本专著以关联网络的相关模型和方法为基本工具，结合经典金融计量模型，主要研究系统性风险的传染特征。本专著包含五篇共十五章内容。*章和第二章组成基础篇，其中*章是绪论部分，主要阐述本书的选题背景和研究意义，第二章是预备知识，主要介绍下文的实证过程中用到的模型和方法。第三章至第七章组成第二篇，主要利用关联网络模型研究全球股市间的风险传染问题。第八章至第十章组成第三篇，主要借助关联网络分析全球主要股市对我国股市的波动溢出效应。第十一章至第十三章组成第四篇，主要从关联网络视角出发刻画我国股市的波动溢出效应和股市与宏观经济间的相互影响。第十四章和第十五章组成第五篇，主要通过关联网络模型识别投资基金的风格。
本专著是作者2013年由中国经济出版社出版的《基于谱聚类的金融时间序列数据挖掘方法研究》一书中相关研究成果的延续和深化，是著者主持的国家自然科学基金资助项目《有向加权网络上基于模式的谱聚类研究(61463039)》、中国博士后科学基金资助项目《基于有向加权网络的股票市场风险传染研究(2015M581192)》和内蒙古自然科学基金资助项目《面向金融风险传播的有向加权图上的谱聚类研究(2014BS0706)》的系列成果之一。
苏木亚，男，蒙古族，1983年10月出生于内蒙古通辽市奈曼旗。2011年12月毕业于大连理工大学管理与经济学部，获管理学博士学位。2012年01至今供职于内蒙古大学经济管理学院金融系，副教授、硕士研究生指导教师。
目录
第一篇基础篇
第一章绪论
本章参考文献
第二章预备知识
第一节单变量GARCH(1,1)模型
第二节VAR模型
第三节Granger因果关系检验模型
第四节脉冲响应函数
第五节独立成分分析方法
第六节多路归一化割谱聚类方法
本章参考文献
第二篇全球主要股市间的风险传染研究
第三章基于谱聚类—独立成分分析—Granger因果关系检验模型的金融风险协同溢出分析
第一节引言
第二节基于谱聚类—独立成分分析—Granger因果关系检验的金融风险协同波动溢出度量模型介绍
第三节金融风险协同溢出实证分析
第四节结论
本章参考文献
第四章全球主要股市波动率的聚类特征分析
第一节引言
第二节改进的多路归一化割谱聚类方法及其应用
第三节全球主要股市波动率的聚类特征实证分析
第四节全球主要股市波动率的聚类结果分析
本章参考文献
第五章有向加权网络上基于引用模式的谱聚类视角下的金融风险传染
第一节引言
第二节有向加权网络上基于引用模式的谱聚类及其在金融风险传染中的应用
第三节数据及描述性统计
第四节结论
本章参考文献
第六章东亚主要国家和地区金融危机传染实证研究
第一节引言
第二节数据选取及预处理
第三节东亚主要国家和地区金融危机传染实证结果
第四节结论
本章参考文献
第七章股指期货市场和现货市场间的协同波动溢出分析
第一节引言
第二节股指期货市场和现货市场间的协同波动溢出实证分析
第三节结论
本章参考文献
第三篇全球主要股市对我国股市的风险传染研究
第八章全球主要股票市场对我国股市的多渠道协同波动溢出效应——欧债危机背景下基于中证行业指数视角的研究
第一节引言
第二节全球主要股票市场对我国股市的多渠道协同波动溢出效应实证分析
第三节实证结果分析
第四节实证结果对比
第五节结论
本章参考文献
第九章金融风险对中国主要股市的多渠道协同传染分析
第一节引言
第二节金融风险对中国主要股市的多渠道协同传染实证分析
第三节结论
本章参考文献
第十章美国股市对沪深股市的波动溢出渠道研究
第一节引言
第二节盲源分离模型及其在波动溢出渠道分析中的应用
第三节美国股市对沪深股市的波动溢出实证分析
第四节结论
本章参考文献
第四篇中国股市的风险传染研究
第十一章中国股市与宏观经济之间线性与非线性动态关联性检验
第一节引言
第二节非线性Granger因果关系检验方法
第三节中国股市与宏观经济之间的动态关联性检验
第四节结论
本章参考文献
第十二章内蒙古上市公司股价波动性研究
第一节引言
第二节内蒙古上市公司股价波动性实证分析
第三节结论
本章参考文献
第十三章人民币即期外汇牌价之间的协同波动溢出分析——基于中国银行数据的实证分析
第一节引言
第二节人民币即期外汇牌价之间的协同波动溢出效应实证分析
第三节结论
本章参考文献
第五篇基金投资风格识别方法研究
第十四章基于谱映射的非线性Sharpe模型及其在基金投资风格识别中的应用
第一节引言
第二节基于谱映射的非线性Sharpe模型
第三节基金投资风格识别实证分析
第四节结论
本章参考文献
第十五章基于多尺度谱映射的基金投资风格显著特征识别方法
第一节引言
第二节基金投资风格识别模型
第三节基于多尺度谱映射的基金投资风格显著特征识别
第四节参数选取对识别方法性能的影响
第五节我国部分开放式基金的投资风格显著特征识别
第六节结论
本章参考文献
后记
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