赵军产 黄麒安 吴晓群 肖磊

1) (湖南工商大学数学与统计学院, 长沙 410205)

2) (统计学习与智能计算湖南省重点实验室, 长沙 410205)

3) (武汉大学数学与统计学院, 武汉 430072)

4) (中南财经政法大学统计与数学学院, 武汉 430073)

中美贸易战对行业冲击是普遍关注的问题, 本文选取2016 年8 月—2019 年10 月的上证行业指数, 构建了格兰杰因果关系网络, 然后结合事件分析法对风险传播模型的参数进行估计, 最后利用蒙特卡罗算法模拟行业受到贸易战冲击后金融风险传播情况, 并计算贸易战发生前后的上证股市金融网络风险传播的基本再生数.研究发现: 第一, 贸易战明显改变了上证行业关系结构, 行业指数之间联系变得更为紧密; 第二, 贸易战发生初期, 受美国加征关税影响, 上证股市感染节点数量迅速增加, 并且感染规模会在第10—15 个交易日内达到峰值, 感染节点数量大约在第25 个交易日后开始趋于平缓, 市场逐渐恢复; 第三, 基本再生数计算结果表明, 上证股市在贸易战发生初期金融风险传播较快, 上证股市容易产生“同涨同跌”的现象.

1 引 言

股票市场是一个国家或地区经济和金融活动的晴雨表, 股票市场容易受到政策性因素的影响,呈现出“同涨同跌”现象, 将股票看成节点, 股票之间的耦合作用抽象成边, 越来越多的研究者利用复杂网络模型对股票市场的波动规律进行研究[1−6].邱路和贾天明[7]利用差分网络来研究金融危机对股票市场中行业的影响, 发现不同金融危……