基于多尺度去趋势交叉相关与 MST 拓扑的网络不稳定性检测
物理与社会
2026-02-12 v1 计量经济学
摘要
我们引入一种基于 Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) 和 Minimum Spanning Tree (MST) 滤波联合使用的多尺度网络不稳定性度量方法。该方法提出的指标量为弹性去趋势交叉相关比率 (Elastic DCCR)，定义为对平均 MST 长度对观察尺度的对数灵敏度的有限差分度量。它捕捉跨越不同投资时间范围内，跨相关网络结构的变形。当应用于全球股票指数网络时，弹性 DCCR 在金融危机期间显著上升，反映出投机者短期协调性增加以及相关距离收缩。该度量揭示了在单尺度分析中难以察觉的网络拓扑尺度依赖性重构，并清晰区分了受压力与稳定市场体制的差异。该方法不假设协方差平稳性，仅依赖尺度相关的去趋势相关性，因此可广泛应用于其他交互强度随尺度变化的复杂系统。
引用
@article{arxiv.2602.10174,
title = {Detecting Network Instability via Multiscale Detrended Cross-Correlations and MST Topology},
author = {Jose De Leon Miranda and Marina Dolfin and George Kapetanios and Leone Leonida},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.10174},
year = {2026}
}