銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化研究

徐 濤，何 建 敏，李 守 偉

(東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 211189)

銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化研究

徐 濤，何 建 敏，李 守 偉

(東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 211189)

文章構(gòu)建了銀行間市場(chǎng)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型和銀行間市場(chǎng)多渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染模型，分析了風(fēng)險(xiǎn)傳染環(huán)境下銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化特征以及流動(dòng)性效應(yīng)和擠兌效應(yīng)對(duì)銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響。仿真結(jié)果表明：構(gòu)建的銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)既是無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)又是小世界網(wǎng)絡(luò)；在網(wǎng)絡(luò)演化過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣鞅３址€(wěn)定；流動(dòng)性效應(yīng)和擠兌效應(yīng)的增強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞯挠绊戄^小，但增加了銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性。

銀行間市場(chǎng)；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；風(fēng)險(xiǎn)傳染；動(dòng)態(tài)演化

一、引 言

銀行間市場(chǎng)是現(xiàn)代金融系統(tǒng)的重要組成部分。銀行間通過(guò)借貸、支付清算、貼現(xiàn)、承兌、擔(dān)保等形式形成了錯(cuò)綜復(fù)雜的債權(quán)債務(wù)關(guān)聯(lián)。一方面，流動(dòng)性盈余的銀行通過(guò)銀行間市場(chǎng)為流動(dòng)性短缺的銀行提供流動(dòng)性資金，對(duì)銀行間市場(chǎng)的繁榮發(fā)揮積極作用[1-2]；另一方面，銀行間的債權(quán)債務(wù)關(guān)聯(lián)也使得銀行系統(tǒng)面臨潛在的風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)銀行出現(xiàn)失敗時(shí)，銀行間復(fù)雜的債權(quán)債務(wù)關(guān)聯(lián)為風(fēng)險(xiǎn)傳染提供了潛在的渠道[3-4]。當(dāng)一家銀行受到?jīng)_擊而失敗后，有可能無(wú)法滿足其債權(quán)銀行的清償要求導(dǎo)致債權(quán)銀行失敗，并可能產(chǎn)生多米諾骨牌效應(yīng)，對(duì)銀行系統(tǒng)造成重大破壞。鑒于此，有必要對(duì)銀行間市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制進(jìn)行分析。風(fēng)險(xiǎn)傳染是造成銀行系統(tǒng)不穩(wěn)定的重要因素，銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)不同渠道在銀行間進(jìn)行傳染，甚至是多種渠道同時(shí)進(jìn)行傳染，但目前對(duì)銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染的研究主要集中于以下4種渠道[5]：(1)銀行間的雙邊資產(chǎn)暴露；(2)共同沖擊；(3)流動(dòng)性渠道；(4)信息傳染。

Allen和Gale[6]的研究結(jié)果表明銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染是一種均衡現(xiàn)象。基于網(wǎng)絡(luò)理論，Aleksiejuk和Holyst[7]構(gòu)建了二維有向網(wǎng)格的銀行網(wǎng)絡(luò)模型，研究發(fā)現(xiàn)：在該銀行系統(tǒng)中，大多數(shù)銀行失敗時(shí)產(chǎn)生的傳染效應(yīng)很小；然而，該系統(tǒng)中還存在少數(shù)幾個(gè)銀行，它們失敗時(shí)產(chǎn)生的傳染效應(yīng)很大。Thurner等[8]首次將動(dòng)態(tài)博弈模型和銀行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相結(jié)合研究銀行間市場(chǎng)規(guī)律，提出的動(dòng)態(tài)分析模型中假設(shè)銀行是自私的，銀行之間沒(méi)有合作行為。Iori等[9]分析了銀行間市場(chǎng)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中銀行分為同質(zhì)和異質(zhì)情況下銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的特征。Nier等[5]同樣基于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)研究了銀行間市場(chǎng)中違約引起的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。Lenzu和Tedeschi[10]通過(guò)銀行彼此間的表現(xiàn)信任程度構(gòu)建銀行間的信貸聯(lián)系，并發(fā)現(xiàn)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)較無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)流動(dòng)性沖擊時(shí)具有更好的穩(wěn)定性。Tabak等[11]研究發(fā)現(xiàn)巴西銀行市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是有限的。Souza等[12]發(fā)現(xiàn)巴西銀行間市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑長(zhǎng)度很短，巴西銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染是由中等規(guī)模的銀行觸發(fā)的。但是，Upper和Worms[13]揭示德國(guó)銀行間市場(chǎng)存在貨幣中心結(jié)構(gòu)；德國(guó)銀行間市場(chǎng)分為上下兩層結(jié)構(gòu)，下層結(jié)構(gòu)中的銀行很少與其他類型的銀行發(fā)生關(guān)聯(lián)，而上層銀行間較下層銀行聯(lián)系更緊密，更接近完全市場(chǎng)；另外，研究發(fā)現(xiàn)德國(guó)銀行系統(tǒng)中潛在的傳染風(fēng)險(xiǎn)是非常高的。同樣地，Lelyveld和Liedorp[14]對(duì)荷蘭銀行進(jìn)行了模擬沖擊，發(fā)現(xiàn)銀行系統(tǒng)的總資產(chǎn)損失率高達(dá)75%。馬君潞等[15]在不考慮金融安全網(wǎng)的前提下，對(duì)我國(guó)銀行間市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)只有中國(guó)銀行和中國(guó)建設(shè)銀行的倒閉沖擊具有傳染效應(yīng)，而且在極端情況下中國(guó)銀行的倒閉可能導(dǎo)致整個(gè)銀行體系的崩潰。

流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是銀行間市場(chǎng)的內(nèi)生現(xiàn)象[16]。Allen和Gale[17]指出當(dāng)銀行間拆借出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)和銀行面臨擠兌時(shí)，單個(gè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)可以傳遞給整個(gè)銀行系統(tǒng)，即使銀行間沒(méi)有拆借和擠兌風(fēng)險(xiǎn)，單個(gè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)也可以攪亂資本市場(chǎng)并進(jìn)行傳染。Cifuentes和Shin[18]指出更為嚴(yán)重的是，若銀行的資產(chǎn)按照市場(chǎng)價(jià)格計(jì)算時(shí)，資產(chǎn)價(jià)格下跌會(huì)導(dǎo)致更多的銀行出售資產(chǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在整個(gè)銀行系統(tǒng)中傳染，最終引發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。Nier等[5]對(duì)銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染過(guò)程中市場(chǎng)流動(dòng)性變化進(jìn)行建模，研究發(fā)現(xiàn)：市場(chǎng)流動(dòng)性降低使得任何結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)變得更加脆弱。

信息溢出是銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染的一種重要渠道，沖擊可以通過(guò)信息溢出在銀行間市場(chǎng)進(jìn)行傳染[5]。通過(guò)信息溢出渠道的銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染表現(xiàn)在信息不對(duì)稱形成的銀行儲(chǔ)戶的擠兌行為。銀行破產(chǎn)產(chǎn)生的信息溢出效應(yīng)會(huì)增加未破產(chǎn)銀行的再融資成本，銀行為了保證流動(dòng)性充裕，不得不減價(jià)銷售自身資產(chǎn)，特別是在金融市場(chǎng)發(fā)生危機(jī)并存在羊群效應(yīng)時(shí)，銀行間市場(chǎng)產(chǎn)生流動(dòng)性恐慌，使得銀行大幅度地減價(jià)出售資產(chǎn)換取流動(dòng)性。Chakrabarty和Zhang[19]發(fā)現(xiàn)信息溢出渠道的風(fēng)險(xiǎn)傳染主要由直接的銀行間資產(chǎn)負(fù)債關(guān)聯(lián)引起的。Chakravarty等[20]改進(jìn)了Diamond-Dybvig的模型，發(fā)現(xiàn)單個(gè)銀行儲(chǔ)戶的擠兌行為會(huì)造成其他銀行儲(chǔ)戶的恐慌，引起其他銀行儲(chǔ)戶發(fā)生擠兌行為。He和Manela[21]系統(tǒng)地分析了銀行間市場(chǎng)謠言傳播時(shí)儲(chǔ)戶擠兌行為對(duì)銀行運(yùn)營(yíng)的影響，發(fā)現(xiàn)危機(jī)時(shí)流動(dòng)性不足的銀行發(fā)生的擠兌行為可以縮短銀行的幸存時(shí)間。郝明清和劉樂(lè)[22]基于向量自回歸風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值組合模型，分析了銀行業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)投資者情緒與風(fēng)險(xiǎn)傳染問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)從房地產(chǎn)業(yè)向銀行業(yè)的傳染作用大于銀行向房地產(chǎn)的傳染。

現(xiàn)有對(duì)銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的研究主要是對(duì)銀行間市場(chǎng)的拓?fù)涮匦缘膶?shí)證分析。首先，銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)其具有小世界和無(wú)標(biāo)度特征。例如，Boss等[23]發(fā)現(xiàn)了奧地利銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)度服從雙冪律分布，該網(wǎng)絡(luò)具有小世界性質(zhì)、分層結(jié)構(gòu)和聚群結(jié)構(gòu)特征。Souma等[24]對(duì)日本經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)日本銀行網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)標(biāo)度特征，且度的分布呈現(xiàn)出兩段冪律。Kanno[25]對(duì)日本銀行間市場(chǎng)實(shí)證分析，該銀行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)包含銀行和金融公司兩種類型，發(fā)現(xiàn)日本銀行網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)標(biāo)度特征，且度的分布呈現(xiàn)出兩段冪律。Soramaki等[26]在研究美聯(lián)儲(chǔ)電子轉(zhuǎn)移支付系統(tǒng)中銀行間債務(wù)聯(lián)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)美國(guó)的銀行間網(wǎng)絡(luò)具有小世界網(wǎng)絡(luò)特征。其次，多國(guó)銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)證分析還表明銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)具有分層結(jié)構(gòu)和貨幣中心結(jié)構(gòu)。例如，Craig和Peter[27]通過(guò)德國(guó)中央銀行1999～2012年間銀行雙邊暴露數(shù)據(jù)，分析得到德國(guó)銀行系統(tǒng)存在很強(qiáng)的分層特征。然后，學(xué)者們還發(fā)現(xiàn)多國(guó)的銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)中存在群聚結(jié)構(gòu)。Iori等[28]研究還發(fā)現(xiàn)意大利銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)中具有兩個(gè)群聚結(jié)構(gòu)。Cajueiro和Tabak[29]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法研究巴西銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，發(fā)現(xiàn)巴西銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)也具有群體結(jié)構(gòu)，另外其還具有高度的異質(zhì)性。此外，銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)是動(dòng)態(tài)演化的。Iori等[30]對(duì)意大利銀行間市場(chǎng)進(jìn)行研究，研究發(fā)現(xiàn)：從1999年到2002年間意大利銀行間市場(chǎng)結(jié)構(gòu)隨時(shí)間的推移逐年在演化；意大利銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)中主體間資金借貸的偏好性有限，且大銀行可能從許多小銀行處拆借資金。Martinez-Jaramill等[31]通過(guò)研究墨西哥銀行間資金網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間的改變，銀行間的債務(wù)聯(lián)系大部分是穩(wěn)定的，而少數(shù)的、局部的聯(lián)系會(huì)發(fā)生變化。

已有關(guān)于銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系的研究主要分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響。A11en和Gale[6]基于不同的銀行間市場(chǎng)結(jié)構(gòu)假設(shè)，研究了銀行間市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn)傳染問(wèn)題。Allen和Gale研究的結(jié)果表明，銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染是一種均衡現(xiàn)象，揭示了金融風(fēng)險(xiǎn)傳染與金融債權(quán)的內(nèi)生模式有重要的關(guān)系：與非完全市場(chǎng)結(jié)構(gòu)相比，完全市場(chǎng)結(jié)構(gòu)更易于化解銀行系統(tǒng)面臨流動(dòng)性沖擊時(shí)帶來(lái)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。Aleksiejuk等[32]基于不同的銀行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，揭示了銀行風(fēng)險(xiǎn)傳染過(guò)程中存在的自組織臨界現(xiàn)象。Nier等[5]研究發(fā)現(xiàn)銀行隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)集中度對(duì)傳染風(fēng)險(xiǎn)的影響不是單調(diào)的，最初集中度表現(xiàn)在一小部分傳染效應(yīng)的增加，但是在集中度超過(guò)一個(gè)閾值之后卻提高了銀行系統(tǒng)吸收沖擊的能力。Krause和Giansante[4]模擬了不同標(biāo)度參數(shù)的銀行間網(wǎng)絡(luò)，他們的研究認(rèn)為銀行間網(wǎng)絡(luò)標(biāo)度參數(shù)越小、集中度越高，發(fā)生違約傳染的可能性越小。Ladley[33]通過(guò)內(nèi)生的銀行行為模型揭示：不存在一種銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)所有條件的沖擊均呈最優(yōu)狀態(tài)；當(dāng)面對(duì)大范圍沖擊時(shí)，稠密的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較稀疏的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更容易遭受沖擊破壞。隋聰?shù)萚34]發(fā)現(xiàn)集中度越高的網(wǎng)絡(luò)由于傳染而倒閉的銀行數(shù)量越多；但是，當(dāng)基礎(chǔ)違約的銀行數(shù)量不多時(shí)，網(wǎng)絡(luò)集中度越高，由于傳染而倒閉的銀行的總資產(chǎn)越少。

綜合上述分析，現(xiàn)有銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究包括：銀行間市場(chǎng)單渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制分析、銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)涮卣鞣治龊途W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的關(guān)系分析。但在實(shí)際銀行間市場(chǎng)中，不同形式的風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)多種渠道同時(shí)傳染，而且傳染風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)多種渠道相互影響、相互促進(jìn)。因此，現(xiàn)有銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染模型尚存不足，現(xiàn)有文獻(xiàn)未構(gòu)建多渠道銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染模型。另外，現(xiàn)有針對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與風(fēng)險(xiǎn)傳染二者關(guān)系的研究，主要集中于分析不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響，但未對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染如何影響銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)這一問(wèn)題展開(kāi)研究。解決上述問(wèn)題和不足是本文的研究目的。

二 、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

為了形式化地描述銀行間市場(chǎng)模型，采用有向圖G=(V,E)表示銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)，其中，頂點(diǎn)集V表示所有銀行節(jié)點(diǎn)組成的集合，有向邊集E是銀行間拆借關(guān)聯(lián)構(gòu)成的集合。如果銀行節(jié)點(diǎn)i,j∈V，則存在有向邊ei,j，當(dāng)且僅當(dāng)銀行i與銀行j存在拆借關(guān)聯(lián)，其中，銀行i為債權(quán)銀行，銀行j為債務(wù)銀行。假定銀行總數(shù)|V|=N，Ni表示銀行i所有鄰居組成的集合(如果存在i到j(luò)的有向邊，則j是i的鄰居)。矩陣X=(xij)N×N表示銀行間信用拆借規(guī)模，xij表示銀行i向銀行j的拆借規(guī)模。銀行初始資產(chǎn)負(fù)債表、銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、更新及多渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染過(guò)程如下。

1.銀行初始資產(chǎn)負(fù)債表的構(gòu)建

2.銀行資產(chǎn)負(fù)債表的更新

3.銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過(guò)程主要基于下面兩個(gè)假設(shè)：(1)拆借規(guī)模差別較大的銀行間較拆借規(guī)模相近的銀行間更容易建立拆借關(guān)聯(lián)[35]；(2)銀行間市場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是動(dòng)態(tài)演化的[30]，并且銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建僅與最新的銀行拆借規(guī)模有關(guān)，與之前的拆借關(guān)聯(lián)無(wú)關(guān)。

假設(shè)(1)的解釋是：拆借規(guī)模較小的銀行一般而言資產(chǎn)規(guī)模也相對(duì)較小，吸收風(fēng)險(xiǎn)能力較差，因此，更偏好將資金貸給規(guī)模較大的銀行，這樣可以降低拆借風(fēng)險(xiǎn)；而拆借規(guī)模較大銀行一般總資產(chǎn)規(guī)模也較大，抵抗風(fēng)險(xiǎn)沖擊能力強(qiáng)，在銀行間市場(chǎng)中貸出資金時(shí)，優(yōu)先考慮同業(yè)拆借利率報(bào)價(jià)，小銀行由于自身規(guī)模小，往往給出更高的報(bào)價(jià)，因此，大銀行偏好將資金分散地貸給不同的小銀行，這樣既能將風(fēng)險(xiǎn)盡可能地分散化又能獲得較高的收益。假設(shè)(2)的解釋是：銀行間的拆借行為一般期限較短，只能作為流動(dòng)性盈虧銀行的短缺拆借，不能作為長(zhǎng)期投融資方式，因此，銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與銀行間的拆借行為同步演化?；谏鲜龇治?，銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具體構(gòu)建過(guò)程如下：

4.沖擊與風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制

形式化地，如果sj>Ej，那么銀行j失敗，并且銀行j的外部資產(chǎn)需要出售變現(xiàn)。如果sj-Ej≤Bj，那么sj全部被銀行j的債權(quán)銀行吸收。否則，銀行j的儲(chǔ)戶存款吸收剩余損失。銀行j的非債權(quán)銀行k因市場(chǎng)中的流動(dòng)性下降，銀行k資產(chǎn)價(jià)格下降而受到?jīng)_擊sk=Ik(1-exp(-φIj))；債權(quán)銀行i不僅受到資產(chǎn)價(jià)格下跌的沖擊，還要吸收銀行j的殘余損失，因此，受到的總損失si=xij(s-Ej)/Bj+Ij(1-exp(-φIj))。如果s≤Et,t≠j，銀行t經(jīng)受住沖擊而幸存下來(lái)；否則銀行t失敗，并可能觸發(fā)下一輪傳染。這個(gè)過(guò)程一直進(jìn)行下去，直至損失被全部吸收或所有銀行都失敗。

三、仿真分析

假定仿真模型中銀行節(jié)點(diǎn)總數(shù)N=200，冪律分布參數(shù)τ=1.8[23]，根據(jù)《2014中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，設(shè)定儲(chǔ)戶初始存款占銀行初始總資產(chǎn)的比例α=0.8，銀行間借款占銀行總資產(chǎn)的比例β=0.1，流動(dòng)性資產(chǎn)占銀行總資產(chǎn)的比例γ=0.05，另外，依據(jù)我國(guó)商業(yè)銀行存貸款基準(zhǔn)利率表，設(shè)定y1=6%,y2=5%,rb=4%,rd=2%。由于σ1,σ2和風(fēng)險(xiǎn)偏好參數(shù)γ未見(jiàn)相關(guān)文獻(xiàn)給出相關(guān)基準(zhǔn)值，因此，對(duì)其基準(zhǔn)值作如下假定：σ1=0.05,σ2=1,γ=0.01,φ=0.0003。

1.風(fēng)險(xiǎn)傳染對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的影響

(1)累積度分布的演化

從圖1中可以看出，對(duì)于初始銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)，出入度累積概率分布在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)軸下趨于直線，因此，出入度累積概率分布均服從冪律分布，仿真網(wǎng)絡(luò)為無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，且出度和入度的累積概率分布無(wú)顯著差異。這是由于少數(shù)大銀行的信用拆借關(guān)聯(lián)很多，與其他銀行的信用拆借業(yè)務(wù)多，而小銀行的信用拆借關(guān)聯(lián)少，與其他銀行的信用拆借業(yè)務(wù)也較少。構(gòu)建的銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與現(xiàn)有實(shí)證結(jié)構(gòu)相符，奧地利和日本銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的度分布服從雙冪律分布[23-24]，Inaoka等[36]分析銀行、證券公司和其他金融機(jī)構(gòu)形成的金融市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一致，累積度均服從冪律分布。隨著仿真期數(shù)t的增加，累積度概率分布也進(jìn)行演化，但是出入度累積概率分布依然服從冪律分布。這表明銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是一個(gè)動(dòng)態(tài)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)。這一結(jié)論與Jaramillo等[31]對(duì)墨西哥銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)演化結(jié)論吻合。

(2)網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)的演化

圖1 累積度的概率演化圖

圖2 網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)效率與銀行失敗比率的演化圖

從圖2(上左)可以看出，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)隨時(shí)間t非線性演化。當(dāng)0≤t<10時(shí)，銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)隨時(shí)間的推移迅速增大；當(dāng)10≤t<30時(shí)，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)隨時(shí)間t的增大保持動(dòng)態(tài)穩(wěn)定；當(dāng)30≤t<50時(shí)，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)隨時(shí)間t的增大而減??；當(dāng)50≤t≤100時(shí)，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)隨時(shí)間t的增長(zhǎng)保持動(dòng)態(tài)穩(wěn)定?？傮w而言，隨時(shí)間t的增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)在區(qū)間(0.3,0.4)內(nèi)小幅震蕩，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)保持動(dòng)態(tài)穩(wěn)定。這一結(jié)論與Jaramillo等[31]對(duì)墨西哥銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究結(jié)論相符。

(3)網(wǎng)絡(luò)效率的演化

從圖2(上右)中可以看出，隨著時(shí)間t的增大，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)也隨之震蕩增大，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)的取值范圍在(0.5,0.65)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)效率的計(jì)算公式可知，構(gòu)建的銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)是小世界網(wǎng)絡(luò)，這一結(jié)論與墨西哥和美國(guó)的銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)證分析結(jié)果一致[25,30]。

(4)風(fēng)險(xiǎn)傳染

通過(guò)失敗銀行占所有銀行的比率描述銀行失敗規(guī)模。圖2(下)給出失敗銀行比率隨時(shí)間t變化的曲線。從圖2(下)可以看出，當(dāng)0≤t<10時(shí)，失敗銀行占所有銀行的比率為0，這表明此階段沒(méi)有銀行失??；當(dāng)10≤t<60時(shí)，隨著時(shí)間的推移，失敗銀行的比率逐漸增加，這是因?yàn)樵诖穗A段中，出現(xiàn)個(gè)別銀行失敗并將殘余損失傳遞給其債權(quán)銀行，而且其債權(quán)銀行的權(quán)益不足以吸收殘余損失，形成新一輪的銀行失敗；當(dāng)60≤t<80時(shí)，失敗銀行的比率保持不變，這表明在此階段沒(méi)有銀行失敗，這是因?yàn)榇藭r(shí)銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)中銀行的權(quán)益足夠吸收沖擊；而當(dāng)80≤t≤100時(shí)，失敗銀行的比率不斷上升，這是由于在此階段，新的一輪銀行失敗被觸發(fā)，并產(chǎn)生傳染效應(yīng)。

2.外部沖擊對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的影響

(1)流動(dòng)性效應(yīng)

銀行失敗造成市場(chǎng)中流動(dòng)性減少，引發(fā)銀行資產(chǎn)價(jià)格下跌，資產(chǎn)價(jià)格下跌會(huì)使得更多的銀行出售資產(chǎn)，從而產(chǎn)生惡性循環(huán)，導(dǎo)致更多銀行減價(jià)變現(xiàn)資產(chǎn)，對(duì)銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性形成進(jìn)一步?jīng)_擊。圖3給出了在期數(shù)t=100時(shí)，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)效率和失敗銀行占所有銀行的比率與市場(chǎng)流動(dòng)性效應(yīng)的關(guān)系。

從圖3可以發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)隨流動(dòng)性效應(yīng)參數(shù)φ的增大不斷震蕩，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)的取值范圍在(0.3,0.45)內(nèi)；網(wǎng)絡(luò)效率隨流動(dòng)性效應(yīng)的參數(shù)φ的增加同樣保持震蕩，網(wǎng)絡(luò)效率的取值在(0.55,0.65)內(nèi)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)效率的計(jì)算公式可知仿真網(wǎng)絡(luò)為小世界網(wǎng)絡(luò)。另外，還可以從圖3發(fā)現(xiàn)，隨著流動(dòng)性效應(yīng)參數(shù)φ的增大，失敗銀行的占比不斷增加，這是因?yàn)榱鲃?dòng)性效應(yīng)參數(shù)φ的增大，導(dǎo)致銀行資產(chǎn)價(jià)格下跌的速度變快，使得銀行間市場(chǎng)的穩(wěn)定性受到更嚴(yán)重的沖擊。從網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率曲線的變化規(guī)律還可以得出，流動(dòng)性效應(yīng)的強(qiáng)弱對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響較小，銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)保持動(dòng)態(tài)穩(wěn)定。

圖3 網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)效率和銀行失敗比率與流動(dòng)性效應(yīng)的關(guān)系圖

圖4 網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)效率和銀行失敗比率與擠兌效應(yīng)的關(guān)系圖

(2)擠兌效應(yīng)

儲(chǔ)戶的擠兌行為會(huì)造成銀行資產(chǎn)負(fù)債表的劇烈變化，是造成銀行失敗的重要原因，并可能在銀行間市場(chǎng)中產(chǎn)生傳染效應(yīng)，導(dǎo)致更多銀行失敗。通過(guò)儲(chǔ)戶存款波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差σ1描述儲(chǔ)戶的擠兌行為，圖4給出了在期數(shù)t=100時(shí)，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)效率和失敗銀行比率與擠兌效應(yīng)的關(guān)系圖。從圖4中可以看出，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)與網(wǎng)絡(luò)效率隨σ1的不斷增加保持震蕩，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鲃?dòng)態(tài)穩(wěn)定；由于網(wǎng)絡(luò)效率的取值范圍在(0.57,0.63)之間，可知銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)保持為小世界網(wǎng)絡(luò)。另外，可以從圖4中發(fā)現(xiàn)，隨著擠兌效應(yīng)的增大，銀行網(wǎng)絡(luò)中失敗的銀行的比率逐漸變大，這表明擠兌效應(yīng)的增加可以增大銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性。

四、結(jié) 論

本文構(gòu)建動(dòng)態(tài)銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型和多渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染模型，通過(guò)構(gòu)建的模型對(duì)銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了演化仿真分析和外部沖擊仿真分析。主要得到以下結(jié)論：構(gòu)建的銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有小世界特征，即具有較短的平均最短路徑長(zhǎng)度和較高的聚集系數(shù)；另外，構(gòu)建的銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有無(wú)標(biāo)度特征，即少數(shù)銀行具有較大的度，而大多數(shù)銀行具有較小的度；此外，構(gòu)建的銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)具有演化特征，演化過(guò)程中銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保持動(dòng)態(tài)穩(wěn)定。銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染也會(huì)影響銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)涮卣?。隨著失敗銀行比率的增加，網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率逐漸下降，這是因?yàn)槭°y行比率的提升會(huì)引起銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)的減少，銀行間可能的路徑條數(shù)減少。外部沖擊是造成銀行失敗的重要因素，但對(duì)構(gòu)建銀行間市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的影響較小。

研究結(jié)果對(duì)銀行監(jiān)管具有一定的實(shí)際指導(dǎo)意義。對(duì)于銀行監(jiān)管部門，需要保障市場(chǎng)中流動(dòng)性平穩(wěn)，盡量降低市場(chǎng)流動(dòng)性，減少導(dǎo)致的銀行資產(chǎn)價(jià)格下跌對(duì)銀行系統(tǒng)穩(wěn)定性的沖擊；另外，要防止銀行系統(tǒng)擠兌事件發(fā)生，一旦發(fā)生儲(chǔ)戶擠兌，監(jiān)管部門需要安撫儲(chǔ)戶情緒，避免儲(chǔ)戶恐慌，防止發(fā)生連環(huán)擠兌事件。

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TheContagioninInterbankMarketRiskandtheEvolutionofNetworkStructure

XUTao,HEJianmin,LIShouwei

(SchoolofEconomics&Management,SoutheastUniversity,Nanjing211189,China)

This paper introduces a dynamic network and multi-channel contagion model for interbank market.The evolutionary features of interbank market network under contagion environment are analyzed and the effects of liquidity and run on the stability of interbank market network are investigated.Simulation results demonstrate that the constructed interbank market network has both scale-free and small-world features.In the evolution process of the network,the topology characteristics remain steady.The increasing liquidity and run effects have little impact on the topology features of the network,but could amplify the fragility of the network.

interbank market; network structure; risk contagion; dynamic evolution

10.19525/j.issn1008-407x.2017.04.008

F830.9

A

1008-407X(2017)04-0056-08

2016-10-12;

2016-12-09

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目：“基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和Multi-Agent融合的金融市場(chǎng)間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究”(71371051)

徐濤(1987-)，男，山東煙臺(tái)人，東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生，主要從事金融工程研究，Email：xutaoseu@126.com；何建敏(1956-)，男，江蘇無(wú)錫人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事金融工程研究；李守偉(1984-)，男，安徽蚌埠人，副教授，主要從事金融風(fēng)險(xiǎn)分析與管理研究。