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2022-06-01
英文标题:
《Computational Analysis of the structural properties of Economic and
  Financial Networks》
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作者:
Frank Emmert-Streib, Aliyu Musa, Kestutis Baltakys, Juho Kanniainen,
  Shailesh Tripathi, Olli Yli-Harja, Herbert Jodlbauer and Matthias Dehmer
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  In recent years, methods from network science are gaining rapidly interest in economics and finance. A reason for this is that in a globalized world the interconnectedness among economic and financial entities are crucial to understand and networks provide a natural framework for representing and studying such systems. In this paper, we are surveying the use of networks and network-based methods for studying economy related questions. We start with a brief overview of graph theory and basic definitions. Then we discuss descriptive network measures and network complexity measures for quantifying structural properties of economic networks. Finally, we discuss different network and tree structures as relevant for applications.
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中文摘要:
近年来,来自网络科学的方法在经济学和金融学中得到了迅速的关注。这样做的一个原因是,在全球化的世界中,经济和金融实体之间的相互联系对于理解至关重要,网络为代表和研究此类系统提供了一个自然的框架。在本文中,我们调查了网络和基于网络的方法在研究经济相关问题中的使用情况。我们首先简要概述了图论和基本定义。然后,我们讨论了用于量化经济网络结构属性的描述性网络测度和网络复杂性测度。最后,我们讨论了与应用程序相关的不同网络和树结构。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Computational Finance        计算金融学
分类描述:Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法,包括蒙特卡罗,偏微分方程,格子和其他数值方法,并应用于金融建模
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2022-6-1 12:58:30
《经济和金融网络结构特性的计算分析》Soctober 132017Frank Emmert Streiba,b,*,Aliyu Musaa,b,*,Kestutis Baltakysc,Juho Kanniainec,Shailesh Tripathia,Olli Yli Harjab,d,Herbert Jodlbauereand Matthias Dehmere,f,坦佩雷理工大学信号处理系gaPredictive Medicine and Data Analytics Lab,芬兰*通讯作者:v@bio-复杂性。坦佩雷生物科学与医疗技术联合学院,坦佩雷,芬兰工业和信息管理,坦佩雷理工大学,坦佩雷,芬兰系统生物学研究所,西雅图,美国智能生产研究所,管理学院,上奥地利应用科学大学,斯太尔校区,澳大利亚生物医学计算机科学和机电一体化系,UMIT-蒂罗尔霍尔健康与生命科学大学,南开大学澳大利亚计算机与控制工程学院,天津300350,中国摘要近年来,来自网络科学的方法在经济学和金融领域获得了迅速的兴趣。原因之一是,在全球化的世界中,经济和金融实体之间的相互联系对于理解至关重要,网络为代表和研究此类系统提供了一个自然的框架。在本文中,我们调查了网络和基于网络的方法在研究经济相关问题中的使用情况。我们首先简要概述了图论和基本定义。然后,我们讨论了用于量化经济网络结构属性的描述性网络测度和网络复杂性测度。
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2022-6-1 12:58:33
最后,我们讨论了与应用程序相关的不同网络和树结构。1经济学导论近年来,人们越来越有兴趣通过网络调查金融、经济、生产和投资市场。产生这种兴趣的一个原因是,网络(也称为图)允许对具有许多交互实体的系统进行方便的数学表示和分析。这种灵活性足够广泛,可以容纳现有的所有不同类型的经济网络,例如银行间网络、投资网络、董事网络、所有权网络、金融网络、产品网络和贸易网络【86、8、26、42、123、141、119、49】。尽管对图形和网络的研究可以追溯到1930年代科尼格的Eulerand Cayley(62,34)以及数学(30,51,59,81)、计算机科学(39,63)、物理学(81)、生物学(94,117,121,54)和社会学(80,126,144)等多个跨学科应用的理论形式化,有着悠久的传统,对经济网络的研究落后于其他领域。其中一个原因可能是建设经济网络的困难。例如,虽然观察一群人之间的熟人或导致社会和化学网络的化学物质的分子组成相对容易,但构建金融网络时,一个股票对另一个股票的影响更难推断,需要适当的统计方法和数据集才能实现这一点。幸运的是,技术进步和我们数字社会的出现,使我们今天能够解决这个问题。在我们开始回顾之前,我们想提到几个可能的应用程序。
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2022-6-1 12:58:36
霍普和斯皮尔曼(87)认为,生产系统是一个由相互作用的部分组成的网络,其中管理相互作用与管理单个流程和实体同等重要,甚至更为重要。图论是建模这些相互作用的有力方法。历史上,著名的方法有Kelly和Walker为美国海军开发的项目评估和评审技术(PERT),以及Booz、Allen和Hamilton开发的关键路径法(CPM)[95]。这两种方法都可以帮助经理安排、监控和控制大型和复杂的项目。在运行中,可能会出现几个复杂的项目:针对航天飞机不同飞行速度的最佳资源分配【85】或停机管理和计划维护【122】,仅举两个例子。在[83、118、93、111]中,对资源受限的项目调度问题进行了很好的综述。与制造业中的项目进度类似,图表可用于描述复杂的优先约束和生产进度【118,93】。生产计划中广泛使用的甘特图具有等效的图形表示。对于具有无限中间存储空间和有限中间存储空间的Flow Shop,可以使用有向图计算不同的目标,如完工时间、拖期或拖期作业数。Forjob-shop析取图或二部图适合于建立完成时间最小化的模型。装配线平衡是生产计划中的一个特殊问题。Kilbridge和Wester开发了一个基于优先级的启发式工作元素图【96】。网络定位模型[7]支持在现有网络中定位一个或多个新设施的任务,以最小化多个目标,例如新设施和现有设施之间的距离函数。
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2022-6-1 12:58:39
系统布局规划试图通过找到一个最大平面加权图,在技术限制、组织政策、安全考虑、空间要求、可用性以及产品和工艺约束之间找到最优的工厂布局【111】。本文的目的是通过回顾图论和网络科学的方法,使人们更多地认识到经济网络结构分析的潜力。我们从第(2)节开始,从图论中提供必要的预备知识。在第(3)节中,我们回顾了局部和全局描述性网络度量,并在第4节中讨论了量化网络结构复杂性的度量。第5节概述了对经济网络研究有用的重要网络和树类。本文在第(6)节和第(7)节结束,讨论了潜在的未来方向和结论。2从图论中设置框架在我们开始调查经济网络的分析方法之前,我们需要从图论中提供必要的预备知识。我们从无向图和有向图的基本定义开始[11,82]。定义2.1 G=(V,E)对,其中V表示一组有限的垂直线,E表示一组边,E五、称为有限无向图。在本文中,我们设置顶点集的基数| V |::=N。边集的基数由| E |表示。在下文中,当有必要强调我们参考一个特定的图G时,我们用(G)和| E(G)|代替N和| E |。定义2.2 G(N)表示具有N个顶点的无向图集。定义2.3 G=(V,E)对,其中V表示一组有限的垂直线,E表示一组边,E V×V称为有限有向图。我们强调,在本文中,我们只考虑具有有限顶点集的图。因此,它们的边集也是有限的。
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2022-6-1 12:58:42
因此,这些图被称为有限图[82]。相反,有限图具有有限顶点集和有限边集。例如,在研究万维网的增长模型、出生和死亡过程、随机图模型时,或者在使用凯勒图(Cayleygraphs)研究数学对称性时,已经对它们进行了研究【21、36、82、61】。我们注意到,如果G=(V,E)允许有循环(反射边)和平行边,那么G称为多重图[72,82]。相反,超图[18]是我们刚刚介绍的图的普通符号的推广。具体而言,对于普通图(见定义(2.1),(2.3)),边精确连接两个顶点,而超边可以连接任意数量的顶点,请参见[18]。具有有向超边的图被称为有向超图,已在[69]中定义。一个非常重要的图类是标记图[82]。例如,它们已被用于模拟各种科学学科的复杂结构,如生物学【65、66、127】、化学【48、137】、社会学【144】和数学心理学【134、133】。定义2.4 LetAGV:={lv,lv,…,l | AGV | v},(1)andAGE:={le,le,…,l | AGE | e},(2)分别是唯一的(有限的)顶点和边字母。低压:V-→ AGVandlE:E-→ AGE是相应的边和顶点标记函数。G:=(V,E,lV,lE),(3)被称为一个有限的、带标签的图形。为了实际表示图或网络,可以使用所谓的邻接矩阵[82]。定义2.5有限图G=(V,E)的邻接矩阵由AIJ定义:=1:(vi,vj)∈ E0:否则(4)在图1中,我们展示了右侧显示的无向网络G的邻接矩阵A的示例。这种情况下,矩阵A是对称的。基于网络的邻接矩阵,可以确定特征值[40,82]。定义2.6 G的谱由集合Mλ={λ,λ。
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