中国金融机构的系统重要性及系统性风险传染机制分析——基于复杂网络的视角

采用最小生成树(MST)和平面极大过滤图(PMFG)方法构建和分析金融市场网络可以动态识别金融网络中节点的系统重要性,而利用最小生成树的唯一性可以全面而直观地显示系统性风险的传导机制。我们通过对银行间同业拆借市场进行的实证分析证明了该方法的有效性和稳健性,特别是最小生成树方法对系统性风险传导潜在路径的识别以及系统性风险的宏观审慎监管提供了直观而有效的手段。     

中国股票关联网络拓扑性质与聚类结构分析

复杂网络理论是研究股票市场内在结构和功能的有力工具,股票关联网络的拓扑性质和聚类结构对于理解网络的形成机制、发生在网络上的动力学行为具有重要意义.以中国上证180指数和深证100指数成分股票为研究标的,运用最小生成树算法和平面最大过滤图算法构建相应的股票关联网络,分析网络的基本拓扑统计性质和聚类结构.实证研究表明,平面最大过滤图关联网络为小世界网络,各关联网络内股票的影响强度服从幂律分布,股票之间存在的异类匹配模式揭示了市场内股票价格波动传导的过程,对最小生成树关联网络和平面最大过滤图关联网络的宗派和派系聚类分析能有效地挖掘股票之间的聚类结构信息,总体上看平面最大过滤图算法优于最小生成树算法,且实证结论对沪深股票市场具有普适性.     

金融网络风险下多因子矩阵回归的资产组合与定价

本文从企业的股权、债权关系出发,基于违约距离构建无向图网络,分析了不确定性风险以网络形式进行传染、溢出和蔓延等现象,通过最小生成树的稀疏网络优化方法最大限度降低资产组合的非线性风险影响。站在资源配置的角度,利用稀疏聚类算法深入挖掘资产特征和捕捉其间的相依关系,采用多目标、多指数的稳健矩阵回归策略动态跟踪市场趋势,并通过自适应权重学习策略对网络风险叠加影响下的资产组合进行选择和配置,最终获得最小生成树风险下投资组合的稀疏聚类优化策略,进一步扩充了资产定价多因子模型。研究发现多目标矩阵回归的稀疏聚类投资组合,不仅对组合内投资标的进行了选择性舍弃,使资金能够集中配置于优质资产,更有助于通过最小生成树减缓甚至切断风险在网络中的传播,有效降低了资产之间风险的传染性。基于金融网络的风险分析方法不仅有效地刻画了风险以网络方式互相传染、互相影响、互相强化的非线性叠加效应,而且通过资产之间配置系数的压缩变换和最小生成树的优化方式,最小化最坏情形下风险传染的影响,对复杂网络环境下的资产配置和全面风险管理进行了有益补充,为长期投资基金获得风险和收益更为均衡的资产配置,提供了合意的投资策略和决策依据。     

产业基础关联树的构建与分析——以山东、江苏两省为例

从图与网络的视角来看,产业系统可看作以产业为顶点、以关联关系为边(弧)形成的产业网络,网络上的许多信息能够揭示产业关联的特征。生成树是图与网络的一类重要子图,必然也能反映产业关联的特征。本文在投入产出模型和产业网络模型的基础上,构建了产业赋权网络模型,并将最大生成树称为产业基础关联树。进一步地,以Kruskal算法为基础设计了确定产业基础关联树的算法。应用实例表明,产业基础关联树以最少的关联关系,最大程度地反映了产业关联结构的特征,并能提取出中心与形心、圈基等重要指标,描述产业网络的结构特征。     

创业者网络能力与创业机会:网络位置和网络跨度的作用机制

在创业初期,创业者对创业资源和创业机会的获取都依赖于其社会关系网络。而社会关系网络的有效构建、发展和管理能力成为制约创业者获取创业成功的重要因素。本文提出创业者网络能力的概念,将其划分为三个维度:网络愿景、网络构建和网络管理。作为社会资本的重要来源,创业者网络能力通过不同的外部社会资本(网络位置、网络跨度)对创业机会识别和开发产生影响。研究结果表明:创业者网络能力对创业机会识别和开发均具有显著的正向作用;创业者网络能力与网络位置在作用于创业机会识别时,发挥替代作用;网络跨度在创业者网络能力与创业机会识别之间发挥了中介作用。     

沪港通交易制度能提升中国股票市场稳定性吗?——基于复杂网络的视角

沪港通交易制度的顺利开通,拓宽了两地投资者的投资渠道,推动了我国境内资本市场与国际资本市场接轨,对中国 A 股市场稳定性有重要影响． 本文以复杂网络理论为基础, 基于最小生成树算法构建了沪股通市场、港股通市场和沪港通市场关联网络,仿真模拟研究不同市场网络在沪港通试点和正式开通前后四个阶段的抗攻击情况, 进而探究我国股票市场的稳定性． 研究表明: 随着政策的不断发展,沪股通和港股通市场网络在保持局部聚集性的同时不断融合; 沪股通市场网络具有较强的聚集性,而港股通市场网络相对分散; 面对随意攻击不同市场均可保持较好的鲁棒性,而面对恶意攻击则呈现一定的脆弱性; 沪港通政策正式开通后, 两市网络的不断融合提高了股票市场的稳定性． 研究结论为我国股票市场稳定性研究提供了新 的思路,同时也为监管者制定监管政策和上市公司维护股价稳定,提供了新的启示．     

沪港通交易制度能提升中国股票市场稳定性吗?——基于复杂网络的视角北大核心CSCDCSSCI

沪港通交易制度的顺利开通,拓宽了两地投资者的投资渠道,推动了我国境内资本市场与国际资本市场接轨,对中国A股市场稳定性有重要影响.本文以复杂网络理论为基础,基于最小生成树算法构建了沪股通市场、港股通市场和沪港通市场关联网络,仿真模拟研究不同市场网络在沪港通试点和正式开通前后四个阶段的抗攻击情况,进而探究我国股票市场的稳定性.研究表明:随着政策的不断发展,沪股通和港股通市场网络在保持局部聚集性的同时不断融合;沪股通市场网络具有较强的聚集性,而港股通市场网络相对分散;面对随意攻击不同市场均可保持较好的鲁棒性,而面对恶意攻击则呈现一定的脆弱性;沪港通政策正式开通后,两市网络的不断融合提高了股票市场的稳定性.研究结论为我国股票市场稳定性研究提供了新的思路,同时也为监管者制定监管政策和上市公司维护股价稳定,提供了新的启示.     

自动识别技术在图书馆管理中的应用研究

随着信息化网络技术的不断普及和应用,图书馆管理服务平台已经开始向信息化服务系统转移。图书馆信息化管理手段正在寻求一种更加便捷和完善的图书馆识别系统,而在信息化条件下,射频识别技术(RFID)通过二维码电子识别标签进行自动识别。射频识别技术是一种非接触形式的扫描识别技术,可以在已有的图书管理数据的备份中根据二维码进行过滤识别,这项技术已经成为图书馆技术改造的核心环节。     

网络闭合、知识基础与创新催化：动态结构洞的调节

 随着经济进入新常态,技术创新网络逐渐进化成为不同类型创新角色相互协作构成的创新生态系统。创新催化作为网络中创新产生的关键过程,目前研究将知识派系作为创新催化的支撑条件,然而鲜有考虑知识派系中网络闭合和知识基础双重属性的微观构成及其作用悖论,忽略了支撑条件与创新催化之间的协同演化关系,进一步破解技术创新网络的创新催化机制成为有待厘清的重要理论问题。        基于悖论整合视角,分析开放式和封闭式网络闭合、专业化和多样化知识基础、结构洞生成和填充的创新悖论,通过网络闭合和知识基础的交互匹配,探讨开放式专业化、开放式多样化、封闭式专业化和封闭式多样化4种网络配置组合对创新催化的差异性影响以及结构洞生成和填充的调节作用。结合战略联盟数据库SDC Platinum和专利数据库UPSTO,以嵌入在高科技行业合作网络中的中国企业为样本,利用社会网络和多元回归分析方法进行实证检验。        研究结果表明,网络闭合、知识基础与动态结构洞的多维匹配是实现创新催化的最小功能集;开放式网络情景下,组织嵌入在开放式专业化网络具有显著的创新催化作用,而开放式多样化网络存在信息过载的风险;封闭式网络情景下,组织嵌入在封闭式多样化网络具有显著的创新催化作用,而封闭式专业化网络存在过度嵌入的缺陷;结构洞生成和结构洞填充强化了开放式多样化和封闭式专业化网络的创新催化效能,抑制了开放式专业化和封闭式多样化网络对创新催化的促进作用;动态结构洞的调节效应存在时效差异,结构洞生成的促进作用能够在较长一段时间内持续,结构洞填充的调节效应随时间增加而逐渐减弱。        研究结论有助于揭示技术创新网络的创新催化过程,识别创新催化的最优网络配置以及效能发挥的情景依赖性,对提升网络组织的创新能力、构建中国情景下的创新生态系统具有重要实践指导意义。     

榜样网络票选须警惕民意陷阱

<正>近年来,传统的榜样教育方法在实践操作层面发生了很大变化,最突出的就是榜样的生成突破了以往自上而下的行政化模式,加大了自下而上的民意参与,尤其是各级各类的榜样评选都广泛加入了网络票选环节。热评之下,我们需要冷静审视:现实操作中的网络票选是否代表了榜样生成的真实民意?如何让网络票选真正保障榜样生成的公平公正?一、榜样网络票选:民意期待与民意陷阱的矛盾交织(一)榜样网络票选兴起背后的民意期待     

金融危机10年来中国股市动态演化与市场稳健研究——一个基于复杂网络视角的实证

将复杂网络理论最小生成树（MST）算法和滑窗分析相结合，在2008年全球金融危机和2015年中国股市震荡的背景下，以2003年至2017年的上证A股收益率数据作为实证样本，构建股票市场动态关联网络，并从网络节点移除和连边变化两个角度出发，对其在不同时期的动态演化特征和市场稳健性质进行探讨。研究结果表明：网络结构整体上在金融危机之前和之后较为松散，而在金融危机和股市震荡期间则变得非常紧凑，节点的度分布和影响强度分布更加聚集。这意味着在金融危机和股市震荡期间，系统重要性公司的影响力持续增强，其股价的变化对其它公司将产生更为显著的影响；不同类型的事件对股市网络连通性和稳健性的影响程度不同，区域性事件（股市震荡）比全球性事件（金融危机）对市场的冲击更大；短期来看，金融危机和股市震荡对网络连边的稳健性并没有造成太大的冲击，整个研究时段网络的存活比率都维持在较高的水平。但随着步长的增加，网络的存活比率急剧下降，这意味着股市网络相关结构的长期稳健性是减弱的。     

在线口碑传播的意见领袖识别方法研究

Web2.0技术应用的不断深化,使得越来越多的用户在网络上发布对产品、服务、品牌或企业的评价,这些在线口碑极大影响着消费者的购买决策和企业的声誉、利润,如何识别出在线口碑传播中的意见领袖对企业有着重要价值。本文结合RFM模型和情感词自动判别方法,考虑情感(S)这一个新的指标,提出了RFMS模型来测量在线口碑发布者的影响力,应用人工神经网络识别出意见领袖,以程度中心性来评估识别结果的有效性。本文采用网络上获取的大众点评网的美食评论语料,对所提出的方法进行了数据实验,实验结果表明,该方法能够精确识别出意见领袖。     

基于正式结构与非正式网络的企业内部知识共享优化方法

从社会网络视角提出一种基于正式结构与非正式网络的企业内部知识共享优化方法;从解构企业内部社会网络的角度出发,对承载企业内部知识共享的正式结构、非正式网络及其4个子结构(被忽视的正式结构、被利用的正式结构、被利用的非正式网络和潜在的非正式网络)进行分析;依据网络特征识别关键的知识代理人和任务导向的知识共享缺口,在此基础上对企业内部知识共享进行优化。     

银行间网络的无标度特征

利用网络模型研究银行系统性风险是最近的一个研究热点． 而无法获得银行间的敏感数据,使得研究很难有所突破． 本文提出了一种新的分析银行间网络特征的方法． 首先,本文检验了银行间网络节点强度(银行间贷款和银行间借款) 的分布规律． 此外,本文研究发现银行间网络的节点强度和节点度存在幂函数关系． 进而,推导出节点度的分布规律,并证明了当节点强度服从幂律分布时,节点度也服从幂律分布． 本文对中国银行间网络进行了分析,研究发现中国的银行间网络呈现出无标度网络特征,而且与其他几个国家相比,中国的银行间网络标度参数最小、集中度最高．     

基于关联网络的“人-机”双拣选系统仓储商品选择方法

“人-机”双拣选系统，兼具机器人移动货架系统“货到人”拣选模式和传统“人到货”拣选模式的双重优势，为解决大型网上超市面临的一单多品订单拣选难题提供了前所未有的机遇，然而，却面临着两个拣选区域分别存储哪些商品的决策难题。以最小化拣选成本为目标，针对双拣选系统选品面临的商品关联关系复杂、解空间巨大等挑战，本文提出一种基于关联网络的三阶段迭代搜索选品方法进行高效求解。该方法基于历史订单数据，按照“关联网络构建→关联网络转化(搜索树)→关联网络搜索(蒙特卡洛树搜索)”三个阶段巧妙地将选品难题转化为状态空间搜索问题，从而将商品网络划分为对应双拣选区域的商品集合方案。利用国内某大型网上超市的实际数据，将所提方法与普遍应用的几种方法进行对比，结果验证了所提方法的高效性和实用性。该方法可为网上超市等企业采用“人-机”双拣选系统解决多品订单履行难题提供理论指导和决策支持。     

利用射频识别技术,追踪客户信息

射频识别技术(RFID)是无线电技术在自动识别领域中的应用.射频识别系统由标签、读写器或阅读器和应用系统(包括连接线路)三部分构成.标签中保存有约定格式的电子数据,在实际应用中,标签附着在待识别物体的表面;阅读器又称为读邮装置,可无接触地读取并识别标签中所保存的电子数据,从而达到自动识别物体的目的,进一步通过计算机及计算机网络实现对物体识别信息的采集、处理和远程传送等管理功能.     

网络品牌社群中的创新活动及其前因与后效研究

选择品牌认同与社群认同作为网络品牌社群中创新活动产生的心理前因,以社群创新成效为创新活动的结果变量,通过偏最小二乘法(PLS)路径建模的方法分析上述3个变量与网络品牌社群中的显性、隐性创新活动之间的关系。量化研究证实:品牌认同和社群认同均对社群创新活动有支持作用;社群创新活动在心理认同与创新成效间起完全中介作用;显性创新活动对创新成效有积极作用,而隐性活动则对创新成效存在负面影响。     

企业家协调与企业集群——对珠江三角洲专业镇企业集群化成长的分析

企业集群现象受到越来越多的关注,如何理解其生成发展的机制,关键在于识别这种企业群体的协调或治理关系。本文认为,企业集群是不同于战略网络的一种企业组织协调方式,其关系治理主要是通过企业家而不是网络间的股权与非股权联系实现的。区别于钱德勒的“管理协调”,企业集群组织是“企业家协调”,这是以企业家精神的相互学习、创新为核心而形成的关系治理。本文通过对珠江三角洲专业镇企业集群的企业家特征与过程分析,揭示了企业家协调的本质。     

多维特征视角下基于图卷积网络的专利技术领域自动识别研究

专利审查周期缩短政策的提出与专利申请数量急剧增加的现状给实现专利技术领域识别的专利分类工作带来巨大挑战,如何引入专利自动分类技术提高专利分类工作效率、缩短专利审查周期成为重要研究主题。本文提出基于多维特征和图卷积网络的专利技术领域自动识别方法。该方法根据文献计量学与图表示学习理论从专利摘要、引证专利、专利发明人维度提取专利特征;其次利用专利摘要维度特征生成表征专利文本特征的专利-核心词汇异构网络,并将引证专利、专利发明人维度特征作为专利数字特征嵌入专利-核心词汇异构网络;通过图卷积网络进行半监督学习,确定专利-核心词汇异构网络中专利节点的类别标签,完成专利自动分类任务。为验证本文所提方法的识别效果,采用Incopat全球专利数据库中专利数据进行实验;实验结果表明专利文本特征与专利数字特征共同作为专利特征可以提高专利分类准确率,引证专利信息的引入可以提高专利分类准确率。同时,本文所提方法也给专利技术领域自动识别问题提供新解答思路,为缩短专利审查周期政策的实施提供支撑。     

研发项目过程风险管理方法综合集成问题研究

针对研发(R&D)项目过程风险特征,重点研究和提出了解决研发(R&D)项目过程风险的"模糊-事件树-故障树"综合集成定量方法,并采用算术平均数方法和加权几何平均数方法修正了"模糊-事件树"与"模糊-故障树"综合集成问题。通过实证研究表明,该定量方法能够有效地解决研发项目过程风险实际问题。