基于高频大数据和复杂网络的股票联动性研究——以全国36家上市金融机构为例  

Research on Stock Linkage Based on High Frequency Big Data and Complex Net⁃works:Based on 36 Listed Financial Institutions Nationwide

作　　者：李亚[1] 熊源 Li Ya;Xiong Yuan

机构地区：[1]中国人民银行黄石市分行,湖北黄石市435000 [2]中国人民银行湖北省分行,湖北武汉市430000

出　　处：《华北金融》2025年第2期13-27,共15页Huabei Finance

摘　　要：金融机构稳健经营关系金融体系的整体稳定,对其股价进行研究对中央银行更好制定货币政策、维护金融稳定具有重要意义。通过股票联动性和波动性可以找出各机构间的影响路径。为找出核心金融机构及其风险传导路径,维护金融体系稳定,本文选取2014—2023年全国36家上市金融机构股票每日收盘价数据,建立收益率网络和DCC-MVGARCH模型波动率网络,对各金融机构股票的联动性和波动性进行实证分析。研究发现,我国金融机构股票市场较为成熟,金融机构股票影响力的大小主要取决于投资者对其的熟悉度和信任度,以及与股市相关的业务发展程度;利率市场化是不可避免的潮流趋势,银行类金融机构的影响力始终强劲,但证券业及保险、信托行业类金融机构在股票市场上的关联性也在不断增强,逐渐扩大影响力。金融监管部门制定政策时可着重关注影响力最大的金融机构及其风险传播路径,防范风险,维护金融稳定。

关 键 词：复杂网络 股票联动性 DCC-MVGARCH 

分 类 号：F832.5[经济管理—金融学]