Core–satellite graphs : clustering, assortativity and spectral properties

Core-satellite graphs (sometimes referred to as generalized friendship graphs) are an interesting class of graphs that generalize many well known types of graphs. In this paper we show that two popular clustering measures, the average Watts-Strogatz clustering coefficient and the transitivity index, diverge when the graph size increases. We also show that these graphs are disassortative. In addition, we completely describe the spectrum of the adjacency and Laplacian matrices associated with core-satellite graphs. Finally, we introduce the class of generalized core-satellite graphs and analyze their clustering, assortativity, and spectral properties

Loss of Structural Balance in Stock Markets

We use rank correlations as distance functions to establish the interconnectivity between stock returns, building weighted signed networks for the stocks of seven European countries, the US and Japan. We establish the theoretical relationship between the level of balance in a network and stock predictability, studying its evolution from 2005 to the third quarter of 2020. We find a clear balance-unbalance transition for six of the nine countries, following the August 2011 Black Monday in the US, when the Economic Policy Uncertainty index for this country reached its highest monthly level before the COVID-19 crisis. This sudden loss of balance is mainly caused by a reorganization of the market networks triggered by a group of low capitalization stocks belonging to the non-financial sector. After the transition, the stocks of companies in these groups become all negatively correlated between them and with most of the rest of the stocks in the market. The implied change in the network topology is directly related to a decrease in stock predictability, a finding with novel important implications for asset allocation and portfolio hedging strategies.E.F., S.O., and J.A. were supported by the Spanish Ministry of the Economy and Competitiveness under Grant ECO2014-51914-P; the UPV/EHU under Grants BETS-UFI11/46, MACLAB-IT93-13 and PES20/44; and the Basque Government under BiRTE-IT1336-19. J.A. also acknowledges financial support under PIF16/87 from UPV/EHU. E.E. thanks partial financial support from Ministerio de Ciencia, Innovacion y Universidades, Spain, Grant PID2019-107603GB-I00. Brais Álvarez Pereira's work on this study was funded by Fundação para a Ciência e a Tecnologia (UIDB/00124/2020, UIDP/00124/2020 and Social Sciences Datalab – PINFRA/22209/2016), POR Lisboa and POR Norte (Social Sciences DataLab, PINFRA/22209/2016)

Menpekotasun anizkoitzaren modelizazioa eta ondorio finantzario eta ekonomiko batzuk

162 p.La tesis trata sobre el análisis de estructuras de dependencia multivariantes. En este sentido, utilizamos copulas para modelizar las distribuciones multivariantes y cuantificamos su dependencia a través de la tau de Kendall. Así, el primer capítulo contiene un repaso de la teoría de cópulas y las principales cópulas paramétricas en el contexto bivariante y posteriormente generalizamos los resultados al contexto multivariante.En el segundo capítulo utilizamos un estimador no paramétrico de la tau condicionada para analizar el efecto de la calidad institucional en las relaciones entre los pilares que forman el índice de competitividad regional. Además, con un estadístico tipo Wald propuesto que permite analizar restricciones lineales sobre la tau condicionada, obtenemos evidencias de que la dependencia conjunta entre los pilares aumenta con la calidad institucional.Dado que la variación temporal es una característica importante en finanzas, en el tercer capítulo proponemos estimadores no paramétricos cambiantes en el tiempo y analizamos la estructura de dependencia de los principales índices europeos. Los resultados muestran que la tau multivariante refleja de forma adecuada la tendencia de dicha dependencia, además de evidencias de causalidad de la tau de Kendall entendida como medida de riesgo sobre los cuantiles extremos de los rendimientos del mercado.Ante los resultados obtenidos, nos parece interesante hacer un estudio pormenorizado de las relaciones entre los activos. Para ello, en el cuarto capítulo introducimos el concepto de redes, sus propiedades principales y cómo pueden analizarse a través del algebra matricial. Con estas herramientas, en el último capítulo construimos las redes que forman los activos financieros en distintos mercados y estudiamos su estabilidad a lo largo de los años. Los resultados muestran una pérdida significativa de la estabilidad alrededor de septiembre del 2011 para España, EEUU, Grecia, Portugal e Irlanda. Dicha transición está propiciada por un grupo reducido de activos de baja capitalización pertenecientes a sectores no financieros y muy negativamente correlacionados, lo que deja en evidencia la importancia de medir la conectividad de los activos de cara a políticas regulatorias y el control del riesgo sistémico