近日，中国财政发展协同创新中心（简称“中心”）在跨学科人才培养方面再次取得突破，中心教授、博士生导师姚东旻，博士研究生孙榕、硕士研究生高秋男共同撰写的论文The Network Structure of the China Bond Market: Characteristics and Explanations from Trading Factors在统计物理与宏观经济领域SCI期刊Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 第598卷正式刊发。

Physica A: Statistical Mechanics and its Applications创刊于1975年，主要发表统计力学及其应用方面的研究，旨在通过研究微观统计特性来解释宏观系统的行为，是物理学与宏观经济交叉学科领域的SCI来源期刊。2021年影响因子为3.3, 是JCI分区一区和中科院分区二区刊物。

文章将复杂网络理论应用于中国债券市场结构分析，是复杂网络科学和财政学的跨学科研究成果。其主要贡献在于：一是借助复杂网络理论为中国债券市场的结构和功能提供了有力的工具，并验证“核心-外围”模型在我国银行间债券市场层次结构的适用性。二是将金融市场结构研究与市场交易活动分析相结合，丰富了层次网络结构的经济内涵及意义。文章从网络的角度重新审视交易成本和交易对手效应对市场交易的影响并使用指数随机图模型（ERGM）从机构的属性和相关性来揭示银行间交易网络的形成机制。文章选题来源于业界课题研究。

中心自建立以来，始终坚持跨学科的人才培养理念，致力于从多学科角度开拓学生的学术视野。未来中心将继续加强特色人才培养模式，进一步发挥跨学科平台优势，更好地培养创新型研究人才，服务于学校的“双一流”建设。

文章主要研究逻辑及内容如下：

1. 网络可视化——债券市场的“核心-外围”结构

根据中国银行间债券市场部分时间段的交易记录，为每个交易日构建了一个二元有向交易网络。网络拓扑分析表明，我国债券交易网络具有无标度特征，呈现出稳定的“核心-外围”层次结构。下图具体展示了2018年4月24日的债券市场网络。

2. 网络拓扑分析——债券市场基本特征事实

首先，债券市场交易网络为无标度网络，节点度分布符合幂律分布，少数核心交易机构交易活跃度高，大量外围交易机构零星参与交易。其次，债券市场中机构交易呈现稳定的异配性特征，少量核心机构与大量外围机构间的频繁交易使得债券网络呈现出层次结构。最后，文章采用Rich-core方法识别网络中的核心机构和外围机构，并将每日的交易网络划分为三个子网络。

3. 网络结构的成因——指数随机图模型

基于指数随机图模型（ERGM），文章发现质押利率是塑造债券网络结构的重要因素，而抵押品作为违约风险的补偿，其影响相对较弱。其次，合理的交易对手，包括一级交易商、共享更多共同交易对手的交易机构和已形成长期交易关系的机构，有利于交易网络的形成。最后，文章发现交易成本因素对核心子网络的影响最小，而交易对手因素对中间和外围子网络的影响更为重要。

原文信息：

Yao, D., Sun, R. and Gao, Q., 2022. The network structure of the China bond market: Characteristics and explanations from trading factors. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, p.127347.

阅读原文：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437122002710