简介：本文运用随机矩阵理论（RMT）和相关系数动态演化模型建立全球股指二次“去噪”相关系数矩阵，并采用阀值法构建全球股市网络，进而分析该网络拓扑结构特性和解释风险在网络中的传染效应。研究发现，全球股市网络呈现出“小世界”效应；在θ=0．1数量水平下，全球股市网络具有较强的鲁棒性。同时，英国和荷兰的股票市场风险传染对网络整体的冲击较大；股市网络中各个股市间的风险传染路径与相关国家经济实力相关联，体现出较强的同配性。
基于随机矩阵理论的股市网络拓扑性质研究
