股票波动是相互关联的，并在不同的市场网络中放大

该模型的优度为R~ 所有年份为0.3。有趣的是，控制变量——董事会规模和具有财务专业知识的董事比例——显示出大多数可忽略的影响，而企业规模对短期和长期股票表现产生积极和消极的影响（参见附加图S8-S10）。Mantel相关性该相关性是标准Pearson或Spearman秩相关对二元数据的扩展（24）。Mantel相关性的工作原理如下，让我们假设我们有两组n个对象，由它们的相似矩阵Xijand Yij表示，即二元数据。例如，在我们的案例中，网络接近度和市场相似性。皮尔逊-曼特尔相关系数的计算公式为R=Pi>j（Xij-\'\'X）（Yij-Y）Pi>j（Xij）-\'-X）Pi>j（Yij）-其中X=n（n-1） Pi>jXijis是平均Xij值（类似于“Y”）。注意，求和运算只在矩阵的严格上三角部分进行。这是因为相似矩阵是对称的，其对角线元素等于1。对于斯皮尔曼秩-曼特尔相关性，我们首先将矩阵的元素xijand-yijb替换为它们各自的秩。以类似的方式，我们可以计算部分Mantelcorrelations（32）。为了计算相关系数的95%置信区间，我们使用自举程序（33）。我们同时对相似矩阵的行和列进行重新采样，然后对于每次重新采样，我们再次计算Mantel相关系数。重新抽样程序产生了Mantel相关系数的经验分布，我们从中提取了95%的置信区间。