作为包含人类行为的复杂非线性动力系统，金融系统可通过复杂网络理论解构为多层异质实体交互的关系网络，而信息论中的熵与互信息工具则为量化其不确定性提供了关键路径。面对当前地缘政治冲突、气候风险等多重不确定性催生的历史级系统复杂性，亟需融合复杂性理论、网络科学与信息论的跨学科方法，以创新工具赋能金融系统的动态建模与风险解析。

由中国地质大学（北京）黄书培副教授、都柏林圣三一大学 Brian Lucey 教授、首都经济贸易大学刘雪勇副教授和北京化工大学王欣雅副教授合作在 Entropy 杂志发起的 Complexity in Financial Networks 特刊正在征稿中，欢迎对相关话题感兴趣的研究者投稿。

特刊主题：金融网络复杂性（Complexity in Financial Networks）

通过以下链接或文末 " 阅读原文 " 进入官网查看更多信息：

https://www.mdpi.com/journal/entropy/special_issues/B6L2D5N8B3

特刊信息

当前，全球金融系统正面临各类不确定性的冲击，诸如气候风险加剧、中美贸易摩擦、俄乌冲突等，这些因素共同催生了金融系统迄今为止最高程度的复杂性与不确定性。因此，亟需进一步开发基于复杂性理论、网络理论和信息论的工具，以有效补充现有的经济建模方法。

本文集纳金融网络领域的各类理论、建模及实证研究成果。鉴于 Entropy 的聚焦领域，特别欢迎整合信息论方法的稿件。特刊关注的关键词包括：

特刊简介

金融系统属于非线性动力系统范畴，但其复杂性远胜常规系统，因其中涉及人类行为这一关键变量。探索和理解非线性动力系统的一种重要且有效方法是借助复杂网络理论。将金融系统视为由异质实体构成的多层网络，涵盖不同国家和地区的各类金融市场、机构及利益相关者，这些实体通过主要由可用信息决定的金融活动相互作用。这种对金融系统的网络视角，为阐释 2008 年全球金融危机后金融系统的复杂性提供了重要洞见。

信息论作为应用数学的分支，聚焦于信息的量化研究，而金融复杂性恰与信息本质紧密相连。具体而言，信息论中涉及熵和互信息的核心概念，为测量随机变量的不确定性以及刻画 " 某一随机变量的已知信息如何降低另一随机变量的不确定性 " 提供了有效工具。这些理论内涵与金融网络的不确定性和复杂本质高度契合。

特刊主编

黄书培，中国地质大学（北京）副教授博士生导师

研究兴趣：复杂系统、非线性动力学、风险管理、能源与气候金融、博弈论

研究兴趣：公司金融、行为金融、公司金融衍生品

研究兴趣：能源经济学；时间序列分析；中国经济研究；能源投资；能源政策；网络；经济物理学；复杂系统

研究兴趣：金融市场；金融网络；金融复杂性；金融风险

经济学理论的发展与社会环境变化密切相关。一方面，伴随计算机的发展，相应的研究技术日渐成熟，例如非线性动力学、复杂网络、ABM 等，为研究者提供了更强大的分析工具；另一个方面，对 " 均衡 " 的经济学的研究，不能够解释实际的经济现象，例如金融危机、创新产生的新的发展模式等，研究者开始重视经济学的 " 非均衡 " 现象，把经济系统看做复杂系统，并力图做出更能反映现实的研究。经济学内慢慢出现了一种基于更加现实的假设的研究进路，复杂经济学一个新的经济学框架正在形成。

复杂经济学读书会第二季由北京师范大学李红刚、王有贵、张江、陈清华老师以及中山大学袁先智老师联合发起，围绕复杂经济学的内涵、基本方法、普适规律、应用场景四个方面进行探讨。读书会已完结，现在报名可加入社群并解锁回放视频权限。

直面复杂系统，重识经济规律：复杂经济学读书会第二季启动

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