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结合图迁移网络的金融网络结构风险传播建模与量化风险评估研究1

结合图迁移网络的金融网络结构风险传播建模与量化风险评

估研究

1.研究背景与意义

1.1金融网络结构风险传播现状

金融网络是现代金融体系的重要组成部分，其结构复杂且相互关联紧密。近年来，

随着金融市场全球化和金融创新的加速，金融网络结构风险传播问题日益凸显。据国际

货币基金组织（IMF）统计，2008年全球金融危机期间，全球金融网络中超过70%的

金融机构受到不同程度的影响，导致全球金融市场动荡不安，经济损失巨大。这充分说

明金融网络结构风险传播的广泛性和严重性。

目前，金融网络结构风险传播主要通过金融机构之间的信贷关系、投资关系、担保

关系等渠道进行。以银行间市场为例，银行之间的同业拆借业务频繁，一旦某一银行出

现流动性风险，可能会通过拆借链条迅速蔓延至其他银行，引发系统性风险。据相关研

究显示，在银行间市场中，单个银行的违约风险可能在短短数日内通过网络传播影响到

超过30%的其他银行，其传播速度之快、影响范围之广令人担忧。

此外，随着金融科技的发展，金融网络的复杂性进一步增加。金融科技公司与传统

金融机构之间的合作与竞争，使得金融网络结构更加多样化，风险传播路径也更加难以

预测。例如，一些金融科技平台通过大数据分析和人工智能技术为金融机构提供风险评

估和信贷决策支持，但这些技术的应用也可能带来新的风险，如数据泄露风险、算法风

险等，进一步加剧了金融网络结构风险传播的复杂性。

1.2图迁移网络技术发展

图迁移网络是一种新兴的人工智能技术，主要用于处理图结构数据的迁移学习问

题。近年来，图迁移网络技术得到了快速发展，在多个领域取得了显著的成果。

从技术发展角度来看，图迁移网络的核心是通过图神经网络（GNN）来学习图结构

数据的特征表示，并在此基础上实现知识的迁移。图神经网络能够自动学习图中节点和

边的特征，捕捉图结构中的复杂关系，为图迁移网络提供了强大的技术基础。例如，在

社交网络分析中，图迁移网络可以将一个社交网络中的用户行为模式迁移到另一个社

交网络中，实现跨网络的知识共享和预测。

在应用领域，图迁移网络技术已经广泛应用于社交网络、生物医学、交通网络等多

个领域。在生物医学领域，图迁移网络被用于蛋白质相互作用网络的分析和药物研发，

通过迁移已知的蛋白质相互作用模式，预测新的蛋白质相互作用关系，为药物靶点的发

现提供了新的思路。在交通网络领域，图迁移网络可以用于交通流量预测和交通拥堵治

2.金融网络结构与风险传播机制2

理，通过迁移其他城市或区域的交通数据和模型，快速适应新的交通场景，提高交通管

理效率。

随着深度学习技术的不断进步，图迁移网络也在不断发展和创新。例如，研究人员

提出了多种改进的图迁移网络架构，如图注意力迁移网络（GraphAttentionTransfer

Network,GATN）和图卷积迁移网络（GraphConvolutionalTransferNetwork,GCTN），

这些改进的架构在处理大规模图数据和复杂图结构方面表现出色，进一步提升了图迁

移网络的性能和应用价值。

1.3研究目的与意义

结合图迁移网络的金融网络结构风险传播建模与量化风险评估研究具有重要的理

论和现实意义。

从理论意义来看，该研究将图迁移网络技术引入金融网络结构风险传播领域，为金

融风险传播的建模和分析提供了新的方法和视角。传统的金融风险传播模型主要基于

统计学方法或简单的网络模型，难以准确捕捉金融网络中的复杂关系和动态变化。而图

迁移网络能够充分利用图神经网络的强大特征学习能力和迁移学习的优势，更准确地

建模金融网络结构风险传播过程，为金融风险理论的发展提供新的理论支持。

从现实意义来看，该研究有助于提高金融网络结构风险的识别和预警能力。通过对

金融网络结构风险传播的建模和量化评估，可以提前发现潜在的风险传播路径和风险

节点，为金融机构和监管部门提供决策依据。例如，通过图迁移网络模型，可以预测某

一金融机构的风险是否会通过网络传播影响到其他金融机构，从而提前采取措施进行

风险防范和化解，降低系统性金融风险的发生概率。