通过庇古税降低系统性风险

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英文标题：
《Reduction of systemic risk by means of Pigouvian taxation》
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作者：
Vinko Zlati\\\'c, Giampaolo Gabbi, Hrvoje Abraham
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  We analyze the possibility of reduction of systemic risk in financial markets through Pigouvian taxation of financial institutions which is used to support the rescue fund. We introduce the concept of the cascade risk with a clear operational definition as a subclass and a network related measure of the systemic risk. Using financial networks constructed from real Italian money market data and using realistic parameters, we show that the cascade risk can be substantially reduced by a small rate of taxation and by means of a simple strategy of the money transfer from the rescue fund to interbanking market subjects. Furthermore, we show that while negative effects on the return on investment ($ROI$) are direct and certain, an overall positive effect on risk adjusted return on investments ($ROI^{RA}$) is visible. Please note that \\emph{the taxation} is introduced as a monetary/regulatory, not as a fiscal measure, as the term could suggest. \\emph{The rescue fund} is implemented in a form of a common reserve fund.
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中文摘要：
我们分析了通过对用于支持救援基金的金融机构征收庇古税来降低金融市场系统性风险的可能性。我们引入了级联风险的概念，并将其明确定义为系统性风险的子类和网络相关度量。通过使用真实意大利货币市场数据构建的金融网络，并使用现实参数，我们证明了通过小税率和通过简单的策略将资金从救援基金转移到银行间市场主体，可以大幅降低级联风险。此外，我们还表明，虽然对投资回报率（$ROI$）的负面影响是直接和确定的，但对经风险调整的投资回报率（$ROI^{RA}$）的总体积极影响是明显的。请注意，\\ emph{the taxing}是作为一种货币/监管措施引入的，而不是作为一种财政措施引入的，就像这个词可能暗示的那样。\\紧急救援基金是以共同储备基金的形式实施的。
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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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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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关键词：系统性风险 系统性 Quantitative Applications Institutions

通过庇古税Vinko Zlati'c1降低系统性风险，*Giampaolo Gabbi2，3 RVOJE Abraham1理论物理部，鲁杰尔·博什科维奇研究所，地址：克罗地亚锡耶纳大学萨格勒布HR-10002号信箱180号，管理与法律系，圣弗朗切斯科广场，53100Siena，意大利波科尼管理学院，途经2011年8月8日，米兰，伊塔利加尔各答，克罗地亚萨格勒布HR-10002，德里恩切诺娃1号* 电子邮件：vinko。zlatic@irb.hrAbstractWe通过对用于支持救助基金的金融机构进行庇古税，分析降低金融市场系统性风险的可能性。我们引入了级联风险的概念，明确了操作定义，将其作为系统风险的子类和网络相关度量。通过使用真实意大利货币市场数据构建的金融网络，并使用现实参数，我们表明，通过小税率和从救援基金向银行间市场主体转移资金的简单策略，可以大幅降低级联风险。此外，我们还表明，虽然对投资回报率（ROI）的负面影响是直接和确定的，但对风险调整投资回报率（ROIRA）的总体积极影响是明显的。请注意，税收是作为一种货币/监管措施引入的，而不是作为一种规模措施引入的，因为这个词可能暗示了最重要的一点。救援基金是以共同储备基金的形式实施的。引言自全球金融和经济危机爆发以来，人们就如何应对未来类似的动荡、如何最大限度地降低冲突可能性以及如何管理金融系统的稳定性和效率之间的权衡提出了许多建议[1–6]。

监管机构和智库在评估系统性风险时遇到的最严重问题之一是缺乏可靠数据[7]。具有借贷模式的微观经济数据尤其稀缺，关于系统互联性的货币市场（MM）稳定性分析有助于解决实际观察到的问题。市场主体相互关联产生的系统性风险被认为是危机广泛蔓延的明显原因[5,6,8]。在危机高峰期，当中央银行和监管机构努力与短期和长期融资工具和/或量化宽松解决方案合作时，很明显，没有关于如何管理市场参与者互联互通负面影响的指标或模型。不仅不清楚如何稳定系统，而且也没有一个单一的可用指标来明确管理互联互通的任何方面及其后果。系统性风险研究大幅上升，尤其是自2008年以来[8]。其中一部分是针对潜在区域传播的有针对性的定性分析，而另一部分则侧重于量化节点的系统风险。系统性风险与网络之间的关系已引起更多关注[1-6,9-11]。由于缺乏可靠的指标来估计系统风险敞口，其中一个原因是提出了DebtRank算法[12]，这是一种系统风险指标，旨在衡量某些主体违约对整个系统的影响。一些中央银行对这一指标进行了全面调查，我们决定将其作为评估卡斯卡风险的代理流程。除了债务等级，在过去几年中，还构建了其他系统性风险度量。

最流行的是边际预期短缺（MES）[13]、系统风险度量（SRISK）[14]、DeltaConditional Value at Risk（DCoVaR）[15]、链路感知系统风险估计（LASER）[16]以及PA和GCA度量[17]。只有部分指标（DCoVaR、LASER和PA&GCA）是基于网络的模型。此外，其中大多数没有提供分析方法。此外，有许多pape R致力于网络结构，作为与默认级联相关的不同传染过程的启动子/抑制剂[18–20]。这些更具理论性的方法指出了泛型传染病对网络结构细节的强烈依赖性。世界银行提出的传染病分类根据其发生的性质区分了传染病的三个定义（广泛的、限制性的和非常限制性的）。根据广义定义，传染被称为“冲击或一般跨国溢出效应的跨国传播”。这一定义假设传染可以由国家（基本面和非基本面）之间的任何类型的联系引起。根据第二种更具限制性的定义，“传染是指冲击在任何基本联系或共同冲击之外传播到其他国家”。从这个意义上讲，传染可能是由“非理性”现象（如金融恐慌、羊群行为）引起的。根据第三种非常严格的定义，金融传染也不涉及基本联系。它假设，相对于“平静时期”的相关性，在“危机时期”跨国相关性增加时，“传染病”就会爆发。这种定义允许对传染进行可行的经济计量测量。

在货币市场中，系统性风险可能与其微观结构的不同特征有关：违约风险、资金流动冻结、羊群行为和许多可能的未知因素。在本文中，我们关注的是整体系统性风险，我们称之为级联风险。我们认为，信用风险是系统性风险的一个很好的衡量标准，并明确定义了我们方法适用的条件。为此，我们使用了以下级联风险的操作定义：系统的级联风险是指随机选择的金融机构因其他机构违约引发的金融系统传染而违约的概率。显然，这一定义没有考虑对整个系统的实际经济和资本的影响，也没有考虑个人违约概率的增加。然而，它明确了我们在构成系统风险的所有可能过程中关注的过程。我们将发现并量化系统冲击对金融机构网络的潜在损害。此外，我们还将讨论参数的临界值，对于这些参数，我们可以扩展以覆盖大部分风险。同时，我们提案的政策含义与现有监管框架一致。Pa st研究提出了几种降低系统性风险的措施。其中一类包括市场主体的资本要求[21-24]。虽然增加银行资本的数量和质量可以减少信贷和市场等相关风险的暴露，但在危机时期引入银行资本可能会非常昂贵。

资本增值的另一个弱点是，预计银行将支付资本成本，从而形成恶性循环，最终导致更高的金融化水平、不可持续的特定风险敞口，以及更可能的系统风险。危机后巴塞尔委员会（Basel Committee）提出的系统性金融机构的资本要求（Basel III框架）也可能改变保证竞争对手公平竞争的目的。在这种方法中，每一个受试者都应该上升到足够的水平，以阻止其邻域内的传染，这样，如果传染开始于任何受试者的非常接近，那么该水平是可用的。其他人则提议征收货币市场交易税[25–27]。人们可以对所有交易征税，也可以只对增加系统性风险的交易征税。我们认为，由于两个主要原因，这不是一个可行的方法。首先，对所有交易征税不必要地增加了整个MM细分市场的成本，即使它正在降低系统风险。这种方法将阻止MM活动，尽管其主要目的是在很短的时间内减少网络中的流动性波动，通常以分钟为单位。当交易按月、每周甚至每天进行补偿时，对MM交易征税将影响互惠。对一对零净额交易对一项交易征税将产生无意义的额外成本。仅对导致系统风险增加的交易征税属于类似类别，因为它不考虑一段时间内的交易净影响。例如，一对零净额交易将被征税，尽管它们对市场稳定性没有影响。这种方法还将阻止不受限制的MM活动，这些活动会对市场流动性产生影响，但未讨论这些影响。

此外，识别增加系统性风险的交易是一项操作挑战。税务提案的实施似乎很棘手，因为不可能确定实时交易，并允许财务部门估计对盈利能力的净影响。其影响将是冻结市场，因此，流动性来源可能会迅速蒸发。MM场馆将以目前的形式存在，做市几乎不可能实现，而且所有这些都可能以引入报价矩阵而告终。本文试图回答的问题可以解决如下：平衡表储备的一小部分分配给救援基金，在多大程度上提高了系统的整体财务稳定性？受此监管的机构是否有任何可能的收益，可能会超过拟议税收导致的市场竞争力下降？我们模拟了庇古维亚税收的影响，以及旨在降低信用风险、进而降低整体系统风险的救援基金的设立。由于缺乏真实世界的数据，我们必须假设某些简化和理想化来证明这个概念。我们不提供金融系统稳定性的量化解决方案。相反，我们的目的是提供一个框架，清楚地表明庇古税原则上可以大大降低casc和整体系统性风险。我们将重点放在一个框架上，该框架可用于量化庇古税的连锁风险和影响以及救援基金的使用。我们还证明，在一个特殊的情况下，救援基金可以提高风险调整后的投资回报率（ROIRA）。Weshow表示，在我们的环境中，救援基金是：。降低实际准备金需求水平的系统性风险；2.

增加单个金融机构和金融市场总体的风险调整投资回报率；3.在某些情况下，可确保相同水平的稳定性，显著降低储备需求率；4.在我们这里报告的所有网络案例中，产生质量上相同的结果。在本文中，我们应用DebtRank[12]对ca scade风险进行建模，并使用真实的欧洲电子货币市场数据来校准代理之间的网络[28–31]。然后，皮古维亚增值税被用于为救援基金融资，该基金用于单一金融参与者违约的情况。论文的结构如下。首先，我们描述了我们用来创建金融网络的数据和附加参数。其次，我们对DebtRank方法进行了概述。第三，提出救助资金的征税机制和运用策略。第四，我们解释了计算系统性风险和ROIRA的方法。第五，我们讨论了我们的结果，以及拟议税收对市场稳定性和市场稳定性的影响。数据本研究中引入的模型基于一个简单的金融代理网络，通过相互借贷活动相互连接。为了校准金融资产和负债，我们使用realEuropean e-MID隔夜货币市场数据。这是欧元区和美国唯一的银行间存款电子市场。数据库由1999年至2009年期间登记的所有交易记录组成。根据在复杂网络领域所做的大量工作，我们知道：1。在之前报道的所有案例中，真实金融网络在节点度和节点强度上都非常不均匀[28–31]。真实金融网络呈现出强大的核心成熟结构[32,33]。

小型（<1万个节点）和密集加权网络，如金融网络，在配置空间中受到限制，应该彼此相似[34]。上述事实支持使用e-MID数据，因为所有先前报告的事实表明，e-MID在广泛的金融网络类别中具有充分的代表性。很明显，例如美国和欧洲金融系统的规模之间的差异很大，尽管我们预计现有结果在数量上会非常不同，但我们预计它们在质量上应该非常相似。为了本文的目的，我们提出了4个不同时期的4个不同网络，与总体经济状况有关。网络是2000年4月、2004年11月和2009年9月一个月交易的总和。我们选择这些时期来比较大金融危机之前和之后的两个时期。不幸的是，复杂网络领域仍然缺少一个良好可靠的模型来创建具有强异构性的加权定向网络。如果有这样的模型，压力研究将大大受益。我们可以生成金融网络的不同实现，以创建大量理想化实现。通过这种方式，我们可以更详细地了解结果与在尽可能现实的网络上对分类模式l施加的网络参数之间的相关性。我们使用的网络相对较小，大小从N=112到N=177个节点不等。图1中a）和b）显示了他们的路线和程度。尽管这些网络很小，但它们的连接模式却表现出很大的异质性。这是所有被调查金融网络的普遍特征。

在面板c）和d）上的相同图表中，我们展示了网络实力。在这两种情况下，异质性再次明显。图2给出了模拟中使用的一个网络示例。方法参数为了使用DebtRank方法计算级联风险，我们对银行参数进行了一些假设。首先，我们确定准备金率，然后模拟不同水平的准备金率。主体i的资产和负债由五个特征部分组成：总资产负债Bi、借给银行间市场网络主体j Aij的资产、从网络主体j借入的负债、监管要求的资产负债表准备金EI和监管要求的救援基金Fi，保存在救援基金中。e-MID数据中的参数包括银行间市场借贷Aij和银行间市场借贷JI。借出给交易网络其他参与者的总资产为SLi=Pjaijan，借出给其他参与者的总资产为SBi=PjAji。我们将这两个变量作为加权网络k的外强度和内强度。我们模拟平衡如下：Bi=β* 麦克斯（SBi，SLi）。（1） 参数β是通过公开展示的货币市场活动与欧洲地区银行业总资产量的比较数据来估算的[35]。本文中使用的典型值为β=10，尽管我们的实验值范围为β∈ [4, 20]. 为了使用MM数据敞口校准资产和负债，我们有一个简单的策略，将相同的β分配给所有市场参与者。因子β可以解释为reach机构单独计算的变量βi=Bi/max（SBi，SLi）的平均值。只要平均值β能很好地代表变量βi的典型值，我们的估计在经济上和统计上都是不可信的。存款准备金率也保持不变。Ei=η* 毕。