经济结构特性的计算分析

前一种情况下更好的预测结果可能表明，错误的财务网络捕捉到了可以转换为有益预测的实际有意义的信息。作为另一个具体例子，我们想看看投资者网络[104]。麦克劳德（MacLeod）[104]利用这些网络调查了利益相关者的社会属性。此外，他们还将其与所谓的社会活动家倡导网络进行了比较。值得一提的是，这些网络类可以通过比较图度量进行比较[55]。这将极大地扩展[104]中的工作，因为这将导致对这个问题进行彻底的图论处理。另一个使用定量网络度量分析投资者网络的例子见【116】。经济和金融领域对网络的研究因多种原因而激增。金融和经济系统往往是复杂的，有必要关注相互作用的模式，以了解其中系统和代理的行为。来自不同系统的各种来源的越来越多的可用数据使研究人员能够测试和应用理论[92、97、116143、75]，但也可以进行解释性研究[115、114、27、89、64、138、10]，以更好地实证理解金融和经济系统。与此同时，经济学和金融学中的网络研究非常分散。这项研究不仅在研究主题和应用方面支离破碎，而且在研究方法、学科及其期刊方面也是如此。在经济学中，网络有几个应用领域，包括网络游戏[9,28]、劳动力市场[33,16]、国际贸易[120,37]和社交网络[110]。

这类研究通常发表在知名的经济学杂志上，但特别是国际贸易研究也发表在跨学科杂志上（例如，参见[19，91，125]）。在金融领域，复杂的系统和网络有助于更好地分析和监测金融系统中的系统性风险研究，关于这一主题的研究已在金融期刊【1、105、84、50、20】和多学科期刊【77、14、38、13】上发表。正如【90】所强调的，在系统风险领域，理论和应用之间的差距仍需弥合，这一点很重要，因为在这一领域，网络理论可以产生即时和持久的影响。其次，关于金融市场网络的研究论文主要发表在多学科、复杂性和物理杂志上，而不是在金融杂志上（例如，参见[115、114、58、57、15138、112、73]），尽管最近存在例外情况[79、116、3]。网络方法可用于研究投资者的共同行为和互动，鉴于投资者网络结构对股票价格动态非常重要[143]，金融期刊在投资者行为研究中采用网络方法的速度如此之慢和微乎其微令人惊讶。在经济物理学中，论文通常是数据驱动和探索性的，而在金融期刊上发表的论文则依赖于模型，通常是在理性个人选择的新古典经济学范式下。不同期刊之间的研究问题和方法可能非常不同，事实上，研究人员的不同兴趣和背景可以部分解释这一点。然而，不同的研究方法（例如。

探索性研究与确认性研究）可以相互受益，网络研究中最重要的可能性之一是在不同期刊类别（即多学科期刊、复杂性、（经济）物理学和金融期刊）上发表的研究之间进行实际互动。尤其是，数据驱动的研究可以通过提出应进行理论解释的观察结果来支持“传统”的金融研究，另一方面，理论模型应通过大型数据集以及非金融期刊使用的替代方法进行仔细的反映和评估。此外，还可能在财务建模中使用探索性研究中开发的方法。例如，[138]提供了一种方法来估计投资者之间的联系并检测投资群体，该方法可用于验证个人投资者互动和信息转换中的金融理论。例如，由于投资者网络与波动率动力学之间存在理论关系[143]，因此可以使用为估计投资者之间的联系而开发的方法[138，10]来生成状态变量，并将其扩充到波动率模型中，以提高风险管理和期权定价的准确性。解决这个问题需要对两种网络推理方法都有经验，这两种方法通常发表在多学科期刊上（例如，参见[138]），以及建立的时间序列模型。结论本次调查旨在展示图论方法在研究经济问题中的应用。

我们希望这将有助于使经济网络的研究在经济和金融领域更受欢迎和更容易获得，因为这些方法对于揭示我们全球互联世界的巨大潜力。8致谢Smatthias Dehmer感谢奥地利科学基金对这项工作的支持（项目P26142）。JK获得了欧盟地平线2020研究与创新计划（European Union Horizon 2020 Research and innovation Program）的资助，资助项目编号为675044“BigDataFinance”。参考文献【1】Daron Acemoglu、Asuman Ozdaglar和Alireza Tahbaz Salehi。金融网络的系统风险和稳定性。《美国经济评论》，105（2）：564–6082015。[2] L.Adamic和B.Huberman。万维网的幂律分布。《科学》，287:2115a，2000年。[3] 肯尼斯·R·埃亨。信息网络：来自非法内幕交易技巧的证据。《金融经济学杂志》，125（1）：26–47，2017年。[4] R.Albert和A.L.Barabasi。复杂网络的统计力学。修订版。《现代物理学》，74:472002。[5] E·B·艾伦。测量软件的图形抽象：一种信息论方法。第8届软件度量国际研讨会论文集目录，第182页。IEEE计算机学会，2002年。[6] 卡洛·阿尔托蒙特和阿曼多·龙吉。企业集团作为企业的层级：垂直整合和绩效的决定因素。欧洲中央银行WP系列，（第1554号），2013年。[7] 萨曼·哈桑扎德·阿明和张国庆。需求和回报不确定的闭环供应链网络多目标设施选址模型。应用数学建模，37（6）：4165–41762013。[8] J Arnold、ML Bech、WE Beyeler、RJ Glass和K Soram"aki。银行间支付流的拓扑结构。纽约联邦储备银行，《斯塔夫报告》，2432006年。[9] Coralio Ballester、Antoni Calvó-Armengol和Yves Zenou。网络中的名人录。

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