新書推薦：
《
算法图解（第2版）
》
售價：HK$
78.2
《
科学的奇幻之旅
》
售價：HK$
77.3
《
画艺循谱：晚明的画谱与消闲
》
售價：HK$
143.4
《
新民说·现实政治史：从马基雅维利到基辛格
》
售價：HK$
99.7
《
宽容是件奢侈品（人生360度·一分钟经典故事）
》
售價：HK$
44.6
《
甲骨拼合六集
》
售價：HK$
333.8
《
视觉美食家：商业摄影实战与创意解析
》
售價：HK$
132.2
《
中国经济发展的新阶段：机会与选择
》
售價：HK$
99.7
|
| 編輯推薦： |
|
金融网络,研究,中国,金融风险防范,研究,中国
|
| 內容簡介： |
|
《复杂金融网络与系统性风险研究》主要对复杂金融网络与系统性风险进行建模，进而进行仿真或实证分析，通过定性与定量相结合对系统性风险进行剖析，挖掘其形成规律和演化特征。《复杂金融网络与系统性风险研究》分为五个部分。第1部分是研究基础，主要介绍研究背景、相关研究现状与网络理论基础，以及《复杂金融网络与系统性风险研究》研究内容与结构安排。第2部分从单层网络和多层网络视角，对银行系统性风险进行仿真与实证研究。第3部分分别从信用网络和担保网络视角，研究企业系统性风险。第4部分从单层网络和多层网络视角，主要研究银企系统重要性与系统性风险。第5部分是《复杂金融网络与系统性风险研究》的研究总结与展望
|
| 目錄：
|
目录
第1部分 研究基础
第1章 绪论 3
1.1 研究背景 3
1.2 研究现状 4
1.3 本书主要研究内容 15
1.4 篇章结构安排 16
第2章 单层网络理论基础 17
2.1 单层网络理论的发展进程 17
2.2 单层网络拓扑结构测度指标 19
2.3 单层网络的基本分类 24
2.4 单层网络演化研究 34
2.5 本章小结 36
第3章 多层网络理论基础 37
3.1 多层网络的概念 37
3.2 多层网络的结构测度指标 38
3.3 多层网络的形成机制 41
3.4 本章小结 43
第4章 经济金融系统中多层网络结构研究 44
4.1 金融机构多层网络结构研究 44
4.2 企业担保多层网络结构研究 51
4.3 本章小结 63
第2部分 基于银行网络的系统性风险研究
第5章 基于单层网络的银行系统性风险研究 67
5.1 银行单层动态网络模型 67
5.2 仿真分析 72
5.3 本章小结 88
第6章 基于单层网络的银行系统性风险多元化研究 89
6.1 模型构建 91
6.2 银行投资组合多元化与系统性风险 92
6.3 数值实验 99
6.4 本章小结 104
第7章 基于期限多层网络的银行系统性风险研究 106
7.1 银行期限多层网络模型 106
7.2 多层网络中风险传染模型 108
7.3 数值仿真分析 109
7.4 本章小结 114
第8章 基于担保多层网络的银行系统性风险研究 116
8.1 银行担保多层网络模型 116
8.2 银行破产清算 122
8.3 模拟结果 123
8.4 本章小结 130
第9章 多层网络结构对银行系统性风险影响实证研究 131
9.1 研究设计 131
9.2 实证研究 135
9.3 本章小结 140
第3部分 基于企业网络的系统性风险研究
第10章 基于信用网络的企业系统性风险研究 143
10.1 企业内生信用网络模型构建 144
10.2 网络模型仿真分析 147
10.3 企业系统性风险分析 153
10.4 本章小结 157
第11章 基于担保网络的企业系统性风险研究 159
11.1 企业信用担保网络风险传染动态模型 160
11.2 模型仿真分析 164
11.3 本章小结 170
第4部分 基于银企网络的系统性风险研究
第12章 银企单层网络结构实证研究 175
12.1 银企单层网络模型 175
12.2 样本数据 176
12.3 网络结构特征实证分析 178
12.4 本章小结 184
第13章 基于单层网络的银企系统重要性研究 185
13.1 研究方法 186
13.2 数据与实证结果分析 188
13.3 本章小结 197
第14章 基于多层网络的银企系统性风险研究 199
14.1 银企多层网络模型 199
14.2 多层网络中的债务排序 200
14.3 数据与结果 202
14.4 本章小结 209
第5部分 总结与展望
第15章 总结与展望 213
15.1 研究总结 213
15.2 研究展望 219
参考文献 220免费在线读第1部分 研究基础
本部分主要介绍复杂金融网络与系统性风险研究的基础：第1章介绍研究背景、研究现状、本书主要研究内容、篇章结构安排。第2章介绍单层网络理论的发展进程、单层网络拓扑结构测度指标、单层网络的基本分类以及单层网络演化研究。第3章从多层网络的概念、多层网络的结构测度指标和多层网络的形成机制等方面介绍多层网络理论基础。第4章基于我国现实数据分析经济金融系统中多层网络结构特征：一是金融机构多层网络结构研究；二是企业担保多层网络结构研究。
第1章 绪论
1.1 研究背景
目前，我国商业银行是金融体系的主体，实体经济主要以企业的形式表现。据中国人民银行网站统计数据，2017年社会融资规模存量为174.64万亿元。其中，银行业金融机构对实体经济发放的人民币贷款余额为119.03万亿元，占同期社会融资规模存量的68.2%，小微企业贷款余额24.3万亿元。上述数据说明银行信贷是社会融资规模中*重要的组成部分，银行是实体企业融资来源的主体，并且五大国有商业银行和股份制商业银行是贷款的主力军。这意味着我国银行与企业在资金链上存在较强的风险关联性。如何避免银行与企业遭受不利冲击（如2012年浙江大量企业破产和2015年我国股市巨幅波动等），以及不利冲击引发的风险传染显得十分必要。
银行业服务实体经济的前提是自身的稳定，只有稳定的金融体系，才能更有效地服务实体企业。而银行业的风险一方面来源于银行系统内部风险，另一方面来源于银行业信贷主体的实体企业。在当前严峻的外部环境下，经济下行压力增大，企业的经营风险也在逐渐增加，进而增大了实体企业违约对银行系统风险冲击的概率。相反，当银行业遭受风险冲击时，也会对实体企业产生重大影响。
因此，在此背景下如何将防范化解系统性金融风险和更好地服务实体经济有效结合就需要考虑经济主体间关联性及其风险传染效应，而网络理论为刻画经济主体间关联性提供了解决方案。因此本书通过构建复杂金融网络模型，研究银行与企业经济主体的系统性风险特征，挖掘系统性风险现象背后的规律。不仅在学术理论上为研究金融风险传染提供了新的视角，而且对防范金融危机以及维护金融体系与实体经济的稳定均具有实践指导价值。
1.2 研究现状
在21世纪的**个十年，国际著名期刊Nature和Science出版了多期与复杂性和网络科学相关的专辑，网络理论的概念开始逐渐进入人们的视野。网络理论是数学领域的一个重要分支，是从图论中演化而来的。所谓网络，就是对系统的一个高度抽象，将系统内部的各个元素作为节点，元素之间的关系视为节点间的连接，那么系统就构成了一个网络。随着信息技术的快速发展，网络理论在计算机科学、社会科学、交通运输、生物学等诸多领域都有广泛的应用。而且近年来网络理论已从单层网络转向多层网络研究，其中单层网络仅考虑节点间单一类型关系，而多层网络刻画节点间多类型关系。现代金融系统一个显著的特征便是其具有高度的关联性。针对金融系统的高度关联性，网络理论逐渐运用于金融领域，网络理论更是被金融机构监管者和学者认为是研究金融风险传染的新的重要工具。目前网络理论在金融领域的运用主要分为两大类：一是对现实金融系统的网络结构特征进行实证研究；二是基于金融网络结构研究金融风险传染。而此领域的研究对象主要集中于银行、企业和股票市场，考虑到本书研究对象，下面主要对银行和企业经济主体相关的金融网络理论与金融风险传染的相关文献进行梳理。
1.2.1 复杂金融网络结构特征研究
1. 银行单层网络结构特征
迄今为止，学者已经对中国、奥地利、日本、美国、英国、巴西、俄罗斯、德国、匈牙利、荷兰、意大利、墨西哥、瑞士等国的银行网络结构特征进行了大量的实证研究，而研究的银行间关系主要是银行间信用拆借关系。现有的实证研究发现，银行网络具有一些典型网络结构特征，如无标度特征、小世界特征等，具体如下。
学者研究发现银行网络结构具有无标度特征。Souma等（2003）在对日本银行网络结构研究中发现该银行网络具有无标度特征，且度的分布呈现出两段幂律。Boss等（2004）发现了奥地利银行网络度分布服从双幂律分布，该网络具有无标度性质。Inaoka等（2004）对日本银行网络中的自适应特征进行分析，研究表明：该银行网络的累积度分布服从幂律分布，银行网络是具有自相似特征的无标度网络。并且在该研究中，建立了银行网络生长模型，解释了实证发现的幂律分布是一种自组织临界现象。Santos和Cont（2010）对巴西银行网络结构进行了研究，指出银行度分布具有幂律尾部，显示无标度特征。Leonidov和Rumyantsev（2016）对俄罗斯银行间市场进行实证分析，发现其网络出度和入度分布均服从幂律分布，也具有无标度特性。
银行网络结构的实证研究发现其还具有小世界特征。Soram?ki等（2007）在研究美联储电子转移支付系统中银行间债务联系时，发现美国银行网络具有小世界网络特征。Becher等（2008）发现英国的银行数量远少于美国，但银行间资金网络与美国银行网络的平均路径长度接近，英国的银行网络也属于小世界网络。部分学者还发现银行网络同时具有无标度和小世界双重特征。巴曙松等（2014）基于复杂网络理论，分别对中国不同类别和不同地区银行支付网络的拓扑结构进行实证分析，发现这两类网络不仅具有较小的平均*短距离以及较高的聚集系数，体现其“小世界网络”典型特征，而且网络节点度分布服从幂律分布，具有无标度网络的特性。Kanno（2015）对日本银行间市场实证分析，得到日本银行网络结构同样具有小世界和无标度的双重特征。
多国银行网络结构的实证研究还表明银行网络具有分层结构和货币中心结构。Boss等（2004）发现奥地利银行网络具有分层结构特征。Upper和Worms（2004）揭示德国银行间市场存在货币中心结构，德国银行间市场分为上下两层结构，下层结构中的银行很少与其他类型银行发生连接，而上层银行间暴露较下层银行联系更紧密，更接近完全市场。Lublóy（2006）研究发现匈牙利银行间市场具有多货币中心的网络结构，有15个货币中心，且这15家银行联系紧密，60%的银行间交易发生在这15家银行间。Craig和von Peter（2014）对德国中央银行1999～2012年银行双边暴露数据的研究表明德国银行系统存在很强的分层特征。van Lelyveld（2014）通过荷兰银行间市场同业数据发现核心外围模型是银行间市场的“程序化事实”，并发现荷兰银行网络中的外围银行通过核心中介银行连接。而对银行网络分层结构和货币中心结构特征，Li和He（2012）以及Li和Zhang（2016）分别构建了银行网络模型，解释了它们的形成机制。
学者还发现多国的银行网络存在群聚结构。Boss等（2004）分析奥地利银行网络结构时，发现其具有群聚结构。Iori等（2007）研究发现意大利银行网络中具有两个群聚结构，其一由外国银行和大银行构成，其二由小银行组成。Cajueiro和Tabak（2008）发现巴西银行网络也具有群聚结构，另外还具有高度的异质性。对于巴西银行系统，Tabak等（2009）采用*小生成树（minimum spanning tree，MST）方法研究了其拓扑结构，研究发现私有银行和外国银行倾向于形成群聚结构，同时不同规模的银行更易于形成连接进而形成群聚结构。
此外，银行网络还具有其他一些特征。Müller（2006）对瑞士银行网络结构进行实证研究，发现瑞士银行间市场是相当稀疏和高度集中的网络，两家大银行的交易头寸占据非常大的比重，州银行和地区银行形成了清晰的子网络。Finger等（2013）基于意大利银行间存款电子市场隔夜贷款数据对银行网络进行了研究，研究表明月度和季度网络的集聚系数明显高于随机集聚系数。Finger和Lux（2014）对意大利银行网络结构进行了研究，发现该网络并不服从幂律分布，负二项分布对网络连接分布拟合*好。Raddant（2014）利用意大利1999～2010年隔夜市场的借贷数据，发现意大利银行网络具有高网络密度，并且存在拆借偏好。Martínez-Jaramillo等（2014）对墨西哥银行间市场进行实证研究，分析了其网络拓扑特征，通过与其他银行的互联性度量银行的重要性，并发现银行的互联性与其资产规模无关。Leonidov和Rumyantsev（2016）利用俄罗斯2011～2013年银行间拆借市场的交易数据发现俄罗斯银行系统具有蝴蝶结网络结构并且微观结构随时间不断演化。Silva等（2016）在对巴西银行网络的研究中发现该网络具有可变多核心结构，同时具有高度的异配性，另外通过聚集系数评估金融机构之间的可替代性，发现在正常时期大银行机构之间是可替代的交易对手。Barucca和Lillo（2018）借助银行间数据研究发现，银行网络结构在不同经济运行阶段下由有向双边结构转变为随机结构。
2. 企业单层网络结构特征
大量研究表明企业系统网络结构呈现无标度特征。Watanabe等（2012）基于100万个日本企业的销售额数据构建企业贸易网络，研究显示该网络具有无标度特征。Miura等（2012）对日本的资金流网络研究发现其入度和出度都显示相同的无标度网络特征。Mizuno等（2014）基于2008～2012年超过50万家日本企业构成的消费者—供应商网络研究发现其同样具有无标度网络特征。沙浩伟和曾勇（2014）以中国2004～2010年沪深A股中交叉持股的上市公司为样本，研究发现：企业交叉持股网络属于典型的无标度网络，网络节点度具有不均匀分布性质，具有较低的网络密度。Golo等（2015）发现意大利企业商业信用网络也具有无标度网络结构特征。Mizuno等（2016）分析了由消费者—供应商、被许可方—许可方和战略联盟这三种网络构成的全球企业网络结构特征，研究结果表明：三种企业网络都具有无标度特征。董纪昌等（2016）构建了企业跨国并购网络，由交易数量及交易金额加权的点权分布特征显示，跨国并购网络是无标度网络。
其次，学者研究发现企业系统网络结构还具有小世界特征。Ohnishi等（2010）对包含961 318个节点和3 667 521条边的企业交易网络研究发现，该企业网络具有小世界网络特性。吕一博等（2013）构建了企业集群网络演进的多主体仿真模型，分析探讨集群网络化演进的规律和特点，研究结论显示，“资源导向”下的企业集群网络的长期演进与集群的初始网络状态无关，且集群网络内部总会出现主导企业，网络结构演进呈现明显的小世界特征。
此外，也有部分学者研究表明：企业网络结构具有无标度和小世界的双重特征。张燕和徐福缘（2010）基于复杂网络方法分别建立强弱势关系网的演化模型，并进行了仿真分析，结果表明企业强势关系网既有小世界网络中平均距离小，又有节点度分布接近幂律分布的特征，而企业弱势关系网具有较小的聚集系数，度分布表现出明显的无标度特征。张峰等（2012）针对国内外典型企业协同生产模式的特点，建立了企业协同生产网络的拓扑学模型，研究结果表明企业协同生产网络具备小世界特征和无标度特征。吉艳冰等（2014）基于商业银行的企业担保关系数据构建企业担保网络，研究发现担保网络具有小世界、无标度特征，节点度表现为异配，并且节点的核数和介数与节点的度没有明显的关系。李政等（2016）基于信息溢出的视角，构建了2008～2015年我国上市公司关联网络，研究发现我国金融机构的关联网络具有小世界和无标度等网络性质。Wang等（2016）基于中国汽车供应关系构建企业网络，研究发现企业网络具有无标度和小世界特征。谢逢洁和崔文田（2016）发现陆运快递网络是一个小世界网络，同时度分布形式为无标度分布，存在明显的与地理位置相关的社区结构，并表现出富人俱乐部现象和节点度异配特征。
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
