データ構造と分析の構築方法
データ構造として、次のように構築された重み付きの指向 マルチグラフが選択されました。
- ピーク-企業/企業
- 頂点Aが頂点Bで示される部分に属している場合、2つのエンティティは頂点Aで始まり、頂点Bで終わるエッジで接続されました
計量プロセスは次のとおりです。 会社の価値はグラフの上部に書き込まれます。 エッジには、0から1の範囲の値が割り当てられます。これは、ある会社の別の会社の所有権のシェアに対応します。 たとえば、エッジが頂点AとBを接続し、重みが0.51だった場合、これはAが企業Bの51％を所有したことを意味します。あるピークから別のピークへの到達可能性。 この場合、エッジの数値が乗算されます（実際、AがBの50％を所有し、BがCの50％を所有する場合、Aは図の状況Aの25％を所有します）。
計量のいくつかの例を次の図に示します。
会社情報は、 Orbis 2007データベースから取得されました。 このリポジトリの独自性は、膨大な数の企業に関する一般的な情報だけでなく、企業の構造、リスク要因など、企業の個々の特性も提供することです。
結果のグラフを分析するために、3つの異なる方法が使用されました。
- 線形モデル。 会社の支配権は、所有権に比例してすべての所有者に分割されます。
- しきい値モデル。 建設スキームは線形のものに似ていますが、所有者の割合が「コントロール」の確立されたしきい値を超えない場合のみです（この研究ではこの値は50％ですが、これは常に真実ではありません）。 会社の過半数の所有者、つまり会社の50％以上を所有するエンティティが存在する場合、完全にその管理下に置かれます。
- 密度モデル このモデルでは、会社の支配権はすべての所有者の株式の割合に応じて分割されます。 この場合、たとえば、所有者の1人が小さなシェアを持ち、他のすべての所有者がさらに小さなシェアを持っている場合、彼は会社のコントロールの重要な部分を手に集中できます。
上記のモデルを適用した結果、最大のグローバル持株会社に対応する強力な一貫性のあるコンポーネントをグラフで特定することが可能になりました。
作品の視覚化の結果は、蝶ネクタイ図でした。 「バタフライ」の中心は、強いつながりの構成要素であり、そこから従属するdependentがそこから出発します。
結論
私の意見では、この結果は大手企業と世界経済全体のリスク分析とストレステストに使用できます。
金融リスク分析のトピックであるストレステストが興味深い場合は、これらのプロセス（VaR、SVAなど）の数学的モデリングに関する一連の記事を作成してみます。
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