Estimating global bank network connectedness
全球银行网络连通性的估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究银行间高维网络、网络连通性以及跨国和国内联系的变化。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
全球银行网络连通性的估计
- 研究问题
- 全球大型上市银行之间的网络联系呈现怎样的地理结构，其连通性在金融危机期间如何变化，跨国与国内联系分别起何作用？
- 方法与思路
- 作者使用LASSO收缩、选择并估计高维银行网络，以2003—2014年全样本描述静态连通性，以滚动窗口描述动态变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称银行股权连通性具有明显地理特征，并在危机期间上升；动态变化主要来自跨国联系，主权债券连通性则无类似地理特征。
- 阅读关注点
- 应核对网络连通性的具体定义、银行样本筛选、LASSO调参和滚动窗口设置，以及跨国联系变化的分解与稳健性检验。
- 阅读边界
- 仅依据所给Crossref摘要，无法判断网络边的经济含义、估计不确定性或危机变化的因果机制，也不能外推至非上市银行。
原文摘要
Summary We use LASSO methods to shrink, select, and estimate the high‐dimensional network linking the publicly traded subset of the world's top 150 banks, 2003–2014. We characterize static network connectedness using full‐sample estimation and dynamic network connectedness using rolling‐window estimation. Statically, we find that global bank equity connectedness has a strong geographic component, whereas country sovereign bond connectedness does not. Dynamically, we find that equity connectedness increases during crises, with clear peaks during the Great Financial Crisis and each wave of the subsequent European Debt Crisis, and with movements coming mostly from changes in cross‐country as opposed to within‐country bank linkages.