全球金融市场的互联性

虽然这些指数都高度依赖，但股票水平的中位数p值较低，表明股票对股票的依赖性存在明显的异质性，市场指数分析无法捕捉到这种异质性。这意味着，Hamao等人（1990）等指数研究中关于市场协同运动的发现应该仔细解释，因为它们涉及到“市场”的一个特定定义。5、全球互联性动态分析在数据集涵盖的八年期间，全球经济和政治事件可能会导致整个市场的共同行动发生重大变化。2008年金融危机、欧元危机和2011年日本海啸就是几个例子。还需要进行动态分析，以显示全球金融一体化的变化。数据分辨率可以以月为单位描述股市相关性。我们采用滚动窗口方法，在13个时间步中使用190天的数据，重叠95天。我们将与之前相同的方法应用于dailydata，并对第3.2节中描述的p值进行定时校正。此外，我们还将研究网络结构的一些措施。图5（a–d）显示了13个结果网络中的4个。有趣的是，这些表述与图3所示的长期表述存在明显偏差。即使在平静时期，集群的数量、相对位置以及扇区（节点）的数量也会有所不同。图5左上方面板中的网络在结构上与其他网络不同。美国和欧洲的股票在网络上形成单独的集团，尽管它们之间有多个链接。一些亚洲市场与欧洲市场联系松散。

中国股市表现出强劲的内部联动性，但与其他市场没有显著关联。随着金融危机的加剧，网络在2008年底发生了重大变化。所有发达市场的股票构成一个相互关联的组成部分。一些美国、欧洲和亚洲股票仍然存在，但边界模糊。韩国、中国和印度的市场似乎是弱连接的卫星。事实上，该网络在许多方面与图3中所示的网络相似，但连接更加紧密，包含了更多的部门和国家。有人可以说，这段时间显示出强烈的传染迹象，因为与之前和长期状态相比，依赖程度明显上升。