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    基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的系統(tǒng)重要性銀行評估研究

    2019-03-17 08:04:20邢春娜
    金融發(fā)展研究 2019年1期
    關(guān)鍵詞:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性規(guī)模

    邢春娜

    摘? ?要:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險和系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)提供了全局性視角,但由于數(shù)據(jù)獲取上的局限,我國銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建存在困難。利用貝葉斯方法和2013—2015年銀行資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)構(gòu)建銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),在此基礎(chǔ)上建立系統(tǒng)性損失測度指標(biāo),并討論規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)中心性在系統(tǒng)重要性銀行評估中的作用。研究發(fā)現(xiàn):國有大型商業(yè)銀行處于銀行系統(tǒng)的樞紐位置;同業(yè)負(fù)債和入度對銀行個體風(fēng)險造成的系統(tǒng)性損失有顯著正向影響,而資本緩沖和出度增大能夠降低局部危機(jī)造成的整體損失。因此,規(guī)模仍是影響銀行系統(tǒng)重要性的主要因素,而銀行之間的關(guān)聯(lián)性也發(fā)揮著越來越重要的作用。

    關(guān)鍵詞:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);系統(tǒng)重要性銀行;規(guī)模;網(wǎng)絡(luò)中心性;關(guān)聯(lián)性

    中圖分類號:F832? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? 文章編號:1674-2265(2019)01-0019-07

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.01.003

    一、引言

    2017年12月,巴塞爾協(xié)議III資本框架完成,新框架針對銀行抵押貸款和其他資產(chǎn)賬面風(fēng)險估算設(shè)置了新的限制措施,并為銀行利用統(tǒng)計模型制定的資本標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定了最低限制。這一框架有助于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險、監(jiān)管系統(tǒng)重要性銀行,但同時也對銀行量化風(fēng)險的能力提出了更高要求。系統(tǒng)性金融風(fēng)險是能夠威脅金融系統(tǒng)整體穩(wěn)定甚至導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰的風(fēng)險,系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)(Systemically Important Financial Institutions,SIFIs)是指那些一旦倒閉或陷入危機(jī)能造成系統(tǒng)內(nèi)更多機(jī)構(gòu)經(jīng)營困難甚至破產(chǎn)的金融機(jī)構(gòu)。目前研究較多的SIFIs有兩種類型:一種被稱為“大而不倒的”,“大”主要是指金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模;另一種被稱為“太關(guān)聯(lián)而不倒的”,由于與系統(tǒng)內(nèi)其他機(jī)構(gòu)聯(lián)系緊密,這種類型的SIFIs倒閉將直接或間接導(dǎo)致大量機(jī)構(gòu)相繼陷入危機(jī)甚至破產(chǎn)?,F(xiàn)代金融系統(tǒng)是金融機(jī)構(gòu)之間相互聯(lián)系、相互作用的復(fù)雜系統(tǒng),與規(guī)模相比,關(guān)聯(lián)性也是評價金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性的關(guān)鍵因素,有研究認(rèn)為金融機(jī)構(gòu)倒閉的影響范圍主要取決于與其他機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)程度。將金融系統(tǒng)視為一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有助于從整體角度刻畫內(nèi)部關(guān)聯(lián)性、發(fā)現(xiàn)局部風(fēng)險傳染的路徑和方向,并更直觀地突出系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)的位置和作用。

    金融網(wǎng)絡(luò)的建立需要獲得金融機(jī)構(gòu)兩兩之間的交易數(shù)據(jù),但金融機(jī)構(gòu)出于保密性的考慮通常不公開發(fā)布這類數(shù)據(jù),雖然銀行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)比其他金融行業(yè)更易獲取,也只能得到資產(chǎn)和負(fù)債的總量數(shù)據(jù),而不是機(jī)構(gòu)兩兩之間的具體交易數(shù)據(jù),這使得基于金融網(wǎng)絡(luò)的研究受到一定局限。從目前的研究情況看,盡管有一些是在完全利用現(xiàn)實交易數(shù)據(jù)建立起的金融網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上展開的,比如巴西銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究、奧地利銀行間市場網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實證分析,以及利用上市金融機(jī)構(gòu)交叉持股數(shù)據(jù)建立金融網(wǎng)絡(luò)后對于違約傳染問題的討論;但仍有許多研究是通過網(wǎng)絡(luò)模擬方法實現(xiàn)的。童牧和何奕(2012)以大額支付系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)為研究對象,通過模擬方法建立系統(tǒng)性金融風(fēng)險的演化模型;王曉楓等(2015)利用隨機(jī)模擬分析了銀行同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對于銀行間風(fēng)險傳染的影響;隋聰?shù)龋?016)基于模擬的銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)考察在險值和預(yù)期損失方法在測度銀行系統(tǒng)性風(fēng)險中的表現(xiàn)。

    本文首先根據(jù)銀行資產(chǎn)負(fù)債總量數(shù)據(jù)構(gòu)建我國銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),然后建立測度個體銀行風(fēng)險造成的系統(tǒng)整體性損失的指標(biāo),最后討論規(guī)模和由網(wǎng)絡(luò)中心性體現(xiàn)的關(guān)聯(lián)性在中國銀行系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)評估中的作用。

    二、銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)基本理論與構(gòu)建方法

    (二) 銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法

    構(gòu)建金融網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)方法之一是Kullback-Leibler(KL)方法 ,目前已被用于建立德國、英國和比利時的銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),Mistrulli(2011)在分析意大利銀行間市場雙邊風(fēng)險暴露時指出KL方法可能低估系統(tǒng)性風(fēng)險,并且它建立的是完全網(wǎng)絡(luò),即網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點(diǎn)都有聯(lián)系、網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣除主對角線以外的所有元素都大于零,這與大多數(shù)現(xiàn)實情況不相符。另外一種常用方法是最大熵(Maximum Entropy,ME),通過最小化有約束的雙邊風(fēng)險敞口熵函數(shù)得到網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣,從所需估計信息最少的角度來看最大熵方法是最佳的,但它得到的也是完全網(wǎng)絡(luò)。Mastromatteo 等(2012)提出使用消息通過算法(Messagepassing Algorithm)來確定網(wǎng)絡(luò)整體稀疏度并估計銀行間風(fēng)險敞口;Anand等(2015)提出的最小密度方法是將已知的網(wǎng)絡(luò)特征與信息理論相結(jié)合,通過最小化與銀行間資產(chǎn)和負(fù)債相一致的總連接數(shù)量來構(gòu)建真實的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),但在考察銀行系統(tǒng)中風(fēng)險傳染的作用時易高估傳染效應(yīng)。此外,還有一些方法通過模擬鄰接矩陣構(gòu)建金融系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),比如Moussa(2011)從外部給定的隨機(jī)圖模型中抽取金融網(wǎng)絡(luò);Ha?aj和Kok(2013)采用模擬方法隨機(jī)生成不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來建立金融網(wǎng)絡(luò);Musmeci等(2013)使用自舉法(Bootstrapping)從有限信息中獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩?,并利用適宜度模型確定網(wǎng)絡(luò)連接。Gandy和Veraart(2016)提出的貝葉斯方法前提假設(shè)條件設(shè)定靈活,有利于反映潛在網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征,并且可以根據(jù)資產(chǎn)、負(fù)債總量數(shù)據(jù)建立有向網(wǎng)絡(luò),這剛好適合我國銀行業(yè)可獲取數(shù)據(jù)的特點(diǎn),因此本文使用這種方法來構(gòu)建銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。

    貝葉斯方法的基本步驟包括:

    4. 因為[L]的條件分布沒有封閉表達(dá)式,根據(jù)已有信息利用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法逼近后驗分布,最后得到滿足行和與列和約束的鄰接矩陣。

    三、系統(tǒng)性損失指標(biāo)設(shè)定

    因為有向網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間可能出現(xiàn)循環(huán)路徑,DebtRank方法通過設(shè)定兩個控制變量使沖擊只能到達(dá)節(jié)點(diǎn)一次來解決這個問題。本文中利用調(diào)整的控制變量使沖擊可以多次到達(dá)節(jié)點(diǎn),在此基礎(chǔ)上建立反映局部風(fēng)險造成的整體性損失的指標(biāo)。

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