金融市场尾部相关性网络的建模及其演化与稳定性研究

Because financial markets are complex dynamic systems, based on the analysis of the special tail dependence among financial markets, in this project, by combining the Copula theory and complex network theory, we propose a concept and methods of tail dependence networks of financial markets, and study the networks’ evolution mechanism and stability. This is a new perspective to investigate the internal rules and complex interbehaviors of financial markets. First, we use some Copula models to calculate tail dependence coefficients among financial markets or variables and construct the corresponding tail dependence matrices; and on this basis, we propose models to build the tail dependence (including upper-tail dependence and lower-tail dependence) networks of financial markets. Next, by constructing the dynamic tail dependence networks of financial markets and analyzing their topology evolution and clustering and community structures, we construct the evolution models of tail dependence networks during the stationary phase and during the period of crisis and extreme event, to investigate the evolution mechanism of tail dependence networks of financial markets. Finally, we examine the stability of links and community structures of networks and the survivability of networks, to research the stability of the tail dependence networks of financial markets. This project (i) will help us to describe the dynamic mechanism of complex financial systems; (ii) will help market participants and regulators capture market information and make economic policy; and (iii) has an important practical guiding significance on the optimization allocation and risk management of financial assets.

由于金融市场是动态的复杂系统，在分析金融市场间独特的尾部相关性的基础上，本项目结合Copula理论与复杂网络理论，提出金融市场尾部相关性网络的概念与建模方法，并研究其演化机理与稳定性，从一个新的视角来研究金融市场内在的运行规律与复杂的交互行为。首先运用Copula模型计算金融市场或变量间的尾部相关系数以构建尾部相关矩阵，以此提出金融市场尾部(含上尾与下尾)相关性网络的建模方法；其次通过建立金融市场动态尾部相关性网络并分析其拓扑演化及其聚类与社团结构，分别构建在平稳时期下以及危机与极端事件下的尾部相关性网络演化模型，以研究金融市场尾部相关性网络的演化机理；最后通过探究网络的边与社团结构的稳定性以及网络的抗毁性，来研究金融市场尾部相关性网络的稳定性。本项目将有助于刻画复杂金融系统的动态机制，也有利于市场参与者与监管者捕捉市场信息与制定经济政策，对资产的优化配置与风险管理具有重要的实践指导意义。

基于复杂网络理论与方法，本项目研究了金融市场的复杂交互行为及其演化与稳定性，具体开展了以下研究内容与创新工作：(1) 基于Copula理论与复杂网络理论，提出了金融市场尾部相关性网络(含上尾、下尾相关性网络)的概念与建模方法，并实证研究了全球外汇市场的尾部关联性及其拓扑特征，发现全球外汇市场的上尾相关性网络和下尾相关网络呈现出典型的货币地域聚集性；(2) 提出了尾部极端风险溢出网络，并实证研究了金融机构间动态尾部关联性网络的演化行为及其稳健性，发现尾部极端风险溢出网络具有时滞效应，网络在金融危机时期呈现出明显不同于平静时期的拓扑特征；(3) 基于尾部事件驱动网络模型，研究了中国金融机构的动态关联性及其系统性金融风险的稳定性，发现规模大的商业银行和保险公司为系统重要性金融机构，但是一些规模较小的金融机构也表现为系统重要性金融机构，这是由于它们具有较强的系统关联性；(4) 提出了多尺度相关性网络模型，并实证分析股票市场关联性的多尺度效应，发现网络的拓扑结构与性质随尺度而发生变化；(5) 提出了偏相关性网络模型，并实证分析了全球主要股票市场间的动态关联性与演化行为，发现偏相关性网络的中心性结构更符合现实现象，比如美国、德国和日本市场是网络主要中心节点与桥接节点；(6) 基于波动溢出网络，研究了中国银行系统的动态关联性及其演化行为，发现国有大型商业银行相对于股份制商业银行与城市商业银行贡献较少的波动关联性，而城市商业银行是最大的波动关联性(净)溢出者。本项目的研究丰富了复杂金融网络相关理论、模型与方法，将为投资者进行资产组合优化配置与风险管理以及监管层进行金融系统稳定性度量与分析提供了新的模型与工具。该项目已发表学术论文22篇，其中21为SSCI/SCI检索论文，1篇为ESI热点与高被引论文，1篇为ESI高被引论文，学术论文主要发表在Quantitative Finance, Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, International Review of Financial Analysis, International Review of Economics and Finance, Emerging Markets Review等期刊上。