01
课程导论
什么是机构间风险敞口？为什么需要网络分析？金融网络的基本概念与课程目标。
导论金融网络
02
网络科学基础
图论基础（节点、边、有向/无向图）、邻接矩阵与度分布、网络的基本拓扑性质。
图论拓扑
03
Python网络分析工具
NetworkX库入门、igraph库简介、数据可视化工具（Matplotlib/Plotly）选型。
PythonNetworkX
04
数据采集与清洗
金融机构数据来源（监管报告、交易数据）、数据清洗与标准化、构建机构-交易对数据集。
数据清洗ETL
05
构建风险敞口网络
从交易数据到邻接矩阵、加权网络与二值网络的选择、对称化与方向性处理。
邻接矩阵加权网络
06
网络可视化基础
节点布局算法（Spring、Circular、Kamada-Kawai）、边权重可视化、颜色映射与图例设计。
可视化布局
07
网络拓扑指标（上）
度中心性、接近中心性、介数中心性——衡量机构重要性的三大指标。
中心性重要性
08
网络拓扑指标（下）
特征向量中心性、PageRank在金融网络中的应用、K-core分解与核心-边缘结构。
PageRankK-core
09
社区发现算法
Louvain算法、标签传播算法、金融网络中的社区结构（如银行集团、影子银行）。
社区发现Louvain
10
风险传播模型
传染病模型（SIR/SIS）在金融网络中的应用、违约级联模型、阈值模型。
SIR级联
11
系统性风险度量
CoVaR、SRISK指标、网络视角下的系统性风险贡献度（DebtRank）。
CoVaRDebtRank
12
压力测试与情景分析
单机构违约情景、多机构协同违约情景、流动性枯竭情景模拟。
压力测试情景
13
网络鲁棒性分析
随机攻击与蓄意攻击、网络韧性指标、关键节点识别与保护策略。
鲁棒性韧性
14
动态网络分析
时间切片网络、滚动窗口分析、网络拓扑指标的时序演化。
动态网络时序
15
跨境风险敞口网络
跨境银行间敞口、主权风险传导、货币错配与汇率风险网络。
跨境汇率
16
衍生品市场网络
场外衍生品（CDS、IRS）的对手方风险网络、中央对手方（CCP）的角色。
衍生品CCP
17
多层网络分析
多层网络概念（银行间市场、证券融资、衍生品）、层间耦合与风险交叉传染。
多层网络耦合
18
机器学习与网络分析
图神经网络（GNN）基础、节点分类与链接预测、异常交易检测。
GNN异常检测
19
案例研究：雷曼兄弟倒闭
从网络视角看2008年金融危机。
雷曼金融危机
20
案例研究：欧洲债务危机
主权-银行风险反馈循环的网络分析。
欧债反馈循环
21
案例研究：Archegos爆仓
衍生品网络中的集中度风险。
Archegos集中度
22
监管科技应用
巴塞尔III框架下的网络监管指标、FSB的G-SIBs评估方法、压力测试报告自动化。
巴塞尔IIIG-SIBs
23
数据隐私与安全
差分隐私在金融网络数据中的应用、联邦学习框架下的跨机构分析、合成数据生成。
差分隐私联邦学习
24
高性能计算
大规模网络分析的并行计算、GPU加速的图算法、分布式图数据库（Neo4j）简介。
GPUNeo4j
25
交互式仪表盘
使用Dash/Plotly构建实时风险监控面板、网络动态过滤与钻取、告警机制设计。
Dash监控
26
报告自动化
自动生成网络分析报告（PDF/HTML）、关键指标看板、监管报送模板。
报告监管报送
27
模型验证与回测
网络模型的校准方法、历史数据回测框架、模型风险与局限性讨论。
回测校准
28
前沿方向
量子计算在图分析中的潜力、数字人民币对支付网络的影响、DeFi网络风险。
量子DeFi
29
综合实战项目（上）
需求分析、数据获取与清洗、网络构建与基础分析。
实战项目
30
综合实战项目（下）
风险传播模拟、报告生成、成果展示与答辩准备。
模拟答辩