经济和金融网络中的风险依赖中心地位

在一个全球依赖的经济体中，它们都高度互联，形成了一系列复杂的网络。在这种新的情况下，当前的工作为建模人员提供了一个机会，可以提前预测不同机构在当前情况下面临的潜在风险。该建模场景由所分析的机构之间的交互网络组成，假设网络中的传染性很高。通过使用此处定义的可传递性和可循环性度量，建模人员可以了解一家公司如何面临将危机传递给他人的风险，或如何分别处于重复经济困难的循环中。同时，目前的工作可以模拟欧盟、美国或中国的区域或全球金融机构采取的不同缓解措施对这些公司的影响。在这种情况下，建模者应降低系统的传染性，并分析不同公司的风险排名如何变化，以了解其潜在的恢复或破产。9、结论。一般来说，网络中的节点中心性有两种类型：（i）时不变拓扑网络中的节点中心性[29]，或（ii）时变拓扑网络中的节点中心性（又称时态网络）[49]。在这项工作中，我们发展了一个新的节点中心性概念，这取决于网络的拓扑结构和网络作为一个整体所处的外部条件。特别是，我们将全球风险作为影响经济和金融网络的外部因素。我们首先考虑“易感感染”模型及其与网络中节点和边缘的可通信性函数的关系。

然后，我们开发了一个fewcentrality度量，它不仅依赖于节点的局部和全局拓扑环境，而且还依赖于强调系统整体的传染性水平。通过这种方式，我们能够在金融和经济系统中预测节点风险依赖中心的变化，作为系统中全球传染性水平的函数。我们观察到，在不改变网络拓扑的情况下，即在不改变节点之间任何连接的情况下，根据这些新的中心性指标，节点的排名会随着感染率的变化而显著变化。在本文研究的现实世界网络中，我们能够将节点风险依赖中心性的变化与这些网络所处的现实金融和经济世界的事件联系起来。包括在内，我们在这里提供了理论、计算和经验证据，证明即使系统的拓扑结构没有变化，节点中心度也不是一个静态函数42 P.BARTESAGHI、M.BENZI、G.P.CLEMENTE、R.GRASSI和E.ESTRADAat。预计这一新范式将在评估金融和经济系统对其所承担的外部条件变化的稳健性方面发挥重要作用。参考文献[1]F.Allen和A.Babus，《网络挑战中的网络融资：互联世界中的战略、利益和风险》，沃顿商学院出版社，2009年。[2] R.Alquist、R.Mukherjee和L.Tesar，甩卖外国直接投资还是照常营业？，国家经济研究局工作文件，2013年。[3] H.Amini、R.Cont和A.Minca，《金融网络中的传染韧性》，数学。《金融》，2016年第26（2）期，第329-365页。[4] R.Balwin和B.Weder di Mauro，（编辑）。2019冠状病毒疾病时代的经济学。CEPR出版社，伦敦，2020年。[5] A.Barja、A.Martnez、A.Arenas、P.Fleurquin、J.Nin、JJ。拉马斯科，E。

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