金融专业毕业论文研究

随着社会经济的发展，金融业作为国家经济的命脉与核心，在当代国家中的资源配置中起着十分重要的作用。下面我给大家分享一些3000字金融学术论文，希望能对大家有所帮助！金融学术论文3000字篇一 《金融危机防范与金融审计免疫系统完善研究》 金融审计作为国家审计的重要组成部分，在防范金融风险乃至金融危机方面具有重要作用。2007年以来，美国次贷危机引发了整个金融业的连锁反应。2008年，随着美国两大房产公司房利美和房地美被政府接管，美国华尔街排名前五位的投资银行雷曼兄弟公司破产，美林证券被并购，以及美联储联合其他大银行出资7000亿美元救市并由此引发的全球股市持续低迷等一系列事件的接续发生，使美国金融危机逐渐蔓延至其他国家，形成全球性金融海啸，并波及到我国的一些金融机构。随着金融全球化，我国金融业同世界其他国家的联系日趋紧密，如何防范这种输入性金融危机，特别是从国家层面加强金融危机防范十分重要。 2008年3月，国家审计署审计长刘家义提出了“国家审计免疫系统论”的重要观点。认为国家审计作为国家经济社会的免疫系统，首要任务是保障国家安全，即维护人民群众的根本利益，而国家安全包括国家财政、金融、资源、环境和信息安全等。金融审计作为国家审计的重要组成部分，是保护金融安全，防范金融危机的重要手段。因此，发挥和完善金融审计免疫子系统功能是本文研究的重点。面对全球化发展的新形势，特别是近期美国金融危机的发生和蔓延，对深化金融审计工作提出了新要求。作为中国金融监督体系的重要组成部分，金融审计必须注重对影响金融安全问题的研究，发挥其保障金融安全运行的“免疫系统”功能，实现“维护安全，防范风险，促进发展”的目标。 一、金融危机的理论综述和发生机理 (一)金融危机理论综述从金融审计角度有效地防范金融危机，首先要分别从理论和实践两个方面认识金融危机，为金融审计免疫系统的构建提供理论依据和实践 经验 。国际上金融危机理论发展至今已有三代历史。从1979年克鲁格曼(Krugman，1979)具有开创性的完全预见能力模型、1994年奥布斯特菲尔德(obsffeld，1994、1996)、萨斯、托美尔和维拉斯科(Sachs、Tomell、Velaseo，1996)的多重均衡和危机的目促成性模型、到1998年克鲁格曼(1998)、Cometti Pesenti和Roubini(1999)的道德风险危机模型，Radelef和Saches(1998)、Chang和Velasco(1998a，1998b)的金融恐慌模型、金融系统不稳定性模型以及危机传染性模型等，每一种理论模型都对当时在不同国家发生的金融危机进行了解释和说明。 第一代金融危机模型：克鲁格曼的完全预见能力模型。该模型源自对墨西哥(1973—1982)和阿根廷(1978—1981)等国家所发生金融危机的解释和说明，强调外汇市场上投机攻击与宏观经济基础变量之间的联系。根源在于政府的宏观经济政策(主要是过度扩张的货币政策与财政政策)与稳定汇率政策(如固定汇率制)之间不协调。当政府所追求的宏观经济政策与稳定汇率政策不协调时，理性的投机攻击就会发生，最终导致金融危机(朱波，2005)。 第二代金融危机模型：多重均衡和危机的自促成性模型。由于完全预见能力模型没能很好地对1992—1993年爆发的欧洲货币体系危机进行解释，因此，理论界进一步发展了新模型。该模型认为政府维护汇率的过程是一个复杂的政策选择过程，维护汇率稳定是一个政策目标抉择的成本收益权衡过程，强调危机的自促成性质。当政府内外政策不协调时，投机者预期汇率最终会贬值，就会提前抢购外汇，结果是国内的经济状况提前恶化，政府维护汇率的成本增加，从而爆发金融危机。 第三代金融危机模型包括道德风险危机模型、金融恐慌模型和危机传染性模型等。为了对以1997—1998年亚洲金融危机为代表、具有世界影响力的金融危机进行合理解释，出现了很多新模型。其中，道德风险危机模型认为政府对国内银行负债的隐形担保会导致国内银行借贷政策中的道德风险问题，最终使得国内银行的不良贷款增加引发金融危机。在金融恐慌模型中，银行将存款人存款投资于长期项目，当许多存款人从银行提存时，由于银行流动资金有限，不得不停止贷款所支持的长期项目，导致贷款损失，最终引发金融危机。危机传染性模型，主要包括银行同业市场中流动性危机传染和国际金融危机传染;一方面，信息外部性或银行间信贷关系使得银行间破产进行传染，另一方面，Kodresa和Pritsker(1998)认为，信息不对称和跨市场套期保值能力是国际金融危机传染的根本原因。 (二)金融危机发生机理从1994年的墨西哥金融危机、1997年的亚洲金融风暴、1998年的俄罗斯金融危机到2008年美国金融危机，乃至全球性的金融海啸，这些金融危机涉及面广、冲击力强、破坏性大而且持续时间长，因此，应仔细分析这些金融危机发生的机理，从中找出防范和化解金融风险和金融危机的有效手段。尽管每个国家爆发金融危机都有其当时国内外特殊的经济政治原因，但这些金融危机背后都有一些共性原因。 首先，发生金融危机国一般对外资依赖程度高、外债结构不合理。如1992—1994年，墨西哥每年流入的外资高达250亿—350亿美元，而外贸出口并未显著增长，外贸进口占国内生产总值的比重则从1987年的增至1993年的31%，结果造成国际收支经常项目赤字高达230亿美元。 其次，透支性经济高增长和不良资产膨胀使投资者信心受到打击。如1997年亚洲金融风暴，最先在泰国爆发，其海外投资者对投资项目失去信心，导致大量资本外逃。当高速增长条件不充分时，为继续保持速度，这些国家转向靠借外债来维护经济增长。但由于经济发展不顺利，到20世纪90年代中期：亚洲有些国家已不具备还债能力。在东南亚，房地产泡沫导致大量银行不良资产，挫伤投资者信心。 再次，汇市和股市的联动性，金融政策顾此失彼，加之国际金融市场上游资的冲击。墨西哥金融危机中，政府宣布货币贬值意在阻止资金外流，鼓励出口，抑制进口，以改善本国的国际收支状况。但在社会经济不稳定情况下极易引发通货膨胀，也使投资于股市的外国资本因比索贬值蒙受损失，从而导致股市下跌。在亚洲金融风暴中，一些国家的外汇政策不当。为吸引外资，一方面保持固定汇率，另一方面又扩大金融自由化，给国际炒家提供了可乘之机。亚洲金融风暴发生时，在全球范围内大约有7万亿美元的流动国际资本。 最后，经济全球化带来的负面影响。经济全球化使世界各地的经济联系越来越密切，但由此带来的负面影响也不可忽视，如民族国家问利益冲撞加剧，资本流动能力增强，防范危机的难度加大等。金融危机影响极其深远，其暴露了发生经济危机国家经济发展中的深层次问题。从这一意义上来说，金融危机为健全我国的金融监管、完善金融审计免疫系统提供了一个契机。 金融学术论文3000字篇二 《创新金融管理与服务的对策》 摘要：金融业作为国家 经济的命脉与核心，在当代国家中的资源配置中起着十分重要的作用。目前，金融业面临着各种复杂交错的风险， 文章 通过对当前我国金融业面临的金融风险进行原因分析，提出了完善金融 管理与服务的四条对策，通过创新金融管理与服务，以推动金融业的健康可持续 发展。 关键词：金融业;金融风险;金融管理服务 一、金融业面临的金融风险原因 金融业作为国家经济的命脉与核心，在当代国家中的资源配置中起着十分重要的作用。所谓的风险，简而言之，就是指一种行为既可能带来收益，又可能带来损失。那么，金融风险就是指“经济主体在金融活动中受损失的不确定性或可能性。或者说，经济主体在金融活动中预期收益与实际收益出现偏差的概率”[1]。一般来说，市场经济 环境下的金融活动都隐藏着金融风险，这种风险只能控制在一定的限制范围之内，一旦风险过大，金融风险便会爆发出来，甚至有导致金融危机的可能。 那么，金融业面临的金融风险原因主要有哪些呢?可以从以下几点进行分析。 第一，从金融业的布局与发展来看，目前我国金融业存在着单一化的问题。在我国，实行银行改制以来，我国几大国有银行在资金配置上仍然处在绝对支配地位而没有什么改变。资金链主要由国有商业银行控制，融资 渠道 单一，由于广大群众缺的投资渠道过于单一，以及面临着衣食住行的生活成本提高，更多的百姓选择的是宁愿把钱存于银行中。与此同时，企业要发展，则必须对外部资金具有很高的吸纳能力，但是由于国有商业银行的限制，直接融资不能够获得自由的发展，百姓的投资渠道缺乏，企业只有靠向商业银行借贷方能生存发展。这就形成了融资渠道的单一和结构的僵化，使得银行风险处于高水平地位。 第二，从操作从面来看，金融机构存在着操作风险。操作风险，顾名思义，就是指在实际操作过程中存在的风险，表现在金融业中，就是在银行的日常业务操作过程中产生的风险。这种操作风险又表现为以下几点：首先，金融行业 工作人员的个人素质风险;其次，业务操作过程缺乏规范，无规章可循。金融活动是一种多主体互动性质极强的经济活动，他们都是以盈利为目的，由于利益诉求的不同，这就导致了金融活动操作的异化。 第三，从利率的变动来看，我国的金融业存在着愈来愈高的利率风险。在我国，由于对利率市场化进程的管制比较严格，因此各商业银行不能自主调整利率。利率的变动受到统一的系统性调度，由此而带来了较大的系统性利率风险。在利率市场化进程势在必行的今天，银行利率的波动将会变得频繁，由于银行的资产和负债主要都是以金融产品的形式存在，所以受利率变动影响较大，这样以来，在利率市场化的前进中，由于金融机构自身应对利率波动能力的不足，将会带来利率风险。 第四，从信用角度来看，金融机构时刻存在着信用风险。信用风险管理是银行风险管理的首要目标，这是因为银行普遍存在着信用风险。商业银行普遍存在着过度借贷的冲动，因为贷款借出越多，也就代表着业务做得越大，最终有可能获得很好的收益。但是，这就存在着盲目借贷的风险。因为借出的资金大多都是流向高风险的行业，因此极易形成呆账、坏账，这就潜伏着巨大的金融风险。从借贷者来看，他们也在寻求各种手段满足自身利益，从而千方百计逃脱还贷的义务，向银行转嫁风险，使亏损的由银行来承担。于是，各种转嫁风险、贷、拖欠贷款等现象就大有人在，增加了银行的信用风险。 第五，从金融的自由化层面来看，各种金融机构的泛滥，形成了自由化的风险。随着老百姓手中的资金越来越多，而国家已经开始放松对金融市场的管制，这促进了银行业的发展。另外，一些人也纷纷采用各种手段来吸收散在的资金，形成地下金融市场，而一些中小企业在从正规金融渠道筹集资金困难的情况下，容易寻求这种地下金融市场等非正规金融渠道。而那些正规的金融机构，也需要获得比自由化之前更多的利益，便更容易从事那些大风险的活动。 从以上五个方面来看，面对着各种复杂交错的原因，应对金融风险，加强应对金融风险体系，控制与防范金融风险的要求势在必行。 二、完善金融管理与服务对策 在金融业面临着那么多风险和挑战的今天，如何从实际困难中寻找有效应对这些风险和挑战的办法，从而能够不断创新金融管理与服务的方式 方法 ，防范和化解风险，以推动金融业可持续发展，是一份十分艰巨的任务。笔者 总结 以下几条，用以加强和完善金融管理与服务。 第一，改变传统观念，用现代的眼光，创新金融服务产品。所谓的金融产品服务创新，“主要指金融行业为客户提供的价值凝聚形态，包括种类用于投资、避险，或者金融操作便利工具，以及附加在这些产品上的其他劳动价值。”[2]传统的金融行业主要通过提供传统的金融工具为客户提供帮助，现代金融业的发展要求金融机构能够积极利用咨询、信息服务等方式，通过银行卡、股票、支票、债券、汇票、期货、保单等新型金融工具，促进服务的现代化与文明化。另外，为客户提供金融服务时的环境，包括客观环境和主观环境，都要更加人性化，更让人赏心悦目。 第二，从立法的角度来看，要加强金融风险的法律防控。目前，对金融风险的防控已经不是一个要不要实行的问题，而是一个要通过什么方式实行才更有效的问题。首先，我们需要从根本上进行金融立法的完善，从法律层面上规范金融机构及金融主体的合法化行为。另外，要加强金融监管能力。 第三，从准入制度来看，要实行严格的市场准入制度。市场准入制度是体现国家对市场进行干预的“看得见”的手的作用。市场准入既是管理金融市场、防范金融风险的第一道关口，也是市场经济条件下其他一系列金融监管制度建构的基础依据。加强市场准入制度的建设，对各种金融工具、交易机构等注册、审批以及交易的资格都要进行严格的审查，使那些不符合资格的金融机构都不能进入金融市场。 第四，从管理本身来看，要创新金融管理。进行现代化的管理方式，是优化金融机构发展，保证金融机构良好发展的重要组成部分。金融机构要加强本单位激励机制建设，在人事的 组织、岗位、流程、培训、考核、 市场营销 方式等方面积极创新。特别是在新型金融工具不断涌现的今天，要对员工的个人业务素质、道德素质方面进行培训，以获得良好的口碑，增强本单位的软实力。 参考文献： [1]周昌发.金融风险防控法律机制研究[J].经济问题探索,2011(1):145. [2]何东.金融管理与服务创新对策[J].商场现代化,2011(1):188. 金融学术论文3000字篇三 《试谈互联网金融模式与发展问题》 一、互联网金融模式 互联网金融模式分为第三方支付、P2P网贷、众筹模式、互联网理财四种主要模式。 (一)第三方支付 随着信息高度密集化的迅速发展，人们对支付系统的需求越来越高，因此，第三方支付系统从最初的仅限于支付使用的系统逐渐实现了线上线下、综合应用的各种功能，并涉猎到了人们生活中的各个领域。根据用途把第三方支付分为两种类别。第一是独立的第三方支付模式。此模式仅限于电子商务网站支付使用，例如易宝支付等等;第二是依托于B2C、C2C提供担保功能的第三方支付模式。此模式提供的担保功能具体体现为第三方平台负责托管货款、通知商家到款、发货，待买方收到货品检验确认满意后通知第三方平台付款给商家，平台将款项转至卖方账户后完成整个支付流程的交易，例如淘宝网的支付宝、腾讯旗下的财付通等等。 (二)P2P网贷模式 P2P(peer to peer)网贷即个人对个人的网络借款，可以实现借款人享受网络贷款的便捷与高效率。随着P2P网贷规模的不断扩展，根据《2015年3月网贷平台发展指数评级》 报告 中显示，截至2015年3月我国P2P网贷平台增加到了以十大P2P网贷平台陆金所、人人贷、宜人贷、积木盒子、投赚网、微贷网、拍拍贷、有利网、易贷网、红岭创投为首的2160家。P2P网贷模式主要由直接融资、提供本金与利息担保、信贷资产证券化模式构成。其中的直接融资形式的如拍拍贷是为借贷双方只提供纯粹的信息匹配;提供本金与利息的担保平台是以担保机构形式运作的，工作流程为寻找、筛选客户，提供担保、匹配资金;信贷资产证券化是以陆金所与有利网为代表的互联网金融模式。 (三)众筹模式 众筹(crowdfunding)即大众、群众筹资。是指用团购+预购的形式，在互联网平台向网友募集项目资金的一种互联网金融模式。众筹模式让更多的人可以加入到创业行列，因为它利用了网络平台向大众募资，大大降低了募资的成本。同时，他又是向大众小额募资，也进一步分散了投资人的风险。众筹模式为各种项目提供了公平、公开、公正的平台，在通过众筹模式获得项目启动资金的同时，为创业人提供了机会与无限的可能性。例如：2012年10月份美微传媒创始人朱江在淘宝店铺的“美微会员卡在线直营店”，该会员卡是在享受订阅电子杂志的权益同时，可以拥有美微传媒的100份原始股最具代表性;再如2015年李丹妮的京东“万壕计划”是京东首例微商众筹品牌。 (四)互联网理财 互联网理财产品随着互联网金融业的迅速发展而不断涌现，中国互联网信息中心(CNNIC)在2014年第三十四次调查报告中显示我国理财产品用户规模已达到了6383万，使用率数据为。报告中分析了互联网理财产品的长尾效应正和个人零散资金的收益回报现象，这不但提高了互联网理财运营商的商业地位，而且个人零散资金的高收入，也使用户的规模得到了迅速的增长。以2015年7月份的累计万份收益排名图表为例，如下图。 二、互联网金融发展研究 互联网在不断优化用户体验中打造了新经济、新金融时代，带着全新的 思维方式 与 商业模式 ，开始了金融业颠覆性的发展行程。社会的进步与发展需要创新，互联网金融在未来的行业竞争中也是如此，例如：当前第三方支付模式主要以密码支付为主，“刷脸”支付系统的出现与测试，就是对支付系统的创新与完善，未来还会有更加科学、安全的支付系统丰富第三方支付模式。基于移动互联网的迅猛发展，PC互联网的主要平台局面也会逐渐向移动互联网金融方向发展，更多的互联网金融产品服务将会依托于移动互联网实现，尤其是个人理财方面拥有的庞大用户群。随着互联网金融监管政策的陆续出台，互联网金融的风险频发、鱼龙混杂局面会逐渐步入正规化发展。在P2P网贷模式中，一些制约因素与限制条件也会相聚出现，如：年收入必须达到一定的金额才能投资、投资金额不能超过可投资资产的一定比例等等。 互联网金融模式会随着时间的推移不断转化与增加，为了顺应社会经济的发展，互联网金融的旋风式发展越来越专业化，这必将成为金融界的主力军，互联网支付、网贷、金融门户、理财系统会从为大家带来便捷的同时，更加安全、高效、合理与科学化。 猜你喜欢： 1. 金融学术论文3000字 2. 金融专业学术论文 3. 关于金融的专业学术论文 4. 关于金融的国家学术论文

金融类毕业论文参考文献

参考文献就是写论文的时候参考过的书籍或网站，直接关系到论文的分数和质量高低。以下是我为您整理的金融类毕业论文参考文献，希望能提供帮助。

篇一 ：参考文献

[1] 母宇.中国股票市场与全球主要股票市场联动性研究，[C].西南民族大学:2011.

[2] 于会鹏.中国股票市场板块及其与国外主要市场间的联动性实证研究，[C].理工大学:2009

[3] 陈志宁.中外股票市场的联动分析，[C].农业大学:2009.

[4] 汪波.股票市场波动性网络及其应用[C]华南理工，2012

[5] 徐晓萍. 金融危机下证券网络的复杂性特征研究[C]华东师范大学，2013

[6] 陈俊华.中国股票市场网络模型动态研究[C]浙江工业大学，2012

[7] 兰旺森，赵国浩. 应用复杂网络研究板块内股票的强相关性，[J].中山大学学报:2010(6).20-23

[8] 李耀华，姚洪兴.股票市场网络的稳定性研究，[M].江苏省系统工程学会第十一届学会:2012.

[9] 陈花.基于复杂网络的股票之间有向相关性研究，[C].北京邮电大学:2012.

[10] 陈辉煌，高岩，基于复杂网络理论的证券市场网抗毁性分析[J]，金融理论与实:2008(6)154-156

[11] 万阳松，陈忠基. 加权股票网络模型[J].复杂系统与复杂性科学，2005，1(5) :21-27

[12] 李平，汪秉宏.证券指数的网络动力学模型[J].系统工程，2006，24(3):73-77

[13] TianQiu， Bo Zheng，Guang Chen. Financial networks with static anddynamic thresholds，[J]. New Journal of Physics:2010(12).136-138

[14] Nicola Cetorelli， Stavros Peristiani. Prestigious stock exchanges: A network analysis of international financial centers，[J]. Journal of Banking & Finance:2013(37).21-24

[15] Ram Babu Roy， Uttam Kumar Sarkar. Identifying influential stock indices from global stockmarkets: A social network analysis approach，[J].Procedia Computer Science:2011(5).10-13

[16] Xiao fan Liu， Chi k. Complex Network Perspective to Volatility in Stock Markets [J]. International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications:2010(9).12-15

[17] Simutis R， stock trading systems using fuzzy-neural networks andevolutionary programming methods[J]. Self Formation Theory And ，(97).59-63

[18] Dong-Ming Song， Michele Tumminello， Wei-Xing Zhou， Rosario N. Mantegna. Evolution of worldwide stock markets， correlation structure and correlation basedgraphs，[J]. PACS:2011(3).90-92

[19] Xiangyun Gao， Haizhong An， Weiqiong Zhong. Features of the Correlation Structure of Price Indices，[J]. PLOS ONE:2013(4).34-36

[20] MarekGa??zka. Characteristics of the Polish Stock Market correlations，[J]. International Review of Financial Analysis:2011(1-5).

[21] 杨治辉，贾寒梅.股票收益率相关性的网络结构分析，[M].中国控制学会:2011.

[22] 周艳波，蔡世民，周佩玲.金融市场的无标度特征研究，[J].中国科学技术大学学报:2009(8).19-22

[23] Barabasia L， Albert R， Jeong H. Mean-field theory for scale-freerandom networks[J].Physica A， 1999( 272).173-187

[24] 李辉，赵海，徐久强，李博，李鹏，王家亮. 基于k-核的大规模软件核心框架结构抽取与度量，[J].东北大学学报:2010(11).345-347

[25] 李辉，赵海.基于k-核的大规模软件宏观拓扑结构层次性研究，[J].电子学报:2010(6).134-136

[26] 李备友，刘思峰. 网络化市场结构下证券市场传闻的扩散规律研究，[J].华东经济管理:2012(12).90-92

篇二：参考文献：

[1]袁申国，陈平，刘兰凤，. 汇率制度、金融加速器和经济波动[J]. 经济研究，2011，(1).

[2]黄志刚，. 货币政策与贸易不平衡的调整[J]. 经济研究，2011，(3).

[3]George J. Gilboy，钟宁桦，. 度量中国经济:购买力平价的适当应用[J]. 经济研究，2010，(1).

[4]万晓莉，霍德明，陈斌开，. 中国货币需求长期是否稳定?[J]. 经济研究，2010，(1).

[5]裘骏峰，. 投机资本流入、升值预期和最优升值路径[J]. 经济研究，2010，(2).

[6]张屹山，孔灵柱，. 基于权力范式的汇率决定研究[J]. 经济研究，2010，(3).

[7]李成，王彬，马文涛，. 资产价格、汇率波动与最优利率规则[J]. 经济研究，2010，(3).

[8]刘尧成，周继忠，徐晓萍，. 人民币汇率变动对我国贸易差额的动态影响[J]. 经济研究，2010，(5).

[9]黄志刚，陈晓杰，. 人民币汇率波动弹性空间评估[J]. 经济研究，2010，(5).

[10]路继业，杜两省，. 货币政策可信性与汇率制度选择:基于新政治经济学的分析[J]. 经济研究，2010，(8).

[11]卞世博，贾德奎，. 后金融危机背景下的中国经济运行风险管理——第四届中国立信风险管理论坛综述[J]. 经济研究，2010，(12).

[12]赵志君，陈增敬，. 大国模型与人民币对美元汇率的评估[J]. 经济研究，2009，(3).

[13]伍戈，. 中国的货币需求与资产替代:1994—2008[J]. 经济研究，2009，(3).

[14]王晋斌，李南，. 中国汇率传递效应的实证分析[J]. 经济研究，2009，(4).

[15]张瀛，. 汇率制度、经济开放度与中国需求政策的有效性[J]. 经济研究，2008，(3).

[16]中国经济增长与宏观稳定课题组，张平，刘霞辉，张晓晶，汪红驹，. 外部冲击与中国的通货膨胀[J]. 经济研究，2008，(5).

[17]唐翔，. “富人社区效应”还是巴拉萨-萨缪尔森效应?——一个基于外生收入的实际汇率理论[J]. 经济研究，2008，(5).

[18]龚刚，高坚，何学中，. 汇率制度与货币政策——发展中国家和小国经济的思考[J]. 经济研究，2008，(6).

[19]管汉晖，. 浮动本位兑换、双重汇率与中国经济:1870—1900[J]. 经济研究，2008，(8).

[20]施建淮，傅雄广，许伟，. 人民币汇率变动对我国价格水平的传递[J]. 经济研究，2008，(7).

篇三：参考文献：

[1] 方毅，桂鹏. 亚太地区股票市场的联动程度—基于次级贷冲击的`研究[J]世界经济研究，2010(8).27-30

[2] BarabásiA L， Albert R. Emergence of scaling in random networks[J].Science， 1999(286). 509-512

[3] Kim H I network in stock market[J].J KorPhys Soc，2002，40(6)：105-108.

[4] Newman M E structure and function of complex networks[J].SIAM Review，2003(3).167-256

[5] Jukka-Pekka Onnela， Jari Saram?ki， Kimmo Kaski. A comparative study of social network models: Network evolution models and nodal attribute models[J]. Social Networks:2009(4)13-16

[6] 汪小帆，李翔，陈关荣.复杂网络理论及其应用[M].北京：清华大学出版社，2006(1).9-14.

[7] 任卓明，刘建国，邵凤，胡兆龙，郭强. 复杂网络中最小K-核节点的传播能力分析，[J].物理学报:2011(7).90-93

[8] 韩定定，复杂网络的拓扑、动力学行为及其实证研究，华东师范大学无线电物理博士论文[C]，2007

[9] Simutis R， stock trading systems using fuzzy-neural networks andevolutionary programming methods[J].Self Formation Theory And (97)59-63

[10] Xiao fan Liu， Chi k. Network Perspective of World Stock Markets:synchronization and volatility，[J]. International Journal of Bifurcation and Chaos:2012(6).62-66

[11] Ram Babu Roy， Uttam Kumar Sarkar. Capturing Early Warning Signal for Financial Crisis from the Dynamics of Stock Market Networks: Evidence from North American and Asian Stock Markets[J].Journal of Indian Institute of Management Calcutta:2009(8).57-59

[12] 李耀华，姚洪兴.金融危机下股票市场网络的结构特性研究[J].信息工程学院学报，2010(1).23-26

[13] Benjamin M. Tabak， Thiago R. Serra， Daniel O. Cajueiro. Topological properties of stockmarket networks:The case of Brazil[J]. Physica ，2010(389).3240-3249

[14] Chi ，JingLiu，Francis C， M. Lau. A network perspective of stock market[J].Journal ofEmpirica ，4(17).659-667

[15] 闵志锋.上海证券市场的复杂网络特性分析 [J].东北大学学报 (自然科学版).2007 (7).1053-1056

[16] 黄玮强，姚爽，中国股票关联网络拓扑性质与聚类结构分析[J]，管理科学:2008(3).92-95

[17] 高雅纯，魏宗文，汪秉宏.Dynamic Evolution of Financial Network and Its Relation to Economic Crises，[J].World Scientific:2013(2).142-141

[18] 陈守东，韩广哲，荆伟.主要股票市场指数与我国股票市场指数间的协整分析，[J].数量经济技术经济研究:2003(5).35-37

[19] 文圭炫，洪正孝.太平洋地区国家的联动性，[J].商务管理研究:2003(2).111-113

[20] ，Who moves the Malaysian stock market-the Japan[J]，International Journal of Business，2006(8)367-406

[21]Terence，Tai-Leung Chong，Ying-Chiu Wong，Isabel，Kit-Ming Yan，Internationallinkagesof the Japanese stock market，Japan and the World Economy，2007(20)773-786

[22] 周珺. 我国大陆股票市场与周边主要股票市场的联动分析[J]企业经济，2007(1).77-79

[23] Woo-Sung Jung ，SeungbyungChae， Jae-Suk Yang，Hie-Tae Moon. Characteristics of the Korean stock marketcorrelations，[J]. Elsevier Science:2008(2).90-93

[24] Sunil Kumar， NiveditaDeo. Correlation and network analysis of global financial indices，[J]. American Physical Society:2012(8).21-23

篇四：参考文献

[1] Michael Grahama，JarnoKiviahob，JussiNikkinenb， Mohammed Omranc. Global and regional co-movement of the MENA stockmarkets，[J]. Journal of Economics and Business:2013(1). 165-167

[2] 高莹，靳莉莉.沪深300指数与世界主要股票指数的关联性分析[J].金融管理，2008(2). 3-8.

[3] Hwahsin Cheng， John L. Glascock. Stock Market Linkages Before and After the AsianFinancial Crisis: Evidence from Three Greater ChinaEconomic Area Stock Markets and the US，[J]. Pacific Basin Financial Markets and Policies:2006(2).125-127

[4] market linkages and the global financial crisis，[J].Journal of University of Santo Tomas:2009(8).278-280

[5] Ugur Ergun. How does Turkish stock market respond to the externalshocks Pre- and post- crises analyses，[J]. African Journal of Business Management:2012(2).34-37

[6] 赵勇. 金融危机背景下中美欧股票市场联动性研究[C]上海社会科学院，2012(5).76-79

[7] 洪天国. 欧洲股票市场与中国股票市场之间的波动溢出效应研究[C]江西财经大学，2013(1).29-34

[8] 金融市场稳定性的判别与度量[C]山西大学，2012(2).192-196

[9] 陈守东，陈雷，刘艳武.中国沪深股票市场收益率及波动性相关分析，[J].金融研究:2003(7).230-235

[10] 刘存绪.论中国股票市场的国际化，[J].资本市场:2000(4).30-32