一、本领域的代表性项目

1. 王周伟. 国家自然科学基金面上项目，《结构变化中银行系统性金融风险的多维多重传染研究》（71973098），2020.1-2023.12.

2. 崔百胜. 国家社会科学基金一般项目，《周期不一致背景下世界主要经济体货币政策溢出效应与中国的应对策略研究》（16BJY168）,2016.7-2020.7.

3. 王周伟.教育部人文社科规划基金项目，《空间网络视域中的地方政府债务系统性风险评估研究》（17YJA790075），2017.1-2020.12.

4. 金永红.上海市哲学社会科学规划一般项目，《股权质押下控股股东行为及其监管研究》（2020BJB008），2020.07.-2022.12.

5. 金永红.教育部人文社会科学研究一般项目，《基于行为金融视角的上市公司股利分配政策、投资效率与投资者回报研究》（15YJA790029），2015.07.-2018.12.

6. 邱路.教育部人文社会青年项目，《短序列相关性和复杂网络演化在金融风险量化预警中的应用研究》（18YJC910010），2018.07-2020.12.

7. 汪传江.上海市人民政府决策咨询项目，《上海在全球跨城市并购交易网络中的能级与地位研究—基于国内国际双循环视角》（2020-GZ-22），2020.01-2021.03.

8. 汪传江.上海市决策咨询委员会项目，《中国城市间的资产管理网络研究-基于资产管理机构的受托管理关系视角》（2020-3A-11），2020.06-2021.06.

     

二、本领域的代表性文章

[1]李方方,王周伟,赵海鹏.中国地方政府债务持续期的空间生存分析[J].统计与信息论坛,2020,35(09):9-16.

[2]李方方,魏伟,王周伟.系统重要性地方政府综合识别研究——基于个体风险与信息传染风险视角[J].财经理论与实践,2020,41(01):78-85.

[3]王周伟,赵启程,李方方.地方政府债务风险价值估算及其空间效应分解应用[J].中国软科学,2019(12):81-95.

[4]王周伟,刘少伟,魏伟,姚亚伟.中国地方政府债务风险关联网络的空间特征与影响因素[J].统计与信息论坛,2019,34(12):22-31.

[5]王周伟,陶志鹏,张元庆.基于Spatial AIC准则的空间自回归模型变量选择研究[J].数理统计与管理,2019,38(01):69-80.

[6]王周伟,陶志鹏,张元庆.非正态分布下具有自回归误差项的空间自回归模型变量选择研究[J].统计与信息论坛,2016,31(11):27-32.

[7]王周伟,柳闫.金融集聚对新型城镇化支持作用的空间网络分解[J].上海师范大学学报(哲学社会科学版),2016,45(02):45-55.

[8]王周伟,胡德红,伏开宝.基于系统性风险指数的逆周期资本缓冲动态提取机制研究[J].东南大学学报(哲学社会科学版),2015,17(05):59-67+155.

[9]王周伟,王衡.新常态下中国省域潜在经济增长的市场潜能拉动研究——基于空间面板杜宾误差模型的经验分析[J].经济问题探索,2015(08):8-13.

[10]王周伟,伏开宝,汪传江,胡德红.中国区域信贷顺周期效应的异质性成因分解与时空特征研究——基于面板VAR模型[J].上海经济研究,2015(05):41-52.

[11]王周伟,敬志勇,庞涛.城镇化进程中地方政府性债务限额设定研究[J].山西财经大学学报,2015,37(01):24-36.

[12]王周伟,伏开宝,汪传江,胡德红.中国省域金融顺周期效应异质性的影响因素研究——基于技术进步与产业调整的空间经济分析视角[J].中国软科学,2014(11):27-41.

[13]王周伟,吕思聪,茆训诚.基于风险溢出关联特征的CoVaR计算方法有效性比较及应用[J].经济评论,2014(04):148-160.

[14]茆训诚,王周伟.系统性信用风险的网络传染联动效应研究[J].北京理工大学学报(社会科学版),2014,16(04):57-63+130.

[15]Jin, Yonghong, Jianbang Guo, Xiaozhou Zhou, Sai-Ping Li. IPO market cycles and expansion curse: Evidence from Chinese IPO market [J]. Investment Analysts Journal, 2016, 45(sup1): S46-S62.

[16]Jin, Yonghong, Mengya Yan, Yuqin Xi, Chunmei Liu. Stock price synchronicity and stock price crash risk: Based on the mediating effect of herding behavior of QFII [J]. China Finance Review International, 2016, 6(3): 230-244.

[17]Jin, Yonghong, Qi Zhang, and Sai-Ping Li. Topological properties and community detection of venture capital network: Evidence from China [J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2016, 442: 300-311.

[18]Jin, Yonghong, Zhang, Q., Shan, L., Li, S-P. Characteristics of Venture Capital Network and Its Correlation with Regional Economy: Evidence from China [J]. PLOS ONE, 2015, 10(9): 1-20.

[19]金永红, 汪巍, 奚玉芹. 风险投资网络与区域创新能力研究[J]. 软科学, 2020, 34(11): 33-39.

[20]金永红, 罗丹. 异质信念、投资者情绪与资产定价研究综述[J]. 外国经济与管理, 2017, 39(5): 100-114.

[21]金永红, 蒋宇思, 奚玉芹. 风险投资参与、创新投入与企业价值增值[J]. 科研管理, 2016, 37(9): 59-67.

[22]金永红, 章琦. 中国风险投资网络的网络特性与社团结构研究[J]. 系统工程学报, 2016, 31(2): 166-177.

[23]金永红, 单丽翡, 章琦. 不对称信息下的投资者行为与股市泡沫[J]. 数学的实践与认识, 2015, 45(23): 39-47.

[24]金永红, 李媛媛, 罗丹. 风险投资公司特征与联合投资动机[J]. 中国科技论坛, 2015, 10: 130-135.

[25]金永红, 韩立岩, 陆星忠. ST公司主动戴帽和市场操纵行为研究[J]. 管理科学, 2015, 28(4): 97-107.

[26]金永红. 不对称信息、社会有效投资水平与风险投资契约期限选择[J]. 系统管理学报, Mar. 2015, 24(2): 112-118.

[27]汪传江.中国城市间投资网络的结构特征与演化分析——基于企业并购视角[J].工业技术经济,2019,38(02):87-96.

[28]汪传江.跨城市并购交易网络的层级性特征与企业控制权流动规律研究——基于336个城市间动态有向加权网络的分析[J].财经论丛,2019(06):12-20.

[29]朱敏,汪传江.企业空间区位会影响分析师IPO定价预测的准确性吗?[J].财经论丛,2017(10):60-70.

[30]朱敏,汪传江.金融地理视角下产业转移中经济风险的传染性研究[J].金融管理研究,2014(01):109-124.

[31]赵星,崔百胜.中国货币政策对美国的溢出效应研究——基于两国开放经济DSGE模型的分析[J].中国管理科学,2020,28(07):77-88.

[32]崔百胜,马振宇.中国外商直接投资的产业非对称性研究[J].山东财经大学学报,2020,32(04):41-53.

[33]崔百胜,高崧耀,胡春燕.中国货币政策信贷传导的非对称与时变效应研究——基于PCHVAR模型[J].管理评论,2020,32(03):37-49.

[34]崔百胜,李茜.人民币兑美元在岸离岸汇差波动的时变特征分析与混频宏观影响因素的研究[J].金融管理研究,2020(01):176-194.

[35]崔百胜,李茜.人民币兑美元在岸离岸汇差波动的时变特征分析与混频宏观影响因素的研究[J].金融管理研究,2020(01):176-194.

[36]崔百胜,高崧耀.二十国集团货币政策溢出效应的非对称性与异质性研究——基于PCHVAR模型[J].国际金融研究,2019(12):33-42.

[37]崔百胜,朱麟.政府资助能有效激励创新吗?——基于创新系统视角下DSGE模型的分析[J].管理评论,2019,31(11):80-93.

[38]崔百胜,高崧耀.G20国家差异化金融条件下货币政策的非对称性传导研究[J].国际贸易问题,2019(08):138-156.

[39]崔百胜,葛凌清.中国货币政策对世界主要经济体溢出效应的异质性分析——基于GVAR模型的实证研究[J].华东经济管理,2019,33(08):83-94.

[40]崔百胜. 抓住关键环节构建长三角科创协同新机制[N]. 中国社会科学报,2019-02-26(004).

[41]孙红梅,朱伟琪,崔百胜.金融危机的传导效应——以欧洲金融危机为例[J].金融论坛,2018,23(01):16-26.

[42]崔百胜.中国货币政策应兼顾资产价格与人民币汇率目标吗——基于LT-TVP-VAR模型的实证分析[J].国际贸易问题,2017(08):165-176.

[43]崔百胜,杨晓勤.交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应[J].城市问题,2017(07):48-59.

[44]崔百胜,赵星,张毅.汇率波动加剧、资本流入反应与货币政策效应[J].国际贸易问题,2016(07):153-164.

[45]崔百胜,赵星,王诤诤.中国价格型和数量型货币政策工具效应的区域差异性研究——基于GVAR模型的实证分析[J].华东经济管理,2016,30(06):72-77.

[46]崔百胜,朱麟.基于内生增长理论与GVAR模型的能源消费控制目标下经济增长与碳减排研究[J].中国管理科学,2016,24(01):11-20.

[47]崔百胜,丁宇峰.股价波动、社会福利与货币政策制定——基于中国DSGE模型的模拟分析[J].财经研究,2016,42(01):93-102.

[48]崔百胜,姜逸菲.欧洲主权债务危机的传染效应及空间传染渠道分析[J].国际贸易问题,2015(09):133-144.

[49]崔百胜.粘性信息、通货膨胀惯性与货币政策效应——兼论宏观经济变量的共变性[J].中国管理科学,2015,23(08):18-28.

[50]崔百胜,梁钟元.网络传染下关联企业的系统性综合风险度量与优化配置研究[J].金融管理研究,2014(02):47-59.

[51]王周伟,万里欢,伏开宝,崔百胜.基于ECM-MTARCH-t-CVaR模型的动态套期保值研究[J].金融管理研究,2014(02):60-81.

[52]崔百胜,朱麟.我国彩票销售的空间区域关联与影响因素的溢出效应[J].上海体育学院学报,2015,39(02):11-18+35.

[53]崔百胜,朱麟.基于空间面板模型的中国省际居民收入差距分析[J].华东经济管理,2014,28(11):53-58.

[54]刘江会,陈雷,朱敏.地理距离、城市网络连通性与IPO折价[J].上海经济研究,2020(01):95-106.

[55]朱敏,孙峥.基于用户网络查询行为数据的中国城市吸引力分析[J].城市发展研究,2019,26(10):115-124.

[56]朱敏,李震巍,宋玉平.基于跳回归的高频杠杆交易策略研究[J].统计与信息论坛,2019,34(10):84-91.

[57]朱敏.是地理区位决定了城市的金融类型吗?——基于内外网络金融连接度的分析[J].城市发展研究,2016,23(04):15-20.

[58]刘江会,朱敏.地理因素会影响中国企业IPO的成本吗?——基于“软信息不对称”的视角[J].经济管理,2015,37(10):31-41.

[59]朱敏,刘江会.明星效应、投资者情绪与新股上市后的过度投机[J].财经论丛,2015(01):55-62.

[60]赵秀秀,张震.政治关联与企业创新——外部融资的中介效应研究[J].金融管理研究,2020(02):284-300.

[61]高晓菲,张震.高管薪酬、政治关联与企业创新绩效[J].金融管理研究,2020(02):212-228.

[62]张震.上海金融高等教育国际化发展水平的初步评价[J].上海理工大学学报(社会科学版),2017,39(02):175-182.

[63]张震,徐晟.股指期货的数据频率对统计套利绩效的影响研究——基于动态预测区间的择时交易机制[J].科学决策,2017(02):61-75.

[64]Lu Qiu#, Tianguang Yang, Yanhua Yin, Changgui Gu, Huijie Yang*, Multifractals embedded in short time series: an unbiased estimation of probability moment. Physical Review E, 2016, 94(6): 62201.(SCI二区，主题：金融短序列相关性求解）

[65]Lu Qiu#,Jia Tian Ming; Yang Hui Jie*.Differitial network investigated influences of financial crises on industries.Acta Physica Sinica,2016, 65(19): 0-198901.

[66]Lu Qiu#, Changgui Gu, Qin Xiao, Huijie Yang*, Guolin Wu, State network approach to characteristics of financial crises. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2018, 492: 1120-1128.

[67]Lu Qiu#*, Huijie Yang. Transfer entropy calculation for short time sequences with application to stock markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2020, 559: 125121.(SCI/SSCI二区，主题：金融网络构建与演化)

[68]Lu Qiu# ,Guoyan Huang*, Risk transmission between banks based on time-varying state network. Acta Physica Sinica, 2020, 69(13): 138901.

[69]Lu Qiu#*, Wenya Nan. Brain network constancy and participant recognition: an integrated approach to big data and complex network analysis. Frontiers in Psychology, 2020, 11:1003.(SSCI二区，主题：商业大数据网络构建)

[70]邱路.金融系统演化与危机量化预警研究 ——基于时滞稳定相关网络.统计与信息论坛, 2020, 35(6): 62-70.

三、本领域的代表性出版

[1]王周伟、崔百胜、张元庆编著，《空间计量经济学：现代模型与方法》，北京大学出版社，

2017年3月版.

[2]金永红. 创业风险投资研究：基于福利效应分析的考察[M]. 经济管理出版社, 2018年5月第1版.

[3]王翔，朱敏，R语言数据可视化与统计分析基础，机械工业出版社，2019.

[4]刘江会，朱敏，城市发展、城市竞合与上海全球城市建设，经济科学出版社，2016.