本书主要从金融系统的复杂性和非线性本质出发,运用行为金融理论、信息经济学、复杂网络理论、空间结构理论、非线性系统理论等理论思想和分析方法,针对金融市场中信用风险传染及其演化进行复杂性建模和分析,通过定性与定量相结合,借助计算实验与仿真对信用风险传染机制及演化的复杂性及其规律特征进行深度剖析,挖掘金融市场中信用风险传染的形成要素、影响机制及演化特征。
1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 相关研究现状 3
1.2.1 信用风险传染内涵与外延的研究现状 3
1.2.2 信用风险传染机制的研究现状 5
1.2.3 信用风险传染模型的研究现状 6
1.2.4 复杂性理论在金融研究中应用的研究现状 9
1.3 现有研究的不足 11
1.4 本书的研究内容、方法、框架体系与创新点 12
1.4.1 主要研究内容 12
1.4.2 主要研究方法 13
1.4.3 本书的框架体系 14
1.4.4 本书的创新点 16
2 相关理论与方法基础 17
2.1 行为金融理论与方法 17
2.1.1 前景理论 17
2.1.2 情绪与态度 21
2.2 非线性理论与方法 21
2.2.1 复杂网络理论与方法 21
2.2.2 平均场理论与方法 27
2.2.3 时滞微分方程 29
2.2.4 非线性动力学 30
2.3 随机占优理论与方法 34
2.3.1 随机占优理论 34
2.3.2 随机占优准则的基本性质 37
2.4 熵空间理论与方法 39
2.5 本章小结 40
3 金融市场信用风险传染的非线性及其经济学解释 41
3.1 金融市场信用风险传染的相关概念界定 41
3.1.1 信用风险的概念界定 41
3.1.2 金融市场信用风险传染的概念界定 44
3.1.3 金融市场信用风险传染的传染源与传染对象 47
3.1.4 金融市场信用风险传染的传染条件 51
3.1.5 金融市场信用风险传染的传染力度与传染效应 55
3.2 CRT 市场交易对手信用风险传染机制研究 57
3.2.1 CRT 市场信用风险传染的微观机制 57
3.2.2 CRT 市场信用风险传染的宏观机制 60
3.3 金融市场信用风险的传染渠道分析 62
3.3.1 经济渠道 62
3.3.2 金融渠道 64
3.3.3 其他渠道 66
3.4 金融市场信用风险传染的非线性特征及其经济学分析 66
3.4.1 金融市场信用风险传染的多重反馈效应 67
3.4.2 金融市场信用风险传染的时间延迟效应 69
3.4.3 金融市场信用风险传染的惯性效应 70
3.4.4 金融市场信用风险传染的蝴蝶效应 71
3.4.5 金融市场信用风险传染的时空分离效应 72
3.5 金融市场信用风险传染的非线性分析原理 72
3.5.1 金融市场信用风险传染的内外兼顾原理 72
3.5.2 金融市场信用风险传染的系统性原理 73
3.5.3 金融市场信用风险传染的非线性原理 74
3.5.4 金融市场信用风险传染的动态演化原理 75
3.5.5 金融市场信用风险传染的有限时空原理 75
3.5.6 金融市场信用风险传染的经济行为主体行为认知偏差与情绪原理 76
3.6 本章小结 77
4 金融市场信用风险传染影响因素分析——以CDS 为例 78
4.1 引言 78
4.2 CDS 交易对手信用风险传染特征分析 79
4.3 CDS 交易对手信用风险传染的影响因素 80
4.3.1 道德风险和逆向选择 80
4.3.2 财务风险 81
4.3.3 交易对手情绪 82
4.3.4 CDS 产品的复杂性 83
4.4 CDS 交易对手信用风险传染机制分析 84
4.4.1 基于信息不对称性的CDS 交易对手信用风险传染分析 84
4.4.2 基于CDS 创新扩散的CDS 交易对手信用风险传染分析 85
4.4.3 基于CDS 交易的CDS 交易对手信用风险传染分析 86
4.5 CDS 交易对手信用风险传染的博弈分析 87
4.5.1 模型假设 87
4.5.2 模型构建 88
4.5.3 模
陈庭强，男，1983年11月生，南京工业大学教授、南京工业大学校学术委员会委员、南京工业大学经济与管理学院院长助理、南京大学博士后、东南大学管理学博士、美国明尼苏达大学双城校区(Universityof Minnesota Twin Cities)访问学者(2015年9月～2016年9月)、硕士生导师。曾获江苏高校“青蓝工程”很好青年骨干教师(2016年)、江苏省高校很好中青年教师和校长境外研修计划(2015年)、2016年度江苏省社科应用研究精品工程一等奖、第四届江苏省生产力理论与实践很好成果二等奖、南京市第十一届自然科学很好学术论文三等奖等。
