证券市场复杂网络的分形特征及风险传染研究

Combining the complex network theory and fractal theory, the paper constructs the complex dynamic association network of stock market on the basis of network topology structure, and from two dimensions of time and space, research on structure characteristics of stock market, correlation patterns of stock running and risk contagion rules. The main content includes: (1) Space fractal characteristics of complex networks of stock market. Converting fractal theory which research on complexity of financial market from time dimension into space dimension, and according to time series of network aggregation coefficient, the paper analyses the multifractal characteristics of the network. (2) Time fractal characteristics of complex networks in stock market. Based on the fractal theory, while combining the fractal parameters of market characteristics and representation within the time scale, the paper establishes the dynamic complex networks of stock market and studies on its operation cycle. (3) Short-term risk contagion of complex network in stock market. Using VaR as the risk index, the paper respectively constructs falling, rising and oscillation period of complex networks of stock short-term risk, meanwhile, examines the risk characteristics of stock market in the three situations. (4) Long-term risk contagion of complex network in stock market. Using SIR model, the paper constructs complex network of associated stock market which is combined by cross-shareholdings between listed companies and overall investor holdings, and analyzes the risk transmission process in the network when it suffered by random fault or calculated attack. It is proposed a new mind and method to portfolio and risk management.

将复杂网络理论与分形理论相结合，构建证券市场复杂动态关联网络，依据网络拓扑结构，从时间和空间两个维度，研究股市结构特征、股市运行的关联模式及风险传染规律。主要内容包括：（1）股市复杂网络的空间分形特征。将研究金融市场复杂性的分形理论从时间维度回到空间维度，依据网络聚集系数时间序列，分析网络的多重分形特征。（2）股市复杂网络的时间分形特征。建立股市的动态复杂网络，基于分形理论，将市场特征与表征时间标度内的分形参数相结合，研究其运行周期。（3）股市复杂网络的短期风险传染。以VaR为风险指标，分别构建下跌、上涨和振荡期股票短期风险复杂网络，考察三种情况下的股市风险特征。（4）股市复杂网络的长期风险传染。应用SIR模型，构建由上市公司间交叉持股和投资者整体持股组成的股市关联复杂网络，分析网络出现随机故障和遇到蓄意攻击时，风险在网络中的传染过程。研究成果可为证券组合投资及风险管理提供新的思路和方法。

基于复杂网络理论与分形理论，结合空间计量经济学方法，融合金融资产价格联动性、自相似性、波动溢出效应等特点，构建空间金融网络，探讨在不同空间溢出效应下，证券市场网络关联结构的稳定性和脆弱性，探究市场空间网络结构稳定性的影响因素；通过股票市场空间网络结构的动态演化过程，分析跨行业股指或跨地区股市的空间溢出效应，深入挖掘系统性风险的影响因素、传染机制以及空间溢出的短期聚集效应。.本课题重要研究成果包括以下五个方面：.（1）为刻画新的经济形势下金融领域具有的多维空间溢出新特征，在对股票市场空间溢出作用机理分析的基础上，结合时变的T-copula函数提出广义经济距离，进一步提出空间权重矩阵，构建了广义多维空间网络层次结构模型。.（2）在跨市场一般性空间溢出效应下，分析中国股票市场网络结构的稳定性及其作用机制。.（3）在跨行业尾部风险空间溢出效应下，分析了我国股市系统性风险的跨行业空间溢出关联关系及风险传染机制。.（4）在跨地区股市波动风险空间溢出效应下，解释了跨地区际股票市场间波动风险的空间溢出联动效应，并探讨金融波动风险在跨地区股票市场间如何分布和聚集，以及系统性风险溢出路径的动态演变过程。.（5）基于中国股市行业板块间风险溢出网络，分析中美贸易摩擦背景下中国股市系统性风险及稳定性，股市网络对随机攻击具有较强的鲁棒性、对蓄意攻击具有脆弱性，中美贸易摩擦事件促使了中国股市整体系统性风险的加剧及稳定性水平的下降，并降低股市网络的鲁棒性。贸易摩擦后，不同行业版块的风险承受和风险传染表现出不同的风险溢出效应，其主要影响因素也不尽相同。. 本文的研究可以为股票市场系统性风险的测度和预警提供新的思路和方法，为维护金融市场的健康发展及政策监管提供理论和经验支持。