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系统性信用风险的网络传染联动效应研究

茆训诚,王周伟

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茆训诚, 王周伟. 系统性信用风险的网络传染联动效应研究[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (4): 57-63130.
引用本文: 茆训诚, 王周伟. 系统性信用风险的网络传染联动效应研究[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (4): 57-63130.
shu
MAO Xuncheng, WANG Zhouwei. Research on the Network Linkage Effects of Systemic Credit Risk’s Infection[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2014, (4): 57-63130.
Citation: MAO Xuncheng, WANG Zhouwei. Research on the Network Linkage Effects of Systemic Credit Risk’s Infection[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2014, (4): 57-63130.
shu

系统性信用风险的网络传染联动效应研究

  • 1.

    上海师范大学 商学院, 上海 200234

基金项目:

教育部人文社科基金资助项目（11YJA790107）

Research on the Network Linkage Effects of Systemic Credit Risk’s Infection

  • 1.

    School of Finance and Business, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China

  • 摘要:利用信用资产网络模型，演绎了信用资产网络传染引发的股价联动机理，估计了一阶自回归的不对称广义异方差模型描述的边缘分布参数。选用多元t分布的连接函数，静态拟合计算了全局相关系数；选用时变过程为动态条件自相关的多元连接函数，动态计算了C藤分解结构下的4种时变条件相关系数，描述分析了其时变特征。研究结果表明：信用资产关联企业的股价之间具有较强的网络传染联动效应；多元t分布的连接函数的静态与动态相关度量方法，可以较好地度量网络传染联动效应；无论无条件相关系数还是条件相关系数，都表现出不同程度的显著时变性。网络核心企业应当审慎管理信用资产关联上的系统性风险。
    Abstract:By using credit asset network model, we describe the price linkage mechanism of infection caused by a network of credit assets, and for more representative of Baosteel supply chain, estimate the distribution's parameters of the asymmetric generalized heteroscedasticity model. And then we choose multivariate distribution function, to fit correlation coefficients, make use of multiple connections function of the dynamic conditional autocorrelation to calculate four correlation coefficients for C-vine structure decomposition dynamically, describe and analyze the time variation characteristics. Research shows that, there are strong network transmission linkage effects on the stock price of enterprises that have associated credit assets. The static and dynamic correlation measurement method based on the connection function of a multivariate distribution can be used to measure the network transmission linkage effect, both unconditional and conditional correlation coefficients are showing varying degrees of significant time-varying.
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出版历程
  • 收稿日期:2014-01-15
  • 刊出日期:2020-07-30

系统性信用风险的网络传染联动效应研究

  • 1. 上海师范大学 商学院, 上海 200234
    • 基金项目:

    教育部人文社科基金资助项目（11YJA790107）

  • 收稿日期:2014-01-15
  • 刊出日期:2020-07-30

摘要:利用信用资产网络模型，演绎了信用资产网络传染引发的股价联动机理，估计了一阶自回归的不对称广义异方差模型描述的边缘分布参数。选用多元t分布的连接函数，静态拟合计算了全局相关系数；选用时变过程为动态条件自相关的多元连接函数，动态计算了C藤分解结构下的4种时变条件相关系数，描述分析了其时变特征。研究结果表明：信用资产关联企业的股价之间具有较强的网络传染联动效应；多元t分布的连接函数的静态与动态相关度量方法，可以较好地度量网络传染联动效应；无论无条件相关系数还是条件相关系数，都表现出不同程度的显著时变性。网络核心企业应当审慎管理信用资产关联上的系统性风险。

English Abstract

茆训诚, 王周伟. 系统性信用风险的网络传染联动效应研究[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (4): 57-63130.
引用本文: 茆训诚, 王周伟. 系统性信用风险的网络传染联动效应研究[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (4): 57-63130.
shu
MAO Xuncheng, WANG Zhouwei. Research on the Network Linkage Effects of Systemic Credit Risk’s Infection[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2014, (4): 57-63130.
Citation: MAO Xuncheng, WANG Zhouwei. Research on the Network Linkage Effects of Systemic Credit Risk’s Infection[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2014, (4): 57-63130.
shu
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