Clustered network connectedness: A new measurement framework with application to global equity markets
分簇网络连通性：测度框架及全球股票市场应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以 VAR 冲击识别及方差分解构造分簇网络连通性，直接支持 VAR 与局部投影类及网络方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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分簇网络连通性：测度框架及全球股票市场应用
- 研究问题
- 利用 VAR 方差分解测量市场网络连通性时，如何表达簇间冲击正交、簇内冲击相关的结构，并处理节点排序的影响？
- 方法与思路
- 作者建立分簇连通性框架，结合簇间正交化与簇内广义识别，使排序仅在簇之间相关，并应用于三个地区的十六国股市。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，框架将完全正交化和不正交化作为特殊情形，为按资产类别、行业或地区组织的网络提供更一般的连通性测度。
- 阅读关注点
- 应核对分簇依据、簇间排序敏感性、方差分解的归一化方式，以及不同识别安排对跨市场和簇内连通性解释的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，未核对全文或其他版本；分簇有效性和实证结果未说明，连通性指标不能直接解释为因果传导。
原文摘要
Network connections, both across and within markets, are central in countless economic contexts. In recent decades, a large literature has developed and applied flexible methods for measuring network connectedness and its evolution, based on variance decompositions from vector autoregressions (VARs), as in Diebold and Yilmaz (2014). Those VARs are, however, typically identified using full orthogonalization (Sims, 1980), or no orthogonalization (Koop et al., 1996; Pesaran and Shin, 1998), which, although useful, are special and extreme cases of a more general framework that we develop in this paper. In particular, we allow network nodes to be connected in “clusters”, such as asset classes, industries, regions, etc., where shocks are orthogonal across clusters (Sims style orthogonalized identification) but correlated within clusters (Koop-Pesaran-Potter-Shin style generalized identification), so that the ordering of network nodes is relevant across clusters but irrelevant within clusters. After developing the clustered connectedness framework, we apply it in a detailed empirical exploration of sixteen country equity markets spanning three global regions.