基于集体行动的股市风险在复杂网络中的动态扩散

摘要：运用Granovet t er的集体行动理论和经典阈值模型,在研究股票市场中投资者行动特征基础上,增设复杂网络和异步时间构建拓展阈值模型,通过计算机仿真,研究股市风险在复杂网络下的动态扩散。研究发现:(1)风险阈值特征值激活时,不管网络结构如何,均发生股市灾害。(2)投资者集体规模的扩大,推高了股灾激活阈值,有助于降低股灾发生的风险。(3)风险波动呈现区间效应,当投资偏好异质性高度趋同或趋异时,在复杂网络下,风险扩散可能性更小,速度更慢,原因是复杂网络容易促成趋势的更高度一致或更高度离散,从而降低整体系统风险。但正常证券市场中,投资偏好异质性处于中间状态,复杂网络的信息传播促使风险扩散速度更快,风险更高,范围更广。因此,借助"互联网熟人社会"复杂网络力量,促成更高度一致或高度离散的决策行为,有助于降低金融系统整体风险。这对投资者和金融系统监管都具有一定的启示作用。