[论文解读] Network Topologies of Financial Market During the Global Financial Crisis

Ashadun Nobi, Seong Eun Maeng+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 26, 2013

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 19被引用 4

一句话总结

本研究利用基于相关性的复杂网络方法，分析了2008年全球金融危机期间韩国KOSPI市场的网络拓扑结构。通过从股票收益相关性构建阈值网络（TN）、最小生成树（MST）和层次网络（HN），发现危机期间连接性增强且相关性更高，表现为度分布更肥尾、聚类系数更高以及层次结构更显著，表明股票间存在系统性同步。

ABSTRACT

We consider the effects of the global financial crisis through a local Korean financial market around the 2008 crisis. We analyze 185 individual stock prices belonging to the KOSPI (Korea Composite Stock Price Index), cosidering three time periods: the time before, during, and after the crisis. The complex networks generate from the fully connected correlation network by using the cross-correlation coefficients among the stock price time series of the companies. We generate the threshold networks (TN), the minimal spanning tees (MST), and the hierarchical network (HN) from the fully connected cross-correlation networks. By assigning a threshold value of the cross-correlation coefficient, we obtain the threshold networks. We observe the power law of the degree distribution in the limited range of the threshold. The degree distribution of the largest cluster in the threshold networks during the crisis is fatter than other periods. The clustering coefficient of the threshold networks follows the power law in the scaling range. We also generate the minimal spanning trees from the fully connected correlation networks. The MST during the crisis period shrinks in comparison to the periods before and after the crisis. The cophenetic correlation coefficient increases during the crisis, indicating that the hierarchical structure increases during this period. When the crisis hit the market, the companies behave synchronously and their correlations become stronger than the normal period.

研究动机与目标

• 探究全球金融危机如何改变韩国金融市场的网络结构。
• 分析危机前、危机中和危机后各阶段股票相关性模式的变化。
• 运用复杂网络方法评估度分布、聚类系数和层次结构等网络属性的演变。
• 确定金融压力是否导致市场同步性增强和系统性连接性提高。

提出的方法

• 利用185只KOSPI股票价格时间序列之间的互相关系数，构建一个完全连接的相关性网络。
• 通过应用一系列相关性阈值，筛选显著连接，生成阈值网络（TN）。
• 从相关性矩阵构建最小生成树（MST），以揭示市场的层次结构。
• 基于相异度系数构建层次网络（HN），以评估结构稳定性。
• 分析度分布、聚类系数和相异度系数，量化网络拓扑的变化。
• 比较危机前、危机中和危机后三个时间段的网络属性。

实验结果

研究问题

• RQ1 与正常时期相比，2008年全球金融危机期间韩国股市的网络拓扑结构发生了怎样的变化？
• RQ2 危机期间股票相关性增加了多少，这种增加在何种程度上反映在网络结构中？
• RQ3 危机是否导致市场结构更具层次性或集中化，如MST和HN所衡量的那样？
• RQ4 危机期间网络的度分布和聚类系数是否显著不同于其他时期？
• RQ5 相异度系数在危机期间是否上升，表明网络具有更强的层次结构？

主要发现

• 在阈值网络的最大连通簇中，度分布的尾部在危机期间变得更肥，表明连接性增强和系统性风险上升。
• 聚类系数在标度范围内呈现幂律分布，且危机期间值更高，表明市场局部凝聚力增强。
• 危机期间的最小生成树（MST）显著小于危机前和危机后时期，表明市场多样性降低且同步性增强。
• 相异度系数在危机期间上升，证实网络具有更强的层次结构。
• 危机期间股票间的交叉相关性提高，导致市场整体行为更加同步。
• 危机期间网络拓扑向更集中和相互依赖的结构转变，反映出系统性压力。