典型文献
金融机构信息网络与系统性风险——基于高频交易数据信息的分析
文献摘要：
金融市场是对信息高度依赖的市场,本文使用贝叶斯网络结构学习构建金融机构信息网络,考察信息网络特征对系统性风险的影响.研究发现:网络中心性与连通性越大导致系统性风险水平越高,银行与证券系统性风险对信息网络中心性变化更加敏感.2015年股市异常波动与2018年贸易摩擦期间,信息网络连通性与密度分别是影响两个时期金融机构系统性风险的主要网络特征.在平稳期与波动期,投资者情绪均为信息网络特征影响系统性风险的传导路径.
文献关键词：
信息网络;系统性风险;贝叶斯网络结构学习;投资者情绪
中图分类号：
作者姓名：
宋晓彤;邢天才;李孝溢
作者机构：
东北财经大学金融学院;东北财经大学货币金融研究院;中国人民银行大连市中心支行
文献出处：
引用格式：
[1]宋晓彤;邢天才;李孝溢-.金融机构信息网络与系统性风险——基于高频交易数据信息的分析)[J].投资研究,2022(10):19-38
A类：
B类：
金融机构,信息网络,系统性风险,高频交易,交易数据,金融市场,贝叶斯网络结构学习,网络特征,网络中心性,导致系统,风险水平,证券,股市,贸易摩擦,网络连通性,两个时期,投资者情绪,影响系统,传导路径
AB值：
0.268898
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
