金融市场的模块化动力学

金融市场是一个复杂的动力系统，由银行、公司和机构等多个实体之间各种错综复杂的关系组成。该系统的核心是股票交易机制，它建立了公司和个体之间随时间演化的交易网络。这种网络可以通过公司股票价格时间序列之间的相关性来推断，从而允许借用网络科学的技术来表征整个系统。在此，我们研究了推断出的股票市场网络中社区的存在，并表明仅关于社区的知识即可提供系统拓扑的近乎完整的表示。这是通过定义一个简单的零模型实现的，该模型是所研究网络的随机化版本，仅共享观察到的社区大小和社区间互联性。我们表明，推断网络的许多拓扑特征被零模型生成的网络所继承。特别是，我们发现，在不稳定时期（如金融危机期间），网络会从具有明确定义社区结构的状态偏离，转变为一种更加均匀的拓扑组织。我们表明，此处提出的框架为危机期间市场发生的拓扑变化提供了良好的零模型表示。此外，本工作中使用的一般方法可扩展到其他系统。