Reprint of: On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要追踪金融机构股票收益波动率的关联网络，并重点分析金融危机时期的机构联系，支持波动率与系统性风险方向。
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重印：方差分解的网络拓扑与金融企业关联度测量
- 研究问题
- 如何从方差分解中构造金融机构之间的关联度指标，并利用网络表示追踪股票收益波动率关联在金融危机期间的变化？
- 方法与思路
- 作者用方差分解的组成部分定义多种关联度，将其表示为加权有向网络，并追踪美国主要金融机构每日变化的波动率关联。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方差分解能够定义加权有向网络，所提指标与网络文献中的关联度测度相联系；应用重点考察二〇〇七至二〇〇八年危机。
- 阅读关注点
- 应核对方差分解的构造、预测期限和方向解释、时变估计方式，以及关联度变化能否支持有关风险传导的解释。
- 阅读边界
- 题名标注为重印，仅依据所给出版社摘要；模型设定与具体数值未说明，网络方向不能仅凭摘要解释为因果传播或风险源识别。
原文摘要
We propose several connectedness measures built from pieces of variance decompositions, and we argue that they provide natural and insightful measures of connectedness. We also show that variance decompositions define weighted, directed networks, so that our connectedness measures are intimately related to key measures of connectedness used in the network literature. Building on these insights, we track daily time-varying connectedness of major U.S. financial institutions’ stock return volatilities in recent years, with emphasis on the financial crisis of 2007–2008.