Struktura społeczności sieci powiązań rad dyrektorów przedsiębiorstw na polskim rynku kapitałowym

• Autorzy: Dariusz Siudak

Warianty tytułu

Community Structure in the Boards Network of Enterprises on Polish Capital Market

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule podjęto problematykę struktury społeczności sieci przedsiębiorstw powiązanych wspólną dyrekcją. Badaniem objęto 518 przedsiębiorstw w ramach największego komponentu spośród łącznie 902 przedsiębiorstw notowanych na głównym rynku Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie oraz na rynku NewConnect pod koniec 2014 r. Oceny siły struktury społeczności dokonano za pomocą funkcji jakości podziału Q, obliczoną dla siedmiu podziałów przedsiębiorstw stosując odpowiednio odmienne algorytmy. Przeprowadzona analiza pozwoliła stwierdzić występowanie silnej struktury społeczności w sieci powiązań przedsiębiorstw na polskim rynku kapitałowym. (abstrakt oryginalny)

EN

The article looks at the community structure in the network of interlocking directorates. The study covered 518 enterprises within the largest component of the total of 902 companies listed on the main market at the Warsaw Stock Exchange and on the NewConnect at the end of 2014. The strength of the community structure was assessed using the distribution function for quality (modularity), calculated for seven divisions of enterprises with different algorithms, respectively. The analysis led to the conclusion that the community structure existing in the board network between enterprises on Polish capital market is strong. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza sieci społecznych; Sieci korporacyjne; Statystyczna analiza strukturalna; Analiza sieciowa

EN

Social Network Analysis (SNA); Corporate networks; Statistical structural analysis; Network analysis

• Czasopismo: Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2015
• Tom: 62
• Numer: z. 2
• Strony: 183--197

Twórcy

autor

Dariusz Siudak

• Politechnika Łódzka

Bibliografia

• Albert R., Barabasi A. L., (2002), Statistical Mechanics of Complex Networks, Reviews of Modern Physics, 74 (1), 47-97.
• Blondel V. D., Guillaume J.-L., Lambiotte R., Lefebvre E., (2008), Fast Unfolding of Communities in Large Networks, Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008 (10), P10008-1.
• Caldarelli G., (2013), Scale-Free Networks. Complex Webs in Nature and Technology, Oxford University Press, Oxford.
• Clauset A., Newman M. E. J, Moore C., (2004), Finding Community Structure in Very Large Networks, Physical Review E, 70, 066111.
• Collingsworth B., Menezes R., (2014), A Self-organized Approach for Detecting Communities in Networks, Social Network Analysis & Mining, 4 (1), 1-12.
• Dorogovtsev S., (2010), Lectures on Complex Networks, Oxford University Press, Oxford.Fortunato S., (2010), Community Detection in Graphs, Physics Reports, 486 (3), 75-174.
• Good B., de Montjoye Y.-A., Clauset A., (2010), The Performance of Modularity maximization in Practical Context, Physical Review E, 81, 046106
• Guimera R., Sales-Pardo M., Amaral L., (2004), Modularity form Fluctuations in Random Graphs and Complex Networks, Physical Review E, 70, 025101(R).
• Henning M., Brandes U., Pfeffer J., Mergel I., (2012), Studying Social Networks. A Guide to Empirical Reaserch, Campus Verlag, Frankfurt/New York.
• Jia S., Gao L., Gao Y., Nastos J., Wang Y., Zhang X., Wang H., (2015), Defining and Identifying Cograph Communities in Complex Networks, New Journal of Physics, 17, 1-21.
• Kolaczyk E., Statistical Analysis of Network Data. Methods and Models, Springer, 2009.
• Newman M. E. J., (2006a), Modularity and Community Structure in Networks, Proceedings of the National Academy of Sciences, 103 (23), 8577-8582.
• Newman M. E. J., (2006b), Finding Community Structure in Networks Using the Eigenvectors of Matrices, Physical Review E, 74 (3), 036104.
• Newman M. E. J., Girvan M., (2004), Finding and Evaluating Community Structure In Networks, Physical Review E, 69, 026113.
• Newman M. E. J., (2010), Networks. An Introduction, Oxford University Press, New York.
• Newman M. E. J., (2004), Fast Algorithm for Detecting Community Structure in Networks, Physical Review E, 69, 066133.
• Newman M. E. J., Park J., (2003), Why Social Networks Are Different From Other Types of Networks, Physical Review E, 68, 036122.
• Palla G., Derenyi I., Farkas I., Vicsek T., (2005), Uncovering the Overlapping Community Structure of Complex Networks in Nature and Society, Nature, 435 (9), 814-8.
• Piccardi C., Calatroni L., Bertoni F., (2010), Communities in Italian Corporate Networks, Physica A, 389, 5247-5258.
• Radicchi F., Castellano C., Cecconi F., Loreto V., Parisi D., (2004), Defining and Identifying Communities In Networks, Proceedings of the National Academy of Sciences, 101 (9), 2658-2663.
• Raghavan U. N., Albert R., Kumara S., (2007), Near Linear Time Algorithm To Detect Community Structure In Large-Scale Networks, Physical Review E 76, 036106.
• Reichard J., Bornholdt S., (2006), Statistical Mechanics of Community Detection, Physical Review E, 74, 016110.
• Schoorman, F. D., Bazerman M. H., Atkin R. S., (1981), Interlocking Directorates: A Strategy for Reducing Environmental Uncertainty, Academy of Management Review, 6, 243-251.
• Thadakamalla H., Kumara S., Albert R., (2008), Complexity and Large-Scale Networks, w: Ravindran A. R. (red.), Operations Research and Management Science. Handbook, Taylor and Francis Group, 11-1-11-33.
• Wakita K., Tsurumi T., (2007), Finding Community Structure in Mega-scale Social Networks, working paper, arXiv:cs/0702048, 1-9.
• Yang Y., Cai N. (2011), Interlocking Directorates and Firm's Diversification Strategy: Perspective of Strategy Learning, w: Dali M., (red.), Innovative computing and information: Berlin, Springer-Verlag, 87-94.