The local Gaussian correlation networks among return tails in the Chinese stock market
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摘要
本报告提出并构建基于局部高斯相关系数的中国股票市场收益尾部（正尾和负尾）金融网络，系统分析了节点中心性、最短路径长度和网络熵等指标。研究发现，负尾局部高斯相关网络在揭示市场风险方面优于正尾网络和传统Pearson相关网络，尤其在2007-2008全球金融危机和2015-2016年中国股市波动期间风险表现更为敏感，建议未来研究优先关注负尾局部高斯相关网络捕捉极端风险特征 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6]。
