关键词：复杂网络 系统性风险 graphical lasso算法 小世界效应 

摘要：基于2008年1月1日至2017年12月31日30家中美上市银行的数据,运用Graphical LASSO算法估计和可视化了中美银行间的高维网络结构关联度,同时运用网络中心性、簇系数、小世界效应指数、网络密度等指标刻画银行网络拓扑结构特征和银行间系统性风险传染路径。研究发现：总体上中美银行之间的关联度较弱,系统性风险跨境传染的路径较少;大型银行及系统重要性银行在网络中的影响力较强,部分股份制银行也具有较强的信息溢出效应和调节能力,并且具有一定的小世界效应;金融危机或股灾期间,跨国银行网络的小世界效应和网络密度会增强,国内银行网络的小世界效应也会略有提升,系统性风险的传染路径也随之拓宽。强有力的救助计划或调控政策可以有效抑制,甚至削弱银行网络中的小世界效应,防止系统性风险通过关键节点向其他银行蔓延。

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