原创《贷款利率市场化前后商业银行股票网络拓扑性质分析》：此文是一篇网络拓扑论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
摘 要：运用复杂网络方法,构建商业银行股票收益率网络,对贷款利率市场化前后商业银行股票网络的拓扑性质变化情况进行分析.结果表明：贷款利率市场化前后,16家商业银行股票收益率相关系数没有发生显著变化,网络的平均路径长度及聚集系数也未发生明显变化,且国有五大行均未占据网络中心节点位置；但贷款利率市场化后国有五大行股票收益距离更近,彼此相关性更强,网络中心节点也发生了较大变化.
关键字：贷款利率市场化；商业银行；股票网络；拓扑性质
中图分类号：F830.593 文献标识码：A 文章编号：
一、引言
贷款利率市场化最终目标是形成以 银行基准利率为基础、以货币市场利率为 、由市场供求决定金融机构存贷款利率的市场利率体系,其核心特征是金融机构自己根据资金状况和对金融市场动向的判断来自主调节贷款利率水平.我国从1986年开始利率市场化尝试,1996年放开银行间同业拆借市场利率,标志着利率市场化正式启动, 2013年7月完全放开贷款利率管制,自此我国利率市场化进程从稳步推进到加速发展,最后实现利率完全市场化.
贷款利率市场化加快了商业银行业务结构的转变,其发展模式从依赖存贷利差为主逐渐向发展中间业务转变.Masood, Sergi 研究发现随着各项改革举措的推进,特别是贷款利率管制逐渐放开,银行业竞争格局正逐步形成,行业整体上呈现出集中和竞争并存的局面[1].Porter , Feyzioglu和Takáts通过分析国外利率市场化进程和实证分析得出,存款利率放开会使得利率上升,但会提高货币当局的政策有效性,经营效益好、风控能力高的银行,尤其是中小银行会从存款利率市场化后获得更大的利益[2].Udoh和 Ogbuagu认为中国利率管制主要为存款利率上限和贷款利率下限的管制,利率市场化会使利率上升,从而抑制边际投资[3].黄树青和孙璐璐利用演化博弈理论分析了存款利率市场化进程中商业银行的策略选择,研究发现随着利率市场化的推进,银行业的利差会缩小；商业银行会逐步对业务作出调整,利率不再是主要竞争手段[4].Lenzu和Tedeschi对银行间网络模型的动态变化及形成机制,以及在这种动态变化过程中对于系统性风险传染时系统稳定性进行了研究,发现简单的随机网络相比无标度网络抵御风险能力更强[5].Beck,Jonghe和 Schepens研究认为金融自由化对银行风险水平有显著的影响并且两者的关系还受到其它因素的综合影响[6].黄晓薇,郭敏和李莹华研究发现,在利率市场化进程中,行业竞争和银行风险承担的相关性状态依赖于利率市场化水平[7].张宗益,吴恒宇和吴俊利用14家商业银行面板数据研究了贷款利率市场化进程中,银行价格竞争及风险行为之间相关性[8].Georg和Poschmann研究了 银行在银行网络中的作用,发现央行活动增强了网络抵抗风险的能力[9].刘超运用复杂网络的方法研究金融危机期间同业拆借市场,发现我国同业拆借市场具有典型的小世界效应和无标度特性[10].
现有研究主要集中在利率市场化对商业银行业务的影响研究,而对于利率市场化进程中商业银行股票网络的相应变化情况的研究很少.事实上,利率市场化会使得商业银行的股价产生较大的波动,从而影响整个商业银行股票网络的稳定性.本研究将运用复杂网络方法,根据商业银行股票日收益率构建关联网络,分析该网络拓扑性质,挖掘商业银行股票网络在贷款利率市场化前后变化信息,以期帮助商业银行提高风险管理水平,更好满足利率市场化的需求,帮助投资者提高投资决策能力,优化投资组合以规避风险,获得更高收益.
二、复杂网络的拓扑性质
(一) 平均路径长度
平均路径长度（Average Path Length）一般用来度量整个关联网络的稀疏程度,它表示网络中所有节点对的路径的平均值：
（1）
其中,Dij即连接i和j两个节点间的路径长度.平均路径长度可以衡量网络的传输效率和性能.小世界网络模型具有如下特征：网络规模和平均路径长度之间有一定的关系,平均路径长度一般情况下会随网络规模N增大而增大.当随着网络规模的增大,平均路径长度增长速度为LnN的阶次,则认为这种网络的平均路径比较小,称为小世界现象.
(二) 聚集系数
聚集系数（ clustering coefficient） 用来描述网络中节点的聚集情况.在很多网络中可能出现这样的情况,节点i和节点j相连,节点j和节点k相连,那么很有可能节点i和节点k相连.这就是节点间存在密集连接性质,聚集系数可以对其进行表示.计算公式如下：
（2）
其中,Ei为节点 i 的Ki个邻接点之间实际边数,节点i通过Ki和其它节点相连,最多可能有Ki（Ki-1） /2条边.整个网络的聚集系数C是所有节点i的聚集系数Ci的平均值.当C 等于 0 时,连边数为0,仅仅是点的集合；而 C 等于 1时,网络中的任意两点都直接相连,是全连通网络.
(三) 节点中心性
1. 度中心性（degree centrality）
度中心性是计算网络中节点中心性最直观的一种方式,度中心性方法基于这样一种思想：重要顶点是那些拥有和其它顶点有较多的连接边数的顶点.显然,一个图的重要性能依据度的大小进行排序.相应地,一个顶点i的度中心性方法定义为：
（3）
2. 接近中心度（Closeness centrality）
接近中心度通过描述信息在网络中传播速度来描述节点在网络中的重要程度,因此在网络图中,这种中心性方法不仅考虑了目标节点和所有其它节点之间的最大距离,而且考虑了这种节点和所有其它节点距离的总和.
（4）
3. 中心度（Betweeness centrality）
网络拓扑论文参考资料：
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