互聯網的外部性特征以及技術性風險，改變著金融系統的風險特征，研究互聯網金融的系統性風險問題具有重要價值。本書結合大數據、機器學習發展，運用復雜網絡和超網絡等網絡模型，研究互聯網金融發展下的我國互聯網金融風險以及由此帶來的整個金融系統風險問題，從而為金融監管部門制定相關監管政策、促進金融系統穩定可持續發展提供理論支撐。本書特色是從網絡科學視角，建立風險模型，量化研究互聯網金融的系統風險。
參與《投資項目評價》、《管理預測與決策方法》、《應用多元統計分析》等3部著作、教材的編著。
目錄
第1章 緒論 1
1.1 互聯網金融風險背景 1
1.2 互聯網金融風險研究的目的與研究意義 2
1.3 互聯網金融風險管理和監管研究現狀 3
1.4 本書研究內容和研究方法 8
第2章 互聯網金融和網絡科學基本理論 11
2.1 互聯網金融 11
2.2 互聯網金融風險 14
2.3 網絡科學模型 17
2.4 復雜網絡 29
2.5 超網絡 31
第3章 考慮互聯網金融的金融系統均衡超網絡模型研究 36
3.1 金融系統超網絡 36
3.2 金融參與主體的行為分析和最優化條件 38
3.3 模型均衡解的存在性和唯一性條件 44
3.4 互聯網金融發展下的金融系統超網絡仿真分析 45
3.5 研究結論 49
第4章 考慮社交關系影響的互聯網金融發展下的金融系統
超網絡均衡模型研究 50
4.1 社交關系及其在金融中的研究 50
4.2 考慮社交關系和互聯網金融的金融系統超網絡構建 52
4.3 各層決策者的行為分析和最優化條件 54
4.4 均衡條件分析 70
4.5 考慮社交關系和互聯網金融的金融系統超網絡仿真分析 73
4.6 研究結論 78
第5章 互聯網金融風險傳染復雜外生網絡模型研究 79
5.1 典型傳染病模型 79
5.2 考慮預期渠道的互聯網金融復雜網絡的構建 82
5.3 互聯網金融復雜網絡統計特征分析 86
5.4 基于SEIS的互聯網金融風險傳染模型 90
5.5 互聯網金融風險傳染模型的仿真分析 95
5.6 SEIS模型下的免疫策略仿真 99
5.7 研究結論 105
第6章 互聯網金融風險傳染復雜內生網絡模型研究 107
6.1 互聯網金融下的金融系統子網絡劃分 107
6.2 互聯網金融風險傳染網絡的構建機理 109
6.3 互聯網金融下的金融整體系統風險網絡 119
6.4 研究結論 122
第7章 基于t-SNE機器學習模型的金融系統風險空間聚集研究 123
7.1 相關研究概述 123
7.2 數據來源和研究方法 126
7.3 省級區域的互聯網金融發展及系統風險分析 128
7.4 地級市區域的互聯網金融發展及系統風險分析 131
7.5 研究結論 133
第8章 微觀互聯網金融風險波動研究 134
8.1 相關基礎 134
8.2 互聯網金融科技公司風險分析方法 136
8.3 研究結論 145
第9章 互聯網金融發展下的金融系統風險監管 146
9.1 確立科學的金融系統風險監管理念和制度體系 146
9.2 構建科學完備的金融系統風險監管網絡體系 147
9.3 重視金融系統風險的空間分布與傳播 149
9.4 研究結論 150
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