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Article summary:
1. Connectedness is a crucial aspect of risk measurement and management in financial firms, but it remains an elusive concept with incomplete definition and poor measurement.
2. Existing correlation-based measures only capture pairwise association and are limited in their applicability to financial markets.
3. The paper proposes a unified framework for conceptualizing and empirically measuring connectedness at various levels, using variance decompositions from approximating models. This approach builds upon the tradition of dynamic predictive modeling and graphical network models pioneered by Halbert L. White Jr.
Article analysis:
对于上述文章的详细批判性分析，需要先了解文章的主要内容和论点。然后，可以根据以下几个方面进行分析：
1. 潜在偏见及其来源：首先要考虑作者可能存在的潜在偏见，并确定其来源。例如，作者可能有与金融公司相关的利益关系，导致对风险连接性的测量和管理方法持有某种特定观点。
2. 片面报道：检查文章是否只关注了一方面的观点或数据，并忽略了其他重要因素。例如，在讨论金融公司之间的连接性时，是否考虑了其他因素如市场环境、监管政策等。
3. 无根据的主张：评估文章中提出的任何主张是否有足够的证据支持。如果没有提供充分的数据或研究结果来支持某个观点，则该主张可能是无根据的。
4. 缺失的考虑点：检查文章是否遗漏了一些重要因素或观点。例如，在讨论金融公司之间连接性时，是否考虑到不同类型金融机构之间可能存在的差异。
5. 所提出主张的缺失证据：评估文章中所提出主张所依据的证据是否充分。如果没有提供足够的数据或研究结果来支持某个主张，则该主张可能缺乏证据支持。
6. 未探索的反驳：检查文章是否对可能存在的反驳观点进行了充分探讨。如果文章只关注了一方面的观点，并未考虑其他可能的解释或反驳观点，则其论证可能是不完整的。
7. 宣传内容和偏袒：评估文章是否存在宣传性内容，以及作者是否偏袒某个特定观点或利益集团。如果文章过于强调某个观点，并且忽略了其他可能的解释或观点，则其可信度可能受到质疑。
8. 是否注意到可能的风险：检查文章是否充分考虑了相关领域中存在的潜在风险。如果作者未提及或未讨论与金融公司连接性相关的潜在风险，则其分析可能是不完整的。
9. 没有平等地呈现双方：评估文章是否公正地呈现了不同观点和证据。如果作者只关注一方面的观点，并忽略了其他可能解释或证据，那么他们对问题的理解和描述就会出现偏差。
通过对这些方面进行详细分析，可以更全面地评估文章的可信度和论证的有效性。