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    全球利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)演化及空間集聚效應(yīng)分析

    2017-08-05 00:55鐘立新許趙淼徐文娟
    廣義虛擬經(jīng)濟(jì)研究 2016年14期
    關(guān)鍵詞:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

    鐘立新+許趙淼+徐文娟

    摘要:在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)下,金融波動(dòng)具有很強(qiáng)的傳染性和擴(kuò)散性。表現(xiàn)在貨幣市場(chǎng)上,各國(guó)利率往往呈現(xiàn)出同方向運(yùn)動(dòng)的特征。把握利率波動(dòng)時(shí)空關(guān)聯(lián)的整體特性對(duì)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和判斷金融風(fēng)險(xiǎn),防止金融危機(jī)的發(fā)生具有十分重要的意義。本文根據(jù)全球140多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的實(shí)際利率數(shù)據(jù),借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法,構(gòu)建了全球利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞康臅r(shí)間演化特征分析,發(fā)現(xiàn)各國(guó)利率波動(dòng)的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度呈現(xiàn)出明顯的時(shí)間依賴(lài)性。相比于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期,金融危機(jī)時(shí)期各國(guó)利率波動(dòng)的關(guān)聯(lián)性顯著增強(qiáng)。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)搜索方法,考察了各大洲國(guó)家利率波動(dòng)對(duì)全球利率波動(dòng)的影響力差異,發(fā)現(xiàn)亞洲、歐洲和北美洲國(guó)家對(duì)國(guó)際利率市場(chǎng)影響力相對(duì)較大。

    關(guān)鍵詞:廣義虛擬經(jīng)濟(jì);復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);波動(dòng)關(guān)聯(lián);空間集聚

    一、引言

    在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)下,金融市場(chǎng)的各類(lèi)波動(dòng)不僅反映了一國(guó)內(nèi)部實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r,同時(shí),也反映了參與全球市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的各個(gè)國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互影響和制約作用。表現(xiàn)在利率市場(chǎng)上,一國(guó)利率出現(xiàn)大的波動(dòng)既可能是由于自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因引起,也可能是由于其他國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展不穩(wěn)定等因素引起。既可能是現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行不穩(wěn)定的原因,也可能是人的恐慌心理感染的原因。相對(duì)于傳統(tǒng)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染而言,金融市場(chǎng)作為廣義虛擬經(jīng)濟(jì)其風(fēng)險(xiǎn)傳染具有“各種經(jīng)濟(jì)形態(tài)因‘跨界而形成交叉”的特,怔研究利率波動(dòng)的時(shí)空關(guān)聯(lián)效應(yīng)不僅補(bǔ)充和完善了廣義虛擬經(jīng)濟(jì)下的金融風(fēng)險(xiǎn)成因、發(fā)展規(guī)律及其對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)所產(chǎn)生影響的理論研究,同時(shí)對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和判斷金融風(fēng)險(xiǎn),防止金融危機(jī)的發(fā)生和擴(kuò)散具有十分重要的意義。

    利率作為一國(guó)貨幣政策的主要中介指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要經(jīng)濟(jì)杠桿,其波動(dòng)在國(guó)際間的傳導(dǎo)往往是通過(guò)資本流動(dòng)和國(guó)際貿(mào)易等途徑實(shí)現(xiàn)。因此,國(guó)內(nèi)外關(guān)于利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)效應(yīng)方面的研究也主要集中于資本市場(chǎng)和貿(mào)易市場(chǎng)兩個(gè)方面。

    在利率波動(dòng)和股市、匯市波動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)方面。A.sensoy等人研究了匯率、利率和股票市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)大波動(dòng)會(huì)引起三者間相關(guān)性關(guān)系的較大變化,但這種變化所持續(xù)時(shí)間較短。A.M.Andrie等人研究了利率、股票價(jià)格、匯率之間的互動(dòng)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)三者間存在顯著的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。股票價(jià)格運(yùn)動(dòng)落后于匯率和利率的波動(dòng),利率變化對(duì)股價(jià)變化具有明顯的信號(hào)作用。趙天榮等人借助VAR-GARCH模型研究了人民幣利率和匯率間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)匯率政策調(diào)整對(duì)匯率與利率間關(guān)系的變化具有顯著影響,匯率彈l生變化會(huì)影響到利率的波動(dòng)幅度。

    在利率波動(dòng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)方面。李敬輝等人研究了利率變化與大宗商品價(jià)格變化之間的關(guān)聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)利率變化通過(guò)影響存貨需求,從而引起商品價(jià)格波動(dòng),甚至出現(xiàn)“超調(diào)”現(xiàn)象。Q.Wang等人利用MF-DFA和MF=DXA法研究了利率波動(dòng)和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)其中存在著的自關(guān)聯(lián)和交叉關(guān)聯(lián)特征。V Arora等人研究了利率波動(dòng)和石油價(jià)格波動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)短期利率和長(zhǎng)期利率的變化都會(huì)影響到石油價(jià)格的變化。

    在不同國(guó)家利率波動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)方面。Ehnoruo等人研究了亞洲一些國(guó)家和地區(qū)利率的跨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng),發(fā)現(xiàn)不同市場(chǎng)間短期利率的聯(lián)動(dòng)具有較為長(zhǎng)期穩(wěn)定的特征。在一些特殊時(shí)期,這種聯(lián)動(dòng)性會(huì)增強(qiáng)。P I.Ji等人研究了一些太平洋地區(qū)國(guó)家利率的關(guān)聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)亞洲金融危機(jī)后資本市場(chǎng)聯(lián)結(jié)程度提高。同時(shí)還發(fā)現(xiàn),在危機(jī)前后,該區(qū)域市場(chǎng)的主導(dǎo)力量發(fā)生了變化。趙東喜等人研究了多國(guó)利率聯(lián)動(dòng)的時(shí)間演化特征,發(fā)現(xiàn)國(guó)際利率的聯(lián)動(dòng)性具有增強(qiáng)的趨勢(shì),在經(jīng)濟(jì)異動(dòng)時(shí)期這種趨勢(shì)更為明顯。李成等人研究了美國(guó)次貸危機(jī)前后中美利率關(guān)聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)利率波動(dòng)存在顯著的溢出效應(yīng),次貸危機(jī)后中美利率聯(lián)動(dòng)增強(qiáng)。劉亞等人借助Granger因果檢驗(yàn)和GARCH模型研究了境內(nèi)外人民幣利率的聯(lián)動(dòng)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)兩者間存在著雙向報(bào)酬溢出和波動(dòng)溢出效應(yīng)。

    從國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀可以看出,已有的有關(guān)利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)效應(yīng)方面的研究大多著眼于某些特殊類(lèi)型的市場(chǎng)之間,或者少數(shù)幾個(gè)國(guó)家和地區(qū)之間的波動(dòng)關(guān)聯(lián),對(duì)于全球范圍內(nèi)利率波動(dòng)空間關(guān)聯(lián)的整體性特征缺乏考察。另外,已有研究較為關(guān)注利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)期的差異,對(duì)于利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)的地理性因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素缺乏考察。利率波動(dòng)在國(guó)際間的傳導(dǎo)是一個(gè)多經(jīng)濟(jì)主體、多因素之間相互作用的復(fù)雜過(guò)程,從整體到局部的考察將有助于我們深入理解金融危機(jī)傳染和擴(kuò)散這一宏觀現(xiàn)象背后的微觀機(jī)制。近年來(lái),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的提出和發(fā)展為我們研究經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各類(lèi)復(fù)雜相互作用問(wèn)題提供了方法論支持。我們將結(jié)合網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、社團(tuán)結(jié)構(gòu)搜索和QAP分析等方法,率先在全球利率波動(dòng)時(shí)空關(guān)聯(lián)的全局性問(wèn)題方面做些探索。

    以下內(nèi)容分為四部分。第一部分是模型和方法的介紹。第二部分是利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實(shí)證模型的構(gòu)建和時(shí)間演化特征分析。第三部分是波動(dòng)關(guān)聯(lián)的空間集聚效應(yīng)分析。第四部分為結(jié)論和建議。

    二、模型設(shè)計(jì)和方法介紹

    (一)基于靜態(tài)閾值的波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)度量指標(biāo)

    基于該平均值,可以構(gòu)造出不同閾值下的利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。設(shè)存在著某個(gè)閾值A(chǔ)=a(a>0),若G(t)>A,則i國(guó)貨幣和j國(guó)貨幣的利率波動(dòng)關(guān)聯(lián),即兩者間有連邊。若則i國(guó)貨幣和/國(guó)貨幣的利率波動(dòng)是不關(guān)聯(lián)的,即兩者間沒(méi)有連邊。給定不同的a值,可以構(gòu)造出具有不同閾值的利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

    平均度,度分布,集聚系數(shù),平均最短路徑等網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞糠从沉司W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的整體特征。在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,與某個(gè)節(jié)點(diǎn)直接連接的其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)量稱(chēng)為該節(jié)點(diǎn)的度。網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的度的平均值稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)的平均度。兩個(gè)具有相同平均度的網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)也可能存在差異。這種差異往往表現(xiàn)在度分布的差異上。如平均度同樣為4的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)度分布是函數(shù),表示每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度都為4。另一個(gè)度分布是泊松函數(shù),表示節(jié)點(diǎn)的度在以4為中心的一個(gè)范圍內(nèi)呈正態(tài)分布。在網(wǎng)絡(luò)中任取3個(gè)節(jié)點(diǎn),這3個(gè)節(jié)點(diǎn)間都存在著連邊的概率,即構(gòu)成一個(gè)三角形的概率反映了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間相互連接的緊密程度。以網(wǎng)絡(luò)中這類(lèi)三角形的實(shí)際數(shù)量除以總的可能數(shù)量得到的值稱(chēng)為集聚系數(shù)。設(shè)Ci為節(jié)點(diǎn)i的集聚系數(shù),AC為網(wǎng)絡(luò)的平均集聚系數(shù),Kt為節(jié)點(diǎn)i的度,Et為Kt個(gè)節(jié)點(diǎn)間的實(shí)際連邊數(shù),N為網(wǎng)絡(luò)中總的節(jié)點(diǎn)數(shù),集聚系數(shù)的計(jì)算式為其中。如果網(wǎng)絡(luò)中連接任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的路徑有多條,其中從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j所經(jīng)過(guò)的中間節(jié)點(diǎn)數(shù)最少的那條路徑稱(chēng)為最短路徑,可以用該路徑上所經(jīng)過(guò)的邊數(shù)表示最短路徑長(zhǎng)度。網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)間最短路徑長(zhǎng)度的平均值稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑AL,其計(jì)算式為endprint

    (二)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)搜索方法

    在考察一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中,可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的有些節(jié)點(diǎn)彼此間連接很稠密,而它們與另外一群節(jié)點(diǎn)間的連接很稀疏。一群彼此間連接緊密的節(jié)點(diǎn)組成稱(chēng)為社團(tuán)結(jié)構(gòu)??梢园匆韵碌木W(wǎng)絡(luò)派系判別標(biāo)準(zhǔn),即連通性標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判定網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。1-派系是指由3個(gè)或3個(gè)以上節(jié)點(diǎn)組成的最大完備子圖,即派系中所有節(jié)點(diǎn)之間都是兩兩直接連接的,且該派系不能被其它派系所包含。2-派系是指最多只通過(guò)一個(gè)中介節(jié)點(diǎn)就能夠?qū)崿F(xiàn)連通的子圖。n-派系是指最多只通過(guò)n-1個(gè)中介節(jié)點(diǎn)就能夠?qū)崿F(xiàn)連通的子圖。

    在網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)搜索算法中,可以按照從大到小、迭代回歸的方法來(lái)找到所有的派系。具體可以分為以下四個(gè)步驟進(jìn)行。步驟一,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度的大小進(jìn)行判斷,找到網(wǎng)絡(luò)中最大的派系值S步驟二,從某一個(gè)節(jié)點(diǎn)出發(fā),找出所有包含該節(jié)點(diǎn)且大小為S的派系,刪除該節(jié)點(diǎn)及與之相連的各條邊。步驟三,重復(fù)第二個(gè)步驟,直到網(wǎng)絡(luò)中所有的S派系都被找出來(lái)。步驟四,將S減1,重復(fù)前面三個(gè)步驟,直到找到從最大派系值到最小派系值3的所有派系。

    借助社團(tuán)搜索,可以區(qū)分出網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)社團(tuán)。通過(guò)對(duì)社團(tuán)中各個(gè)成員的特征考察,可以發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間形成社團(tuán)集聚的原因。

    三、利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實(shí)證分析

    (一)原始數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文收集了從2003年到2012年全球143個(gè)國(guó)家的實(shí)際利率數(shù)據(jù)(年數(shù)據(jù))。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind、同花順iFind和世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)。

    (二)利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

    借助公式(1)的計(jì)算,可以得到本文所考察的143個(gè)國(guó)家利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)值從2004年到2012年9年間的平均值為g-0.1087。以該平均值為參考,我們?cè)O(shè)定了不同的閾值A(chǔ)=a依據(jù)這些閾值,我們構(gòu)建出了各個(gè)年份利率波動(dòng)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。下面,通過(guò)對(duì)平均度、集聚系數(shù)、平均最短路徑等網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞康姆治?,我們可以了解到全球利率波?dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間演化特征。

    (三)利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)

    1.網(wǎng)絡(luò)平均度及度分布時(shí)間演化特征

    我們分別以A=0.5,2,3為閾值,構(gòu)建了各年份的利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。在圖1中,我們畫(huà)出了這些網(wǎng)絡(luò)平均度隨時(shí)間的演化情況。從圖1中我們可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)閾值較小時(shí),如A=0.5,從2004年到2006年,網(wǎng)絡(luò)的平均度在62到52之間。2007年網(wǎng)絡(luò)平均度開(kāi)始小幅提升,到2009年該值已接近90。即在2009年,某個(gè)國(guó)家的利率波動(dòng)與其他近90個(gè)國(guó)家的利率波動(dòng)都呈現(xiàn)出關(guān)聯(lián)性特征。從2010年起,網(wǎng)絡(luò)的平均度開(kāi)始大幅回落,到2011年跌落到46左右。2012年網(wǎng)絡(luò)的平均度又有小幅回升。增大閾值除了導(dǎo)致各年份平均度普遍有所減小外,網(wǎng)絡(luò)平均度的時(shí)間演化趨勢(shì)與閾值為A=0.5時(shí)的情形基本一致。

    為了解不同年份平均度差異的主要來(lái)源,在圖2中,我們分別畫(huà)出了平均度最高的2009年和平均度最低的2011年閥值A(chǔ)=的網(wǎng)絡(luò)度分布圖。通過(guò)比較我們發(fā)現(xiàn),在2009年,60%以上節(jié)點(diǎn)的度值超過(guò)110,其余節(jié)點(diǎn)在較小的度值區(qū)間和較大的度值區(qū)間均有分布。在2011年,15%以上的節(jié)點(diǎn)度值為0,其余節(jié)點(diǎn)較為均勻地分布在1到86左右的度值區(qū)間內(nèi)。以上的度分布特征表明,2009年全球大多數(shù)國(guó)家的利率呈現(xiàn)出較大變動(dòng)。而這一時(shí)期正是美國(guó)次貸危機(jī)的影響向全球擴(kuò)散的主要時(shí)期。

    2.網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)和平均最短路徑時(shí)間演化特征

    利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間依賴(lài)性特征不僅反映在網(wǎng)絡(luò)平均度的時(shí)間演化上,它還同時(shí)反映在網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)和平均最短路徑等其它網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞康臅r(shí)間寅化上。在圖3和圖4中,我們分別畫(huà)出了閾A=的利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)和平均最短路徑的時(shí)間演化圖。

    從圖3中可以看出,從2004年到2006年,網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)變化不大,基本在附近呈現(xiàn)出隨機(jī)波動(dòng)狀態(tài)。從2007年起,網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)開(kāi)始逐年上升,到2009年集聚系數(shù)的值已經(jīng)接近0.965。從2010年開(kāi)始,網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)連續(xù)兩年呈現(xiàn)大幅回落,最低值降到了大約附近。2012年該值又稍有回調(diào)。而從圖4和圖3的比較中可以發(fā)現(xiàn),利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑的時(shí)間演化和集聚系數(shù)的時(shí)間演化呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    圖4顯示,從2004年到2006年,閾值A(chǔ)=S的利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑穩(wěn)定在AL-1.25附近。從2007年起,網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑開(kāi)始逐年下降,最小值降到了2009年的AL~1.04。從2010年開(kāi)始,網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑連續(xù)兩年呈現(xiàn)大幅上升,最大值達(dá)到了1.43左右。2012年該值又有一定程度的回調(diào)。

    比較利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的平均度、集聚系數(shù)、平均最短路徑的時(shí)間演化特征,我們可以發(fā)現(xiàn),2009年各國(guó)利率波動(dòng)呈現(xiàn)出關(guān)聯(lián)性增強(qiáng)這一整體性特征。

    四、利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)的空間集聚效應(yīng):網(wǎng)絡(luò)1-派系節(jié)點(diǎn)地域分布特征分析

    為了解利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)的地理特征,我們選取利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)程度最強(qiáng)的2009年數(shù)據(jù)作為考察對(duì)象,通過(guò)對(duì)閾值為的利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的1-派系結(jié)構(gòu)的搜索,以及對(duì)所發(fā)現(xiàn)的1-派系結(jié)構(gòu)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的地理特征分析,找出利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)的洲際差異。

    表1中所列的17個(gè)派系是我們通過(guò)派系過(guò)濾算法所得到的2009年利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的所有1-派系。通過(guò)對(duì)派系內(nèi)部節(jié)點(diǎn)(國(guó)家)按照其所屬大洲進(jìn)行地域歸類(lèi),可以觀察到1-派系中的節(jié)點(diǎn)的地理分布特征。

    從表1中可以看出,在較大的1-派系中,按從高到低的順序,亞洲、歐洲、非洲、北美洲的國(guó)家占了多數(shù)。在中等大小的1-派系中,按從高到低的順序,亞洲、歐洲、北美洲、非洲的國(guó)家占了多數(shù)。

    在以上的17個(gè)1-派系中,不同的派系間存在著公共節(jié)點(diǎn)。從網(wǎng)絡(luò)的整體性來(lái)進(jìn)行考察,這些公共節(jié)點(diǎn)起到了聯(lián)通整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的重要作用。定義大洲中國(guó)家在1-派系中出現(xiàn)的次數(shù)多少為該國(guó)利率波動(dòng)的影響強(qiáng)度。我們可以以大洲為單位,將各個(gè)國(guó)家劃分到其所屬大洲的高、中、低三個(gè)影響力組別中去。本文中我們所設(shè)定的高、中、低組別中的節(jié)點(diǎn)其在1-派系中出現(xiàn)的頻次區(qū)間分別為[10,+],[5,9],[0,4]。

    圖5為各大洲在不同影響力區(qū)間的國(guó)家數(shù)分布。通過(guò)對(duì)圖5和表1結(jié)果的比較我們可以發(fā)現(xiàn),在亞洲、歐洲、北美洲這三個(gè)區(qū)域,1-派系中國(guó)家數(shù)多,就意味著高影響力強(qiáng)度國(guó)家多。兩者間呈正相關(guān)。亞洲國(guó)家利率波動(dòng)的影響力普遍較強(qiáng),處于高影響力區(qū)間的國(guó)家數(shù)占所考察的亞洲國(guó)家數(shù)的60%以上。歐洲和北美洲國(guó)家利率波動(dòng)的影響力次之,處于高影響力區(qū)間的國(guó)家數(shù)分別占所屬大洲國(guó)家數(shù)的50%以上和40%以上。非洲是較特殊的一個(gè)洲。與其它洲相比,該洲在1-派系中的國(guó)家數(shù)較多,但在高影響力區(qū)間的國(guó)家數(shù)比例最低。

    亞洲、歐洲和北美洲在高影響力區(qū)間中出現(xiàn)了較多國(guó)家,表明這幾個(gè)洲的國(guó)家對(duì)國(guó)際利率市場(chǎng)影響力較大。非洲國(guó)家在高影響力區(qū)間中出現(xiàn)的國(guó)家數(shù)比例最少,表明非洲國(guó)家對(duì)國(guó)際利率市場(chǎng)影響力相對(duì)較小。綜合比較高影響力區(qū)域和低影響力區(qū)域國(guó)家數(shù)比例排位,我們發(fā)現(xiàn)北美洲在高影響力區(qū)域和低影響力區(qū)域國(guó)家數(shù)比例相對(duì)都較大,而在中等影響力區(qū)域國(guó)家數(shù)比例較少。這表明南美洲國(guó)家對(duì)國(guó)際利率市場(chǎng)影響力呈現(xiàn)出兩極分化的特征。

    五、結(jié)論與展望

    本文根據(jù)全球140多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的實(shí)際利率數(shù)據(jù),借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法,構(gòu)建了全球利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中各拓?fù)淞康臅r(shí)間演化特征分析,發(fā)現(xiàn)全球利率波動(dòng)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)存在明顯的時(shí)間依賴(lài)特征。相比于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定時(shí)期,在金融危機(jī)時(shí)期,全球利率市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)一步加強(qiáng)。借助網(wǎng)絡(luò)派系搜索方法,對(duì)利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)的空間集聚效應(yīng)進(jìn)行了分析。發(fā)現(xiàn)利率波動(dòng)關(guān)聯(lián)存在著洲際差異。

    利率波動(dòng)的時(shí)空關(guān)聯(lián)性特征表明,在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)下,金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染和擴(kuò)散具有顯著的時(shí)間依賴(lài)性和空間依賴(lài)性。把握這些時(shí)空特征性指標(biāo)將有助于我們更好的識(shí)別金融風(fēng)險(xiǎn),提高對(duì)金融危機(jī)的預(yù)防和控制能力。endprint

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