市场条件下的金融网络核心-外围动力学：基于条件 p-阈值互信息的框架
统计金融
2026-01-05 v1
摘要
本研究利用基于条件 p-阈值互信息 (MI) 的最小生成树 (MST) 框架，探讨金融市场结构在疫情期间如何重组。我们分析了来自四个不同 QUAD 国家（美国、日本、澳大利亚和印度）最大的股票之间的非线性依赖关系。通过 Hellinger 距离和 Hilbert 谱识别熊市，当 HD = mu_H + 2*sigma_H 时发生熊市，将数据划分为震前、震中和震后三个时期。条件 p-阈值 MI 滤除共同市场效应，并应用置换检验进行显著性测试。得到的经验证实的依赖关系用于构建跨时期比较的 MST 网络。熊市期间，网络更为集成，路径长度更短、中心性更高、代数连通性更低，表明系统脆弱性增加。核心-外围结构衰减，外围易受冲击影响，反无倾向混合有助于冲击传播。熊市后期的网络仅部分恢复。基于普鲁本-里奇尔定律的余波分析显示，熊市后大幅波动事件的相对发生频率更高。结果在所有市场中均一致，突出了基于条件 p-阈值 MI 框架捕捉非线性相互依赖性和系统脆弱性的潜力。
引用
@article{arxiv.2601.00395,
title = {Core-Periphery Dynamics in Market-Conditioned Financial Networks: A Conditional P-Threshold Mutual Information Approach},
author = {Kundan Mukhia and Imran Ansari and S R Luwang and Md Nurujjaman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.00395},
year = {2026}
}