Systemic Risk Radar: A Multi-Layer Graph Framework for Early Market Crash Prediction
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摘要
本文提出 Systemic Risk Radar (SRR)，将市场表示为动态多层图（相关性、行业/因子、舆情层），并使用图神经网络结合时序编码器对系统性脆弱性进行提前预警。基于 44 只样本标的与历史危机窗口的实证，作者展示了基于相关性图的快照 GNN 与简化时序 GNN 在若干历史危机中能提供有意义的早期预警信号，但单层相关性表示在 COVID-19 这类外生事件下表现受限，需扩展多层（行业/情绪）与更强的时序建模以提升稳健性 [page::1][page::11].
