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2022-05-05
英文标题:
《Structure and causality relations in a global network of financial
  companies》
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作者:
Leonidas Sandoval Junior
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最新提交年份:
2013
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英文摘要:
  This work uses the stocks of the 197 largest companies in the world, in terms of market capitalization, in the financial area in the study of causal relationships between them using Transfer Entropy, which is calculated using the stocks of those companies and their counterparts lagged by one day. With this, we can assess which companies influence others according to sub-areas of the financial sector, which are banks, diversified financial services, savings and loans, insurance, private equity funds, real estate investment companies, and real estate trust funds. We also analyzed the causality relations between those stocks and the network formed by them based on this measure, verifying that they cluster mainly according to countries of origin, and then by industry and sub-industry. Then we collected data on the stocks of companies in the financial sector of some countries that are suffering the most with the current credit crisis: Greece, Cyprus, Ireland, Spain, Portugal, and Italy, and assess, also using transfer entropy, which companies from the largest 197 are most affected by the stocks of these countries in crisis. The intention is to map a network of influences that may be used in the study of possible contagions originating in those countries in financial crisis.
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中文摘要:
这项工作使用了世界上197家市值最大的公司在金融领域的股票,并使用转移熵研究了它们之间的因果关系。转移熵是使用这些公司的股票及其落后一天的同行计算得出的。我们可以根据金融、房地产、保险、房地产和其他领域的投资,对储蓄和其他领域进行评估。我们还分析了这些股票与基于这一衡量标准形成的网络之间的因果关系,验证了它们主要根据原产国,然后根据行业和子行业进行集群。然后,我们收集了一些受当前信贷危机影响最大的国家(希腊、塞浦路斯、爱尔兰、西班牙、葡萄牙和意大利)金融部门公司的股票数据,并使用转移熵评估了197家最大的公司中受这些危机国家股票影响最大的公司。其目的是绘制一个影响网络图,用于研究源自金融危机国家的可能传染。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-5-5 03:22:43
全球金融公司网络中的结构和因果关系。Leonidas Sandoval JuniorInsper,Instituto de Ensino e Pesquisaober 2018年10月1日摘要这项工作使用了世界上197家最大的公司在金融领域的股票,以市值计算,并使用转移熵来研究它们之间的因果关系,转移熵是通过计算这些公司和它们的同行落后一天的股票来计算的。有了这些,我们可以根据金融部门的子领域来评估哪些公司会影响其他公司,这些子领域包括银行、多元化金融服务、储蓄和贷款、保险、私募股权基金、房地产投资公司和房地产信托基金。在此基础上,我们还分析了这些股票与它们所形成的网络之间的因果关系,验证了它们主要根据原产国,然后按行业和子行业进行集群。然后,我们收集了希腊、塞浦路斯、爱尔兰、西班牙、葡萄牙和意大利等受当前信贷危机影响最大的国家金融部门公司的股票数据,并使用转移熵评估了最大197家公司中受这些危机国家股票影响最大的公司。其目的是绘制一个影响网络图,用于研究金融危机国家可能产生的传染病。1简介2009年,英格兰银行金融稳定执行董事安德鲁·G·霍尔丹(Andrew G.Haldane,2009)在阿姆斯特丹金融学生协会的演讲中呼吁重新思考金融网络,即银行与其他金融机构之间的联系形成的网络。
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2022-5-5 03:22:46
他警告说,在过去几十年中,这个网络变得更加复杂,多样性降低,这些事实可能导致了2008年的危机。据他说,金融市场的理论家和实践者相信,金融公司之间的联系意味着风险分散和分散,但进一步的研究表明,具有一定复杂性的网络呈现出一种稳健但脆弱的结构,许多机构之间共享冲击可能会抑制危机,但由于公司之间的联系,它们也可能传播得更快更远。需要考虑的另一个问题是,金融网络中的一些节点与其他节点连接非常紧密,而一些节点连接较少。因此,高度连接节点的故障可能会将小危机传播到网络中的许多其他节点。另一个因素是金融网络的小世界属性,通过普通合伙人或合伙人的普通合伙人之间的关系,一家公司与另一家公司的距离不远。这种互联网络也更容易出现恐慌、信贷额度收紧和资产出售困境,其中一些原因是不确定谁是破产公司的对手。由于一些财务创新,风险现在由许多方共同承担,其中一些方并不完全了解已分区的adebt的所有细节,风险被分解,然后重新组合成包,然后再转给其他方。这使得分析单个机构的风险变得困难,因为这些机构的债务涉及越来越多的合作伙伴的风险,因此它们自己也不完全清楚。另一个重要方面是多样性的丧失,当大量机构在追求回报和风险管理中采用相同的策略时,多样性的丧失会增加。
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2022-5-5 03:22:49
金融公司使用相同的模型,使用相同的金融工具,目标相同。在同一次演讲中,霍尔丹指出了一些可以提高金融网络稳定性的方向。数据收集和网络共享意味着什么。这种分析需要包括一些技术,这些技术不仅要像大多数计量经济学技术那样关注单个企业,还要关注网络本身,使用为其他领域开发的网络技术,如生态地理学或流行病学。第二个是利用这些知识来适当地管理这个网络。第三是重建金融网络,消除或强化薄弱环节。所有这些都需要更好地理解金融机构之间的联系,以及这些联系如何影响金融网络的拓扑结构。本文有助于霍尔丹指出的第一个方向,即理解国际金融网络。我们通过计算全球197家最大金融公司股票的每日回报率,计算出两种类型的网络,即在流动性过滤器中存活下来的市值。这些机构不仅包括银行,还包括多元化金融服务、保险公司、一家投资公司、一家私募股权公司、房地产公司、房地产投资信托基金(REIT)以及储蓄和贷款机构。我们使用每日收益率来构建网络,因为我们认为阿斯托克的价格编码了大量与之相关的公司信息,这些信息超出了公司资产和负债的信息。
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2022-5-5 03:22:52
此外,我们认为,更有趣的是研究股票价格对其他股票价格的影响,比如金融危机的传播,而不是违约的蔓延,因为违约通常是通过向银行注入外部资本来避免的事件。第一个网络是基于这些股票的对数回报之间的相关性建立的,第二个网络是使用转移熵建立的,转移熵是信息科学中首次开发的一种度量方法。第一个网络是无向网络,表示股票的共同运动,第二个网络是有向网络,揭示股票之间的因果关系。根据不同的中心性标准,这两个网络用于确定哪些节点是最中心的节点。我们还扩大了通过转移熵获得的原始网络,以包括一些欧洲国家金融公司的流动性最强的股票,这些公司最近因面临不同程度的经济危机而备受关注,并确定哪些是世界上受这些股票价格变动影响最大的主要金融公司,哪些属于危机国家的股票影响最大。有大量关于金融机构网络中冲击传播的文献,描述这一主题的所有已发表作品超出了本文的范围。因此,我们在此仅列举被认为是金融机构网络中的开创性工作的文章和该领域的一些评论文章。
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2022-5-5 03:22:55
这一领域的大部分工作可分为理论和实证两部分,其中大多数考虑的是银行网络,它们之间的联系建立在借贷的基础上。在大多数理论工作中,网络是根据不同的拓扑结构(随机、小世界或scalefree)构建的,默认值的传播是在这些拓扑结构上研究的。结论是,一般而言,小世界或无规模网络比随机网络对级联(冲击传播)更具鲁棒性,但如果最核心的节点(通常是连接更多的节点)本身没有足够的资金支持,它们也更容易传播危机。大多数实证研究也基于银行间借贷产生的结构,它们表明,这些网络呈现出核心-外围结构,很少有银行占据中心位置,联系更紧密,其他银行则居住在联系较少的社区。这些文章表明,如果核心银行抵抗力不足,这种结构也可能导致级联,2008年危机后,网络结构发生了很大变化,连接银行的数量减少,拓扑结构更稳健,可以抵御冲击传播。艾伦和盖尔(Allen and Gale,2000)的研究被认为是第一个涉及这一主题的研究,作者将金融传染建模为一种均衡现象,并得出结论:均衡是脆弱的,流动性冲击可能会通过网络传播,级联事件取决于银行间区域间债权结构的复杂性。在他们的模型中,他们使用了四个不同的地区,这些地区可能被视为具有某些特定专业的银行集团。
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