基于复杂网络信用风险传染模型探究

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1、基于复杂网络信用风险传染模型探究　　摘要：应用行为金融和复杂网络思想，以投资者情绪和市场流动性对信用风险传染的影响机制为切入点，构建信用风险传染模型。借助随机占优理论，通过理论推导和实验仿真，系统分析了信用风险传染行为的影响和演化机制。研究结果表明：投资者情绪和流动性交互作用对信用风险传染存在显著影响；社会网络结构对信用风险传染的概率和影响范围存在显著影响。关键词：投资者情绪；市场流动性；信用风险传染；随机占优；复杂网络中图分类号：F830.9；F832.5文献标识码：A文章编号：1001-8409（2014）02-0111-07

2、1引言9一般而言，信用风险投资者①情绪是指金融市场上投资信用风险产品的投资者的投机倾向或对信用风险资产的乐观或者悲观态度，反映了信用风险资产的目前价格与内在价值的差别。在现实金融市场上，信用风险投资者易受到自己或他人的主观情绪（其信念的客观程度和认知的心理偏误）的影响，并呈现出系统的长期的一致性，引起市场流动性不足或过剩，而市场流动性的不足或过剩又会进一步提高信用风险投资者的非理性主观情绪程度，最终导致信用风险产品价格剧烈波动。投资者情绪和流动性是金融市场的两个重要特性，也是影响金融市场平稳健康运行的关键因素。2007年次贷危机就

3、是市场投资者悲观情绪和流动性相互作用的结果[1]。由于信用风险投资者的认知过程的偏误和情绪情感偏好等心理方面的原因会使其无法理性地做出正确的判断和理性的决策，对信用风险产品的定价、流动性、信用风险传染等方面均造成了重要影响。同时，流动性变化又会加深信用风险投资者的非理性程度和情绪变化。王丹枫和梁丹[1]认为投资者情绪变化在一定程度上加深了资产价格的市场波动速度和幅度，给市场流动性造成了不容忽视的影响。Baker和Stein[2]认为如果市场参与者情绪程度较高，则市场流动性程度就会较高。同时，市场流动性随着非理性投资者情绪的增加而增

4、加。Hong和Stein[3]认为投资者情绪与流动性具有显著的内在相关性。梁丽珍[4]认为投资者情绪显著影响了资产定价过程（即收益生成过程），而且与市场流动性具有正相关关系，随着投资者情绪的提高，交易对价格的边际冲击变小，市场流动性增加。Zouaoui等[5]认为投资者情绪增加了市场流动性和市场危机的发生概率。Lin和Huang[6]认为投资者情绪影响了人们的心理价格参考点水平，进而影响了人们决策行为。Baker等[7]认为投资者情绪可以在市场间进行传染，而且是通过流动性得以实现的。99行为金融学摒弃了投资者理性假说，认为投资者情

5、绪对整个金融市场有着不可忽视的作用[8]。在信用风险产品交易过程中，投资者潜在地将银行系统的信用风险传播到二级市场，并实现在诸多投资者之间相互传染和扩散。而在这类信用风险传染过程中投资者情绪和流动性的影响是不可忽视的。这类以信用风险交易为特征的信用风险传染问题已经远远超出了传统信用风险传染模型所能够分析的范畴。近几年，随着复杂网络理论的快速发展和应用，国内外学者开始将复杂网络理论引入到金融风险传染的研究领域，也为解决信用风险交易为特征的信用风险传染问题提供了手段和工具。目前应用复杂网络分析信用风险传染主要集中于银行系统，通过分析网

6、络结构特性及其演化对信用风险传染的影响机制[9～15]。林福永和孙凯[16]认为在社会科学研究中，如果把各类作用体抽象为网络节点，各种作用抽象为节点之间的连接线或边，那么，一切事物就都可以抽象为网络。在现实金融市场上，信用风险投资者之间具有非常复杂的网络关系，而且网络关系的变化会影响信用风险传染过程的复杂性，以及信用风险传染的速度和效率。因此，应用复杂网络理论研究信用风险传染具有一定的科学性和可行性。鉴于此，本文基于复杂网络视角，考虑到信用风险投资者情绪和流动性对信用风险传染的影响，通过构建信用风险传染的网络模型，研究信用风险投资

7、者情绪和流动性的交互作用对信用风险传染行为及其演化的影响和作用机制。2信用风险传染的行为分析2.1信用风险传染的投资者情绪驱动机制信用风险传染是金融系统中常见的复杂的社会现象，是一种典型的社会群体的心理行为。在这种社会现象中信用风险投资者的情绪和态度至关重要。从社会群体心理学角度来说，信用风险传染是信用风险的传染者和被传染者之间在信息、情绪、态度、行为等方面的双向互动交流和感染的过程。从传染的渠道来看，信用风险传染主要包括信用风险投资者之间的关系、个体持有信用风险资产的结构特征、信用风险的转移、宏观政策波动及新闻媒介传染等多种方式

8、。从传染过程来看，主要包括信息甄别与筛选→信息认同与强化→市场信息同化→市场剧烈震荡。从心理与行为角度来看，信用风险的传染主要包括对信息的关注与疑虑→心理的认同与情绪激动→情绪感染→群体的趋同行为→危机爆发。这种心理与行为过程主要包含四方面的原因。