信息准则下的稀疏金融网络探索
计量经济学
2026-01-19 v2
摘要
基于预测误差方差分解（FEVD）的金融连通性经验度量往往产生稠密网络结构，掩盖真实传递通道并 complicate 系统风险识别。本文提出一种基于信息准则的新方法，用于探索稀疏且具有经济意义的金融网络。通过将 FEVD 基于的连通性重新表述为回归问题，我们发展了一种一致恢复活跃泄漏通道集合的模型选择框架。我们将该方法扩展到一般化 FEVD 以容纳相关冲击，并引入一种数据驱动的调参程序，使用准外样本预测绩效进行调参。蒙特卡罗模拟表明，该方法在有限样本下效果良好，对约稀疏网络和重尾误差具有鲁棒性。应用于全球股市、S&P500 行业指数和商品期货，结果显示经济环境中普遍存在稀疏网络。
引用
@article{arxiv.2601.03598,
title = {Uncovering Sparse Financial Networks with Information Criteria},
author = {Fu Ouyang and Thomas T. Yang and Wenying Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.03598},
year = {2026}
}