lái)僅在1997年觸發(fā)過(guò)一次。國(guó)際金融市場(chǎng)也因此受到了巨大影響。英國(guó)主要指數(shù)富時(shí)指數(shù)（FTSE）于2020年3月12日下跌，跌幅超過(guò)10%。巴西股市迅猛下跌，下跌幅度是自1998年之后的最大跌幅。日本股市從2019年12月最高水平到3月下跌了20％以上。各國(guó)的中央銀行和政府立即做出反應(yīng)，將其政策性調(diào)節(jié)工具投放市場(chǎng)。2020年3月15日，美聯(lián)儲(chǔ)宣布了零利率政策和7000億美元的量化寬松計(jì)劃。然而這些政策并沒(méi)有增加投資者的信心，反而出現(xiàn)負(fù)向影響，因此美聯(lián)儲(chǔ)在八天后宣布了無(wú)限的量化寬松政策。盡管大多數(shù)股票最近開(kāi)始反彈，但隨著新冠疫情的持續(xù)蔓延，仍然存在大量不確定性。
經(jīng)濟(jì)全球化使得國(guó)家之間的經(jīng)濟(jì)往來(lái)和貿(mào)易互通程度加深，各國(guó)也受益于更開(kāi)放的合作。但是，這種密切的聯(lián)動(dòng)性為金融風(fēng)險(xiǎn)快速傳播提供了可能性。在各國(guó)不斷發(fā)展中，國(guó)際金融市場(chǎng)之間由“太大而不能倒”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;太關(guān)聯(lián)、太復(fù)雜而不能倒”。2008年在美國(guó)爆發(fā)的次貸危機(jī)通過(guò)國(guó)際金融網(wǎng)絡(luò)快速波及到歐洲，之后又迅速影響了全世界，造成了一場(chǎng)嚴(yán)重的金融危機(jī)。而2020年新冠疫情的爆發(fā)，沖擊了部分國(guó)家的金融市場(chǎng)，金融風(fēng)險(xiǎn)又再一次通過(guò)緊密的國(guó)際金融網(wǎng)絡(luò)波及到全世界。
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1.2 文獻(xiàn)綜述
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是一種較為經(jīng)典的分析方法，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)生物醫(yī)藥、軍事、旅游業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行研究，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的金融風(fēng)險(xiǎn)研究也是近些年學(xué)者們研究的一個(gè)重要方向。不少學(xué)者認(rèn)為金融市場(chǎng)之間的關(guān)系正如同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，金融風(fēng)險(xiǎn)是沿著網(wǎng)絡(luò)傳播的，網(wǎng)絡(luò)也可以將風(fēng)險(xiǎn)傳播這種無(wú)形的過(guò)程量化展示出來(lái)。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的傳播，可以通過(guò)不同的拓?fù)渲笜?biāo)來(lái)量化，這些指標(biāo)有助于更詳細(xì)深入的研究傳播路徑。要想準(zhǔn)確地找到風(fēng)險(xiǎn)傳播的途徑，首先需要構(gòu)建一個(gè)合適的、準(zhǔn)確的金融網(wǎng)絡(luò)。這就要求金融網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法必須恰當(dāng)。因此學(xué)者們嘗試了多種構(gòu)建方法以尋找最佳的刻畫途徑。本節(jié)主要分成三個(gè)部分來(lái)綜述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和金融風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)研究情況，第一小節(jié)主要介紹了金融網(wǎng)絡(luò)以及樹(shù)狀網(wǎng)絡(luò)圖最小生成樹(shù)，闡述了不同學(xué)者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)不同金融市場(chǎng)的研究；第二小節(jié)主要綜述了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的在金融網(wǎng)絡(luò)分析中的情況；第三小節(jié)綜述了不同距離測(cè)量方法在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)的情況。
1.2.1 金融網(wǎng)絡(luò)與最小生成樹(shù)
系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于每一個(gè)國(guó)家和機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)都是不容忽視的，它會(huì)嚴(yán)重影響經(jīng)濟(jì)金融的發(fā)展。金融體系是由相互聯(lián)系的機(jī)構(gòu)組成的，在金融風(fēng)險(xiǎn)期間，流動(dòng)性不足、破產(chǎn)和損失會(huì)在這些機(jī)構(gòu)中擴(kuò)散，因?yàn)樗鼈兙哂谢セ莼ダ臉I(yè)務(wù)聯(lián)系（Monica Billio等，2012）。
在2008年金融危機(jī)之后，越來(lái)越多的學(xué)者關(guān)注到金融網(wǎng)絡(luò)的影響，相互作用相互聯(lián)系的國(guó)家或機(jī)構(gòu)就像是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，風(fēng)險(xiǎn)在節(jié)點(diǎn)之間沿著連接邊傳播。因此，很多學(xué)者使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論來(lái)構(gòu)建金融網(wǎng)絡(luò)模型。P.Giudici和Spelta（2013）建議使用貝葉斯圖形模型和動(dòng)態(tài)貝葉斯圖形模型來(lái)生成網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)檫@兩個(gè)模型可以考慮到不確定性，并且可以方便地對(duì)跨境數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。他們的結(jié)果表明，世界上最具有風(fēng)險(xiǎn)傳染性的國(guó)家可以分為四大類，第一類是國(guó)際金融中心例如美國(guó)和英國(guó)，第二類是離岸國(guó)家例如盧森堡、中國(guó)香港等，第三類國(guó)家是擁有較多跨境金融活動(dòng)的例如瑞士、德國(guó)等，第四類是較為薄弱的金融體系，在考慮動(dòng)態(tài)滯后效應(yīng)時(shí)才具有傳染性。由于當(dāng)金融系統(tǒng)受到?jīng)_擊時(shí)，相互之間的關(guān)系可能會(huì)發(fā)生變化，這表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改變，因此金融網(wǎng)絡(luò)也被廣泛應(yīng)用于金融危機(jī)前中后期的比較。張金林（2020）利用了Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)2008年金融危機(jī)前中后期國(guó)際金融市場(chǎng)構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)和最小生成樹(shù)，發(fā)現(xiàn)了部分國(guó)家在金融危機(jī)前后的國(guó)際地位變化。Kydros Dimitrios和Vasileios（2015）通過(guò)金融網(wǎng)絡(luò)比較了希臘股票市場(chǎng)在2008年金融危機(jī)之前和之后的關(guān)系。
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2. 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與構(gòu)建方法
2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究最早可以追溯到18世紀(jì)，到了21世紀(jì)，各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域中擁有的計(jì)算機(jī)能力和數(shù)據(jù)量顯著提高，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)成為了一個(gè)通用的工具來(lái)描述交互單元體之間的依存關(guān)系。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論已經(jīng)被用于經(jīng)濟(jì)金融、軍事、醫(yī)學(xué)、氣候等多個(gè)領(lǐng)域。隨著全球化程度的加深，國(guó)家之間的經(jīng)濟(jì)貿(mào)易密切聯(lián)系和往來(lái)使得這些國(guó)家形成了一個(gè)復(fù)雜而龐大的網(wǎng)絡(luò)，所以將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論用于研究國(guó)家之間和單一國(guó)家行業(yè)間的金融風(fēng)險(xiǎn)傳染是恰當(dāng)?shù)摹?br /> 2.1.1網(wǎng)絡(luò)的定義
對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，如今學(xué)術(shù)界并沒(méi)有相關(guān)規(guī)范性的描述界定。錢學(xué)森先生將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)定義為一個(gè)具有部分或全部自相似、自組織、吸引子、小世界、無(wú)標(biāo)度性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)包括了若干個(gè)節(jié)點(diǎn)（node或vertex），這些節(jié)點(diǎn)通過(guò)相應(yīng)的邊（edges）連接起來(lái)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)用于研究金融風(fēng)險(xiǎn)傳染時(shí)，節(jié)點(diǎn)為國(guó)家（地區(qū)）或金融機(jī)構(gòu)（行業(yè)），邊則展示了這些國(guó)家（地區(qū)）或金融機(jī)構(gòu)（行業(yè)）之間的依存關(guān)系。一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的示例圖（M. E. J.Newman，2003）如下：

國(guó)際金融論文怎么寫

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)是否有向、是否含有權(quán)重，可以將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分為無(wú)向不含權(quán)網(wǎng)絡(luò)、無(wú)向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)、有向不含權(quán)網(wǎng)絡(luò)和有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中邊的權(quán)重計(jì)算，來(lái)自于兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離。對(duì)于距離較小的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，說(shuō)明其依存度更高，連接這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊應(yīng)當(dāng)賦予較大的權(quán)重；反之，賦予較小的權(quán)重。有向網(wǎng)絡(luò)是指任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接是有方向的，一個(gè)節(jié)點(diǎn)指向另一個(gè)節(jié)點(diǎn)表明這一節(jié)點(diǎn)會(huì)影響另一個(gè)節(jié)點(diǎn)；無(wú)向網(wǎng)絡(luò)則表明了相互的依存關(guān)系。
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2.2 最小生成樹(shù)
在多個(gè)主體之間關(guān)系研究中，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖是一種很有效的方法。而金融風(fēng)險(xiǎn)的傳播也是沿著網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的，在實(shí)際分析中，我們往往關(guān)注金融風(fēng)險(xiǎn)傳播的最短路徑，這個(gè)路徑則可以用最小生成樹(shù)模型來(lái)構(gòu)建。風(fēng)險(xiǎn)從一個(gè)節(jié)點(diǎn)最先傳播到與之距離最近、聯(lián)系最密切的另一個(gè)節(jié)點(diǎn)，這也是金融網(wǎng)絡(luò)圖中需要關(guān)注的點(diǎn)。
2.2.1 最小生成樹(shù)定義
最小生成樹(shù)是一個(gè)無(wú)向加權(quán)的網(wǎng)絡(luò)，它將永遠(yuǎn)不會(huì)形成一個(gè)閉環(huán)。構(gòu)建最小生成樹(shù)的核心思想是尋找網(wǎng)絡(luò)中最短的距離（最小的花費(fèi)）。在上文中提到，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以用G = {V, E}來(lái)表示，其中V代表節(jié)點(diǎn)，E代表邊。同樣地，最小生成樹(shù)也同樣可以用此來(lái)表示。生成樹(shù)有三個(gè)基本的特征：第一點(diǎn)是所有的生成樹(shù){V, E}都包含了所有的節(jié)點(diǎn)和（V-1）條邊；第二點(diǎn)是當(dāng)移除最小生成樹(shù)中的一條邊時(shí)，該最小生成樹(shù)將會(huì)被分成兩個(gè)互不連通的生成樹(shù)；第三點(diǎn)是如果給最小生成樹(shù)加一條邊，那么其將會(huì)變成一個(gè)含有閉環(huán)的網(wǎng)絡(luò)圖。
在最小生成樹(shù)中，V和E與網(wǎng)絡(luò)圖中的含義相同。但是，在普通網(wǎng)絡(luò)圖中，邊可以是加權(quán)或者不加權(quán)的，如果邊為不加權(quán)，則兩節(jié)點(diǎn)之間的邊僅代表這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)存在一定的關(guān)聯(lián)，但不能刻畫這種關(guān)聯(lián)程度的大小。由于最小生成樹(shù)模型是通過(guò)尋找兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短距離來(lái)構(gòu)建的，所以網(wǎng)絡(luò)的邊必須是加權(quán)的，即網(wǎng)絡(luò)的邊必須能夠刻畫兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離。
在構(gòu)建最小生成樹(shù)時(shí)，在節(jié)點(diǎn)集合{V}中，設(shè)一個(gè)非空子集命名為{U}，用（u，v）來(lái)表示節(jié)點(diǎn)u和v以及他們之間的連接的邊。如果有一個(gè)（u，v）之間有最短的距離，并且u是{U}中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，v是{V-U}里的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，則存在一個(gè)最小生成樹(shù)包含著（u，v）。這一特征可以用反證法來(lái)證明（Yang 和 Ren, 2010）。假設(shè)有著最短距離的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)（u，v）并沒(méi)有包含在最小生成樹(shù)T中。如果將（u，v）加入到T中。根據(jù)最小生成樹(shù)的定義，當(dāng)（u，v）被加入到T中，T中將形成一個(gè)閉環(huán)，此時(shí)T將不再是一個(gè)生成樹(shù)。在T中，已經(jīng)存在了一個(gè)（u1，v1），u1是{U}中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，v1是{V-U}里的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。另外，u和u1是相互聯(lián)系的，v和v1是相互聯(lián)系的。如果將（u1，v1）移除，將會(huì)形成一個(gè)新的生成樹(shù)T1，T1中不再有閉環(huán)且T1中包含了（u，v）。此時(shí)，將存在兩個(gè)生成樹(shù)T和T1，其中T包含了（u1，v1），T1包含了（u，v）。由于（u，v）有著最短的距離，說(shuō)明T1比T的距離更小，T不再是最小生成樹(shù)，假設(shè)不成立。
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3. 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、突發(fā)公共衛(wèi)生事件與金融風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理分析 ........................... 33
3.1 網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染 ................................ 33
3.1.1 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)定義 ................................................ 33
3.1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響 ........................... 34
4. 國(guó)際金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染實(shí)證分析 .................... 52
4.1 國(guó)際股市數(shù)據(jù)選取說(shuō)明 ............................ 52
4.2 國(guó)際股市數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析 ..................... 54
4.3 國(guó)際金融網(wǎng)絡(luò)及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析 ............................ 55
5. 國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染實(shí)證分析 ............................... 83
5.1 國(guó)內(nèi)行業(yè)股市數(shù)據(jù)選取說(shuō)明 .......................................... 83
5.2 國(guó)內(nèi)股市數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析 ..................................... 84
5.3 國(guó)內(nèi)金融網(wǎng)絡(luò)及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析 ................................ 85
5. 國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染實(shí)證分析 
5.1 國(guó)內(nèi)行業(yè)股市數(shù)據(jù)選取說(shuō)明
本文根據(jù)申銀萬(wàn)國(guó)對(duì)一級(jí)行業(yè)的劃分，選取了27個(gè)一級(jí)行業(yè)股票指數(shù)2019年1月1日到2020年12月31日的日收盤價(jià)來(lái)構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，股票指數(shù)名稱和代碼如下表：

國(guó)際金融論文參考

由于中國(guó)在新冠疫情防控中反應(yīng)迅速、效率高、效果好，中國(guó)產(chǎn)業(yè)在3月份之后已陸續(xù)復(fù)工復(fù)業(yè)，國(guó)內(nèi)新冠疫情病例增加人數(shù)幾乎為0，國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速恢復(fù)。因此，為了準(zhǔn)確反映中國(guó)行業(yè)在疫情期間的表現(xiàn)，本文將2019年到2020年的數(shù)據(jù)分為三個(gè)數(shù)據(jù)集。第一個(gè)數(shù)據(jù)集為2019年整年的日度數(shù)據(jù)，反映疫情前國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)；第二個(gè)數(shù)據(jù)集為2020年1月1日到2020年3月31日，反映疫情期間的金融市場(chǎng)；第三個(gè)數(shù)據(jù)集為2020年4月1日到2020年12月31日，反映國(guó)內(nèi)疫情高峰過(guò)后金融市場(chǎng)狀況。中國(guó)行業(yè)股票指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。
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6. 研究結(jié)論和建議
6.1 研究結(jié)論與不足之處
新冠疫情對(duì)于全球金融市場(chǎng)有較大的沖擊，這種沖擊使得國(guó)家之間、行業(yè)之間的聯(lián)系更頻繁和緊密。金融市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)往往是非線性的，因此適當(dāng)?shù)亩攘糠椒ㄊ菑?fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確性的前提。本文通過(guò)探索距離度量方法，結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，研究了風(fēng)險(xiǎn)在國(guó)際和國(guó)內(nèi)的傳播路徑，所得出的結(jié)果如下：
（一）通過(guò)對(duì)國(guó)際和國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳播情況的研究，發(fā)現(xiàn)大部分金融網(wǎng)絡(luò)是小世界網(wǎng)絡(luò)并存在無(wú)標(biāo)度特性。研究了網(wǎng)絡(luò)和最小生成樹(shù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過(guò)拓?fù)渲笜?biāo)分析發(fā)現(xiàn)金融網(wǎng)絡(luò)擁有小世界和無(wú)標(biāo)度的特征。
（二）依據(jù)四種相關(guān)性度量方法的比較研究，發(fā)現(xiàn)在國(guó)際金融網(wǎng)絡(luò)中，布朗距離能較好的捕捉到線性和非線性相關(guān)。在國(guó)內(nèi)金融網(wǎng)絡(luò)中，用布朗距離構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型也能較好反映行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)傳播情況。本文研究了兩種線性相關(guān)（Pearson相關(guān)和格蘭杰因果），兩種非線性相關(guān)（互信息理論和布朗距離），發(fā)現(xiàn)相較于線性相關(guān)方法，非線性相關(guān)方法能更全面的捕捉到關(guān)聯(lián)性，而非線性度量中互信息理論是基于熵的度量方法，對(duì)于樣本量有一定的要求，但布朗距離是基于距離相關(guān)性度量，能較好捕捉到線性和非線性相關(guān)，且對(duì)樣本量沒(méi)有要求，由該方法生成的網(wǎng)絡(luò)可解釋性強(qiáng)、合理性高、拓?fù)渲笜?biāo)分析中也為最優(yōu)方法。
（三）對(duì)國(guó)際金融網(wǎng)絡(luò)下的風(fēng)險(xiǎn)傳染實(shí)證分析可知，疫情前和疫情期間的金融網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改變，金融風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑也發(fā)生了變化，國(guó)家之間的關(guān)聯(lián)是呈現(xiàn)區(qū)域集群分布的。疫情前，國(guó)際金融網(wǎng)絡(luò)整體表現(xiàn)為松散、稀疏，甚至部分國(guó)家沒(méi)有被連接到網(wǎng)絡(luò)中；網(wǎng)絡(luò)中法國(guó)、中國(guó)香港和美國(guó)分別是歐洲、亞太地區(qū)和美洲的中心，金融風(fēng)險(xiǎn)往往通過(guò)這三個(gè)國(guó)家快速傳播到其他國(guó)家。疫情期間，網(wǎng)絡(luò)連通性增強(qiáng)，節(jié)點(diǎn)趨于聚集在一起，國(guó)家之間聯(lián)系更加密切；此時(shí)新加坡在亞太地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)傳播中的地位也變得突出，加拿大取代美國(guó)成為美洲的中心，而法國(guó)仍然是歐洲地區(qū)的中心。南非不論在疫情前或疫情期間都充當(dāng)著橋梁來(lái)連接歐洲和亞太地區(qū)。
參考文獻(xiàn)（略）