金融网络系统性风险的消除

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英文标题：
《Elimination of systemic risk in financial networks by means of a
  systemic risk transaction tax》
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作者：
Sebastian Poledna and Stefan Thurner
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  Financial markets are exposed to systemic risk (SR), the risk that a major fraction of the system ceases to function, and collapses. It has recently become possible to quantify SR in terms of underlying financial networks where nodes represent financial institutions, and links capture the size and maturity of assets (loans), liabilities, and other obligations, such as derivatives. We demonstrate that it is possible to quantify the share of SR that individual liabilities within a financial network contribute to the overall SR. We use empirical data of nationwide interbank liabilities to show that the marginal contribution to overall SR of liabilities for a given size varies by a factor of a thousand. We propose a tax on individual transactions that is proportional to their marginal contribution to overall SR. If a transaction does not increase SR it is tax-free. With an agent-based model (CRISIS macro-financial model) we demonstrate that the proposed \"Systemic Risk Tax\" (SRT) leads to a self-organised restructuring of financial networks that are practically free of SR. The SRT can be seen as an insurance for the public against costs arising from cascading failure. ABM predictions are shown to be in remarkable agreement with the empirical data and can be used to understand the relation of credit risk and SR.
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中文摘要：
金融市场面临着系统性风险（SR），即系统的大部分停止运行并崩溃的风险。最近，可以根据基础金融网络对SR进行量化，其中节点代表金融机构，链接捕获资产（贷款）、负债和其他义务（如衍生工具）的规模和到期日。我们证明，可以量化金融网络中的个别负债对整体SR的贡献的SR份额。我们使用全国性银行间负债的经验数据表明，给定规模的负债对整体SR的边际贡献变化了1000倍。我们建议对单个交易征税，该税与其对总SR的边际贡献成比例。如果交易不增加SR，则免税。通过基于主体的模型（危机宏观金融模型），我们证明了拟议的“系统性风险税”（SRT）会导致金融网络的自组织重组，而这种重组实际上不受SR的影响。SRT可以被视为公众对级联故障产生的成本的保险。ABM预测结果与经验数据非常吻合，可以用来理解信用风险与SR的关系。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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PDF下载：
--> Elimination_of_systemic_risk_in_financial_networks_by_means_of_a_systemic_risk_t.pdf (2.83 MB)

2022-5-5 12:19:34 上传

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关键词：系统性风险 系统性 金融网 Contribution Applications

通过系统性风险交易消除金融网络中的系统性风险Taxebastian Poledna和Stefan Thurner1,2,3*复杂系统科学部分；维也纳医科大学；Spitalgasse 23；A-1090；澳大利亚，Schlossplatz 1号，A-2361拉森堡；澳大利亚南塔Fe研究所；海德公园道1399号；圣达菲；纳米87501；美国金融市场面临着系统性风险（SR），即系统的大部分停止运行并崩溃的风险。最近，人们可以根据底层金融网络对SR进行量化，其中节点代表金融机构，链接捕获资产（贷款）、负债和其他债务（如衍生品）的规模和到期日。我们证明，可以量化金融网络中的个别负债对整体SR的贡献的SR份额。我们使用全国银行间负债的经验数据表明，给定规模的负债对整体SR的边际贡献变化了1000倍。我们建议对单个交易征税，该税与其对总SR的边际贡献成比例。如果交易不增加SR，则免税。通过基于代理的模型（Crisismascro-financial model），我们证明了拟议的“系统性风险税”（SRT）会导致金融网络的自组织重组，而这些网络实际上没有SR。SRT可以被视为公众对连锁故障产生的成本的保险。ABM预测结果与经验数据非常一致，可以用来理解信用风险与SR之间的关系。关键词：系统风险、弹性、基于代理的建模、自组织、网络优化、债务等级、银行监管、金融交易税、可持续性。

导言管理系统性风险（SR）的失败对社会来说是极其昂贵的。2007-2008年的金融危机及其后果表明了减少危机的重要性。金融体系的大部分崩溃的威胁迫使各国政府救助了数百家银行[1]。结果，有人观察到全球股市和房地产市场不断下跌[2]，严重的全球信贷紧缩[3]，失业率飙升且持续时间延长，一些西方国家政府濒临破产。银行救助已经在世界各地造成了高水平的主权债务，因此有必要寻找金融救助的替代方案[4]。国际货币基金组织提议对银行征税，称为“金融稳定贡献”（FSC），即金融部门对金融危机公共成本的贡献，用于为未来危机创造准备金。世界上许多国家都提议征收银行税，例如美国的“金融危机责任费”。在包括德国和奥地利在内的几个欧洲国家，银行税目前生效。欧洲委员会提议在“单一解决机制”下征收欧盟范围内的银行税。除银行税外，许多国家还考虑征收金融交易税（FTT）。FTT本身不是对金融机构的征税，而是对特定类型的金融交易征税。它的主要目的除了为政府创造收入外，还在于遏制经济增长*斯特凡。thurner@meduniwien.ac.atvolatility金融市场的风险[5,6]。相关的实证研究通常没有定论，波动性和FTT之间的因果关系仍然不明确[7,8]。

为了应对2007-2008年的金融危机，人们一致认为需要新的金融监管[9]。新的金融监管必须设计为减轻整个金融系统的风险。这种金融监管方法被称为“宏观审慎监管”，目前正在全球范围内实施[9-11]。《巴塞尔协议III》框架认可了具有系统重要性的金融机构（SIFI），并建议增加它们的资本要求——即所谓的“SIFI附加费”[12,13]。《巴塞尔协议III》进一步引入了“反周期缓冲器”的概念，允许监管机构在信贷高速增长期间增加资本要求。无论这些发展的意图有多好，它们都没有抓住SR本质的中心点，因此可能不适合以可持续的方式改善金融系统的稳定性。SR与金融系统中金融资产和负债的网络结构密切相关。SR的管理本质上是一个重组金融网络的问题，以降低或理想地消除连锁故障的可能性。信用风险是指借款人因未能全额提前还款而违约的风险。这通常被视为一种风险，即一旦两个交易对手进行了金融交易，他们之间就会出现冲突。贷款人是信用风险的唯一承担者，并通过要求风险溢价来说明还款失败的可能性。贷款人通常对更有可能违约的借款人收取更高的利率（基于风险的定价）。人们对信用风险的理解相对较好，可以通过多种方法和技术来缓解信用风险[14]。巴塞尔协议提供了一个广泛的框架，处理信用风险的缓解[15–17]。

当两个交易对手是金融系统的一部分时，例如作为金融网络中的节点，情况会发生变化，他们的交易可能会影响整个金融系统。贷款人不再是信贷风险的唯一承担者，信贷风险也不再仅仅取决于借款人的财务状况。借款人违约的影响不再局限于贷款人，而是可能影响贷款人的其他债权人，进而可能影响其债权人。同样，贷款人不仅容易受到借款人违约的影响，而且也容易受到该借款人所有债务人及其委托人违约的影响。换句话说，在金融网络中，信用风险不再局限于两个交易对手，而是变得系统化。SR是指金融系统作为一个整体，或其很大一部分，不再履行其作为信贷提供者的职能并崩溃的风险。从狭义上讲，SR是指金融机构或一组机构的失败对金融体系和整体经济的传染或影响[12,18]。这是金融系统中金融交易、债权或债务相互关联的结果。它以次级信用违约的形式展开，由单个交易对手之间的信用违约引发[19]。这些级联可能会通过去杠杆级联来消灭金融系统[20–29]。很明显，贷款人有强烈的动机来降低信用风险。在SR的情况下，情况不那么明显，因为SR涉及外部性，即金融机构管理自己的风险，但不考虑它们对整个系统的影响[30]。事实上，由于市场预期国家将救助被认为具有系统重要性的银行，大型金融机构的融资成本降低了[31]。

除非金融机构被要求将SR的成本内部化，否则机构将几乎没有动力将由普通公众承担的费用降至最低[32]。因此，SR的管理最符合公众利益。SR是由传染效应产生的网络外部性[33]。为了应对这种外部性，ZF可以使用两种主要的政策工具：税收或监管[34]。税收旨在减少SR的公共和私人成本之间的差距，而金融监管对金融机构施加直接限制和要求。总的来说，税收优于监管，因为税收制度的设计可以产生任何预期的累进影响[34]。原则上，可以设定边际税率，以反映降低SR的边际成本。几位作者最近主张对SR征税[32,35–39]，而在现实世界中，由于测量SR的固有困难，监管政策正在实施[12]。在这一背景下，许多统计数据（包括最近提出的多个潜在短缺时期）都是同步的。然而，这些措施都没有直接考虑级联故障。SR主要是liabilitynetworks的网络财产[42,43]。最近的计量经济学研究表明，网络指标有可能成为危机的早期预警指标[44–46]。考虑到链路密度和节点的财务条件相同，不同的财务网络拓扑将具有不同的传染和系统崩溃概率[47]。从这个意义上说，SR的管理成为重塑金融网络拓扑结构的技术问题[48]。

这样做的目的是既不降低信贷提供能力，也不降低金融系统的交易量。许多中央银行都可以获得有关可靠性网络拓扑的数据。对历史数据的几项研究表明，负债网络[49–55]中存在典型的无标度连接模式，包括隔夜市场[56]、金融流动[57]和共同交叉控股[58]。作为一种网络属性，SR可以（精确地）通过使用网络度量进行量化[42,43]。特别是，可以将相对网络度量（DebtRank）分配给金融网络中的所有节点，这些节点指定了它们对系统贡献的SR部分（机构或节点特定SR）[43]。如下文所示，将节点特定SR的概念扩展到两个交易对手之间的个别负债（负债特定SR）和个别交易（交易特定SR）是很自然的。本文介绍了一种新的财务网络SR管理方法。首先，我们制定了一个风险衡量标准，以量化金融网络中个人负债对整体SR的边际贡献。其次，我们使用该风险衡量标准来设计一个激励方案，银行在每笔交易中支付一笔庇古税——“系统风险税”（SRT），该税与它将导致的整体SR的增加成比例。按照这种方法，金融机构会将其外部性内部化，因为它们会根据其对整体SR的边际贡献“征税”。这种激励计划会以以下方式导致SR的自组织减少：寻求信贷的市场参与者将试图通过寻找不增加SR的信贷机会来避免这种税收，因此是免税的。

因此，网络向拓扑结构重新排列，再加上个别机构的财务状况，将导致SR的事实上的消除。这是因为在新拓扑结构下，级联故障不再发生。在基于代理的模型（ABM）的帮助下，我们展示了金融机构如何通过随着时间的推移重新安排金融网络来应对SRT，从而使总体SRT确实大幅降低。最近，许多ABM被用于研究金融系统和实体经济之间的相互作用，重点是稳定两个部门之间的反馈回路[59–62]。我们在危机宏观金融模型的框架内测试拟议的SRT。在本ABM中，我们以三种模式运行金融系统。第一种反映了当今的情况，银行不关心其系统重要性，银行间贷款以银行间市场动态形成的“银行间贴现率”进行交易。该利率仅反映借款对手的信誉，不考虑SR。第二种模式引入SRT。在这种模式下，有效利率（利率+SRT）既反映借款对手的信誉，也反映与每笔交易相关的SRT增加。作为比较，在第三种模式中，我们对所有交易（托宾税）实施FTT，它不依赖于与交易相关的SRT增加，因此不存在任何网络重组影响。二、系统性风险税SRT是对金融交易征收的税款，用于设定与该交易相关的SR增加。我们表明，与交易相关的SR可以通过DebtRank方法进行量化，该方法最初被建议作为一种递归方法来确定金融网络中节点的系统重要性[42]。

它是一个衡量网络中总经济价值（方程式（D2））的分位数的数量，可能会受到节点或一组节点的默认和故障的影响，请参见附录D。为了简单起见，让我们将金融网络中的节点视为银行。Lij（t）表示给定金融系统在给定时刻的负债（敞口）网络。Lij（t）=Pklijk（t）是j银行目前向i银行发放的所有贷款lijk（t）的总和。Ci（t）是t时i银行的资本。如果i银行违约且无法偿还其贷款，j银行将失去贷款Lij（t）。如果jdoes没有足够的可用资本来弥补损失，j也会违约。给定Lij（t）和Ci（t），可以计算出银行i的应收账款rankri（t）=Ri（Lij（t），Ci（t）），见等式。（D5）。DebtRank的确切含义是由阳极的痛苦或违约造成的经济损失（以欧元为单位）[42]。债务等级的准确含义使我们能够定义整个经济的“预期系统性损失”。假设系统中有B家银行，预期的系统性损失可以近似为Elsyst（t）=V（t）BXi=1pi（t）Ri（t），（1）http://www.crisis-economics.euNoteLij（t）中的条目是银行i对银行j的负债。我们使用约定将负债写入L的行（第二个索引）。如果矩阵按列读取（L的转置），我们得到银行相互持有的资产或贷款。pi（t）表示节点i的违约概率，V（t）表示时间t时所有节点的综合经济价值。这是一个极好的近似值，已在[63]中得到证明。关于推导，见附录E。Ri（t）测量了节点i可能影响的总经济价值（方程式（D2））的分数。

一般来说，pi（t）未知，原则上也取决于各种金融网络的特定拓扑结构。由于风险网络Lij（t）不存在财务传染风险，违约概率pi（t）不应明确取决于Lij（t）。然而，原则上，pi（t）可以依赖于其他网络，比如重叠投资组合的网络。除了重叠的投资组合，违约相关性存在的原因还有很多，例如外部事件可能会触发同一地理区域或行业内的联合违约[64]。注意，我们在式（1）中假设，导致违约相关性的金融传染风险和所有其他因素相对较小（二阶）。因此，我们通过汇总各银行的预期损失来计算总预期损失。然而，总体而言，各银行的预期损失之和并不具有总预期损失的含义，因为它忽略了违约的联合概率。如果已知违约相关性，则可以在Q中添加包含联合违约概率和集团影响的其他术语。（1） ，见第五节。为了计算预期系统性损失的边际贡献，我们首先定义净负债网络Lnetij（t）=max[0，Lij（t）-Lji（t）]。在我们添加了具体的责任Lmn（t）之后，我们表示责任网络Byl（+mn）ij（t）=Lnetij（t）+Xm，nδimδjnLmn（t），（2），其中δij是克罗内克符号。特定负债Lmn（t）对预期系统性损失的边际贡献为（+mn）ELsyst（t）==BXi=1pi（t）V（+mn）（t）R（+mn）i（t）- V（t）Ri（t）, （3） 其中R（+mn）i（t）=Ri（L（+mn）ij（t），Ci（t））是负债网络的债务，V（+mn）（t）是总经济价值加上负债Lmn（t）。