金融网络的动态多因素聚类
摘要：金融工具在存在多个影响相关性结构的因素时，具有形成集群的趋势。具体来说，我们考虑一个包含不同行业部门的公司和位于不同国家的股票投资组合。行业成员和地理位置的结合形成了复杂的聚类结构，其中公司似乎首先根据行业进行划分，然后在每个行业部门内出现地理子聚类。我们认为，标准的重叠聚类和社区检测技术无法捕捉这种类型的结构，并展示了如何使用鲁棒回归技术分别消除行业和地理因素对相关性矩阵的影响。我们的分析显示，2008年金融危机之前，公司并不倾向于基于地理位置形成聚类。这种情况在危机之后立即发生了变化，地理位置成为更重要的聚类决定因素。
作者：Gordon J. Ross
论文ID：1505.01550
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2015-05-08