運(yùn)用Granovet t er的集體行動理論和經(jīng)典閾值模型,在研究股票市場中投資者行動特征基礎(chǔ)上,增設(shè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和異步時(shí)間構(gòu)建拓展閾值模型,通過計(jì)算機(jī)仿真,研究股市風(fēng)險(xiǎn)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下的動態(tài)擴(kuò)散。研究發(fā)現(xiàn):(1)風(fēng)險(xiǎn)閾值特征值激活時(shí),不管網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何,均發(fā)生股市災(zāi)害。(2)投資者集體規(guī)模的擴(kuò)大,推高了股災(zāi)激活閾值,有助于降低股災(zāi)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。(3)風(fēng)險(xiǎn)波動呈現(xiàn)區(qū)間效應(yīng),當(dāng)投資偏好異質(zhì)性高度趨同或趨異時(shí),在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下,風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散可能性更小,速度更慢,原因是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)容易促成趨勢的更高度一致或更高度離散,從而降低整體系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。但正常證券市場中,投資偏好異質(zhì)性處于中間狀態(tài),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的信息傳播促使風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散速度更快,風(fēng)險(xiǎn)更高,范圍更廣。因此,借助"互聯(lián)網(wǎng)熟人社會"復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)力量,促成更高度一致或高度離散的決策行為,有助于降低金融系統(tǒng)整體風(fēng)險(xiǎn)。這對投資者和金融系統(tǒng)監(jiān)管都具有一定的啟示作用。

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
一、問題的提出
二、理論回顧與演繹歸納
三、經(jīng)典閾值模型下的股市風(fēng)險(xiǎn)動態(tài)擴(kuò)散
    (一) 參與人數(shù)與股市風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散
    (二) 投資偏好異質(zhì)性與股市風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散
    (三) 經(jīng)典閾值模型的局限性探討
四、拓展閾值模型下的股市風(fēng)險(xiǎn)動態(tài)擴(kuò)散
    (一) 拓展閾值模型分析
    (二) 參與人數(shù)與股市風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散
    (三) 投資偏好異質(zhì)性與股市風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散
    (四) 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與股市風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散
五、結(jié)論與建議



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