本文是一篇國際金融論文，本文通過構建復雜網絡來研究疫情前后的國際股市風險傳染特征。具體來看，首先，選取37個重要國家地區(qū)作為股市網絡的節(jié)點，搜集整理上述國家地區(qū)的股指數(shù)據，根據Prim算法構建出疫情前后兩個時間區(qū)間的波動率網絡，對構建出的兩個網絡進行拓撲結構對比分析。
第1章緒論
1.1選題背景與意義
1.1.1選題背景
2020年新冠疫情爆發(fā)，與之相伴的國際市場工業(yè)停擺，貿易需求減少，供應鏈與實際生產脫鉤等問題使得世界各國的經濟，政治以及社會生活各方面都受到嚴重影響。聚焦國際金融領域，首先是股票市場，2020年春節(jié)后的首個交易日(2月3日)，中國內地A股市場出現(xiàn)超3000個股跌停的劇烈震蕩，滬深股市的單邊下降幅度超過20%。美國、巴西等多個國家地區(qū)的股票市場也于2020年3月相繼暴跌。世界各國出現(xiàn)金融風險的相互傳染和蔓延。這表明國際市場的風險不確定性擴大。其次是匯率市場，人民幣匯率僅在2021年3月9日至20日期間就累計下降2.15%。英鎊歐元和日元在此期間分別貶值11.34%，6.65%和8.37%。在此國際背景下聚焦國際股票市場，重點研究疫情沖擊下國際股市風險傳染的新特征是非常有必要的。這有利于世界各國準確把握經濟新形勢并采取相應措施。其次，各國可以根據這些新特征重新認識與判斷股市風險傳染，進而進行相應風險應對。穩(wěn)定國際股市。
我國在國際市場上屬于進口大國，其經濟增長受能源，工業(yè)金屬以及各種農產品的價格影響。新冠疫情導致的供求失衡，流動性枯竭問題使得這些商品的價格出現(xiàn)較大幅度波動，造成我國金融市場輸入性風險顯著上升。所以對疫情期間國際股市的風險傳染特征進行分析非常有必要。一方面利于我國有效應對國際股市新局面，進一步做好疫情防控，降低國外疫情輸入性風險。另一方面找到風險傳染的驅動因素利于我國采取有效措施應對外來風險，也利于我國金融市場的穩(wěn)定和經濟的增長。鑒于此，本文在我國金融輸入性風險不斷上升的背景下聚焦國際股票市場，主要分析疫情期間國際股市風險傳染的特征以及驅動風險傳染的背后因素和機制。旨在為我國降低輸入性金融風險以及國際股市的穩(wěn)定發(fā)展提供解決思路，給整個國際金融市場的風險防范提供有效理論依據與政策指引。
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1.2研究思路與論文結構
1.2.1研究思路
本文將新冠疫情作為一個突發(fā)公共衛(wèi)生事件看待，希望通過構建疫情發(fā)生前后兩個時間段的國際股市網絡探究疫情發(fā)生之后國際股市風險傳染出現(xiàn)哪些新特征進而為我國降低金融風險提供有效參考。為此，需要解決以下幾個問題：
其一，完成對疫情發(fā)生前后兩個時間段國際股市網絡的構建。本文首先通過計算37只股票兩兩之間的互信息值將其轉換為股票之間的距離，其次根據距離信息運用最小生成樹的Prim算法構建疫情發(fā)生前后兩個時間段的股市網絡。
其二，完成對網絡結構拓撲指標的選取和社區(qū)劃分。本文選取網絡直徑，平均距離，接近中心性和介數(shù)中心性四個拓撲指標來對網絡結構進行分析。運用GN算法對網絡進行社區(qū)劃分。
其三，完成對網絡的Hub節(jié)點識別和綜合評價體系構建。首先運用Pagerank算法計算37個節(jié)點的Pagerank值，根據Pagerank值的排序找出網絡的Hub節(jié)點。選取節(jié)點自身風險，傳染強度，中心傳染性以及易受攻擊性四個指標值運用熵值法構建網絡綜合評價體系。
其四，構建SIR風險傳染模型，研究疫情發(fā)生前后當改變傳染率與恢復率時國際股市風險的傳染范圍，傳染速度以及傳染深度有何變化。并且對比疫情前后風險傳染特征有何差異。
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第2章文獻綜述與基本概念方法
2.1文獻綜述2.1.1國內外研究現(xiàn)狀
2.1.1.1關于金融風險傳染基本概念研究現(xiàn)狀
金融風險指的是會使企業(yè)或者機構出現(xiàn)財務損失的一種風險。比如金融市場風險，金融產品風險以及金融機構風險等。金融風險的發(fā)生通常涉及內生和外生兩方面的原因。內生原因主要是指金融機構內部風險累積，金融市場動蕩以及金融基礎設施不完善等問題，外生原因主要是指宏觀經濟環(huán)境的變動以及突發(fā)事件的的沖擊等。金融風險的發(fā)生會影響金融業(yè)務的開展，并且會降低金融機構抵御其他風險的能力對國家地區(qū)金融乃至經濟安全造成威脅。
對于金融風險傳染國際下并未有統(tǒng)一的定義。寬泛意義上金融風險傳染是指當一個金融機構發(fā)生風險時，其影響并不會只局限于該金融機構而是通過某種方式傳染給其他相關機構，最終對整個金融機構造成影響和沖擊。較為嚴格來說金融風險傳染是指在金融危機發(fā)生期間，不同市場間波動相關性出現(xiàn)顯著增加的現(xiàn)象。對于金融風險傳染很多學者有自己的研究觀點，Paul（1998）為許多國家地區(qū)同時發(fā)生金融危機總結了三點原因：第一由共同因素造成的風險傳染定義為季風效應；第二當某一國家地區(qū)發(fā)生金融危機通過貿易渠道造成其他國家地區(qū)也發(fā)生危機的風險傳染定義為溢出效應；第三由一國發(fā)生金融風險進而使得其他國家地區(qū)發(fā)生金融風險但是無法具體歸因于某一宏觀因素的風險傳染定義為純傳染。并且他認為純傳染的發(fā)生與金融投資者有關且是造成金融風險傳染的根本原因[36]。Kristin（2012）認為金融風險傳染是由于極端負面事件沖擊所導致的溢出效應[37]。
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2.2復雜網絡概念及其拓撲性質
2.2.1復雜網絡基本概念
豐富多樣的各種系統(tǒng)組成現(xiàn)在的復雜世界，每個系統(tǒng)又包含了眾多參與主體。作為研究者來說若把這一個個參與主體都獨立的視作節(jié)點，這些節(jié)點匯集到一起就成為一系列復雜節(jié)點。通常處于同一系統(tǒng)的節(jié)點相互之間有一定的相關性。進一步將這些節(jié)點相互連接起來來反映這種相關性，那就對應形成了許多節(jié)點之間的連邊。而這些復雜節(jié)點與其相互之間對應的連邊就構成了一個復雜網絡。為了讓復雜網絡的研究變得更加直觀方便，通常會選擇用圖的形式來呈現(xiàn)復雜網絡即網絡圖。一般用G來表示。一個復雜網絡圖G?V,E?是由點的集合V?G?和邊的集合E?G?共同構成的，如圖1所示：

國際金融論文怎么寫

若一個復雜網絡中存在n個節(jié)點，這n個節(jié)點相互之間的相關關系各自用一個元素來表示，產生了n?n個對應元素，組成了一個n行n列的矩陣，通常稱之為鄰接矩陣，用方陣nnA表示。復雜網絡圖中節(jié)點之間的連邊會涉及到方向和權重，當不考慮這兩個因素時，鄰接矩陣就是一個0-1矩陣，即當矩陣中元素只取0和1兩個值，取0表示該元素對應的兩個節(jié)點之間不存在連邊，取1表示這兩個節(jié)點之間存在連邊。
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第3章 國際股市網絡的構建及社區(qū)劃分 ............................. 20
3.1 數(shù)據的收集與處理 ................................ 20
3.2 疫情發(fā)生前后國際股市網絡的構建 ...................... 22
第4章 國際股市風險傳染特征分析 ............................. 30
4.1 疫情發(fā)生前后國際股市網絡的Hub節(jié)點識別 ........................... 30
4.2 國際股市風險傳染綜合評估 ...................... 32
第5章 結論與建議 .................................... 44
5.1 結論 .................................. 44
5.2 對策建議 ........................ 45
第4章國際股市風險傳染特征分析
4.1疫情發(fā)生前后國際股市網絡的Hub節(jié)點識別
本節(jié)主要對上面構建的疫情發(fā)生前后國際股市網絡，通過對其股市網絡Hub節(jié)點的對比研究，分析在疫情發(fā)生前后國際股市的風險傳染發(fā)生的一些變化及其對應特征。
對上述已經構建的疫情發(fā)生前后兩個時間段的國際股市網絡各自運用Pagerank算法計算其股市網絡節(jié)點的Pagerank值，并進行相應排序。識別這兩個股市網絡各自的Hub節(jié)點。得到的結果如表4-1，表4-2所示。

國際金融論文參考

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第5章結論與建議
5.1結論
本文選取國際股市中37只主要股票作為網絡的節(jié)點，以新冠疫情的發(fā)生前后兩個時間段為研究區(qū)間，將全球37個國家地區(qū)地區(qū)組成的國際股市模擬成一個復雜網絡。首先根據37只股票的每日收盤價數(shù)據計算每只股票的波動率，再根據波動率計算出表示股票之間相關關系的互信息值，將互信息值轉化為距離，依照Prim算法構建兩個區(qū)間的波動率網絡。其次對構建的網絡進行拓撲結構性質的分析以及運用GN算法對網絡進行社區(qū)劃分研究，接著計算出37個節(jié)點在兩個網絡中的Pagerank值，構建綜合評價體系，計算37個節(jié)點的綜合得分對股市網絡的節(jié)點在風險傳染中重要程度進行分析。最后構建SIR風險傳染模型研究傳染率與恢復率對股市風險傳染范圍，速度以及深度三方面的影響，對比疫情前后股市風險傳染的特征變化。最終得出了以下結論：
第一，通過對疫情前后37個國家地區(qū)的每日收盤價波動率數(shù)據進行統(tǒng)計性描述分析，可以知道，在疫情之后整個國際股市的價格標準差變大，也就是說整個國際股市的波動變大。
第二，疫情前后國際股市網絡拓撲結構有較大差異。具體來看在疫情之后網絡的平均距離變大，這表示金融風險在網絡中不同節(jié)點之間進行傳染的時候所要經歷的節(jié)點數(shù)變多，風險傳遞的效率有所下降；網絡的接近中心性下降，這表示網絡中各節(jié)點之間的緊密程度有所下降，風險在不同節(jié)點之間的傳染速度變慢；網絡的介值中心性提高，這表示網絡中的重要節(jié)點在網絡中傳染風險的效應提高了，網絡中重要節(jié)點的質量更高。
第三，國際股市風險的傳染存在著顯著的中心節(jié)點效應。對于國際股市來說，當它受到新冠疫情沖擊的時候，波動和風險會最先通過這些中心節(jié)點向整個國際股市迅速傳播。針對本文研究結果可知，中國大陸，美國以及一些歐美發(fā)達國家地區(qū)都是國際股市網絡中重要的中心節(jié)點，主要是因為這些國家地區(qū)資本開放程度較高，對外貿易活動頻繁，在這些金融活動往來中更加加速了風險在整個股市網絡中的傳染。
參考文獻（略）