中国股票市场的行业特质性金融传染特征:基于网络模型的实证研究
本文结合变结构的因子模型和网络分析法,研究2000-2016年中国股票市场在最大4次异常波动时段中的行业特质性金融风险传染,分别采用行业间特质性因子单向传染模型和双向传染模型构建4次异常时段的行业间特异性传染网络,运用网络分析法研究和展示传染的变化.研究结果发现:①近年的行业特质性传染加重.②暴跌时期的传染略高于暴涨时期.③金融类行业中的银行和保险行业无论在暴涨和暴跌时期都是传染网络最明显的中心,多元金融行业在暴跌时段对外传染能力强;能源行业最容易受传染;高新信息技术类行业中的软件与服务业的对外传染显著,半导体及半导体设备行业在近年来对外传染和受到传染的现象均加大;房地产行业在近期的对外传染加大.
行业特质性、传染网络、金融风险、因子模型、异常波动
11
F12;F83
作者感谢国家自然科学基金面上项目资助批号:71471180
2017-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共34页
122-155
