信用违约互换对金融传染的影响

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英文标题：
《Impact of credit default swaps on financial contagion》
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作者：
Yoshiharu Maeno, Kenji Nishiguchi, Satoshi Morinaga, Hirokazu
  Matsushima
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  It had been believed in the conventional practice that the risk of a bank going bankrupt is lessened in a straightforward manner by transferring the risk of loan defaults. But the failure of American International Group in 2008 posed a more complex aspect of financial contagion. This study presents an extension of the asset network systemic risk model (ANWSER) to investigate whether credit default swaps mitigate or intensify the severity of financial contagion. A protection buyer bank transfers the risk of every possible debtor bank default to protection seller banks. The empirical distribution of the number of bank bankruptcies is obtained with the extended model. Systemic capital buffer ratio is calculated from the distribution. The ratio quantifies the effective loss absorbency capability of the entire financial system to force back financial contagion. The key finding is that the leverage ratio is a good estimate of a systemic capital buffer ratio as the backstop of a financial system. The risk transfer from small and medium banks to big banks in an interbank network does not mitigate the severity of financial contagion.
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中文摘要：
传统做法认为，通过转移贷款违约风险，银行破产的风险可以直接降低。但美国国际集团（American International Group）在2008年的失败构成了金融传染的一个更为复杂的方面。本研究对资产网络系统风险模型（ANWSER）进行了扩展，以研究信用违约互换是否减轻或加剧了金融传染的严重程度。保护买方银行将所有可能的债务人银行违约风险转移给保护卖方银行。利用扩展模型得到了银行破产数量的经验分布。系统性资本缓冲比率根据分布计算。该比率量化了整个金融系统有效吸收损失的能力，以阻止金融传染。关键的发现是，杠杆率是对作为金融系统后盾的系统性资本缓冲率的良好估计。在银行间网络中，中小银行向大银行转移风险并不能减轻金融传染的严重程度。
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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：Computer Science        计算机科学
二级分类：Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述：Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模，包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用，以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用，包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题；计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题；计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议（例如TCP/IP）的论文通常更适合网络和因特网体系结构（CS.NI）类别。
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PDF下载：
--> Impact_of_credit_default_swaps_on_financial_contagion.pdf (376.59 KB)

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关键词：信用违约互换 Applications distribution Architecture Conventional

信用违约掉期对金融传染的影响Nyoshiharu Maenoand Satoshi MorinagaNEC Corporation Kawasaki shi，神奈川211-8666，日本邮政：y-maeno@aj.jp.nec.comEmail: morinaga@cw.jp.nec.comKenji西口町日本研究所新川谷，东京141-0022，日本邮件：西口町。kenji@jri.co.jpHirokazu松岛国际社会经济研究所日本东京南部108-0073邮编：h-matsushima@ah.jp.nec.comAbstract-传统做法认为，通过转移贷款违约风险，银行破产的风险可以直接降低。但美国国际集团（American International Group）在2008年的失败构成了金融传染的一个更为复杂的方面。本研究扩展了资产网络系统性风险模型（ANWSER），以研究信用违约互换是否减轻或加剧了金融传染的真实性。保护买方银行将每一个可能的债务人银行违约的风险转移给保护卖方银行。利用扩展模型得到了破产次数的经验分布。Systemiccapital缓冲比率根据分布计算。该比率能有效地降低整个金融系统的损失吸收能力，从而抑制金融传染。关键的发现是杠杆率是对系统性资本缓冲率的良好估计，作为金融系统的后盾。在银行间网络中，中小银行向大银行的风险转移并不能减轻金融传染的严重程度。I.引言在改革资本要求和其他监管标准的论点中，理解金融系统的特征如何影响银行破产的金融传染至关重要。

最近，人们开发了计算机模拟模型来模拟金融危机的传播，并预测金融传染的严重程度[6]、[8]、[12]、[13]、[15]、[18]、[20]、[21]、[25]。在这些模型中，银行的外部资产和银行间贷款都可能是金融危机的根源。其中一种遇险可能在和平时期单独传播，而复合遇险则在危机时期传播。银行对多个外部资产类别进行投资。当市场波动时，外部总资产的价值可能会下降。有缺陷的银行投资组合给他们带来了财务困境[11]。破产的借方银行无力偿还银行间借款。任何债权银行都会因破产的债务银行而遭受财务困境[23]。除非资本缓冲区吸收了外部资产和银行间贷款的全部损失，否则银行就会破产。银行破产带来了更多的财务困境。这就是金融传染的机制。传统做法认为，通过转移贷款违约风险，银行破产的风险可以直接降低。但美国国际集团（American International Group）在2008年的失败构成了金融传染的一个更为复杂的方面。AIG以信用违约掉期的形式出售了Protection，为价值4410亿美元的证券提供保险。随着次级贷款市场崩溃，这些证券的价值下降。AIG的信用评级被下调。AIG面临着致命的流动性危机。AIG的破产将给金融系统造成灾难性的损害。美联储提出了一揽子救助计划，危机以前所未有的纳税人资助的对一家大型私营公司的救助而告终。尽管银行家痛苦地意识到CDS是不完美的，但CDS市场一直在增长[1]。

CDS是风险转移的金融工具[7]，涉及三家银行。保护卖方银行赔偿保护买方银行在第三方参考银行的特定信用事件中遭受的损失。风险转移是为了降低个别银行的风险。但一旦AIG这样的关键卖家遭遇严重的金融危机，风险转移就不再有效。脆弱的金融体系突然出现。系统风险[2]相当严重。本研究对资产网络系统风险模型（ANWSER）[4]，[10]进行了扩展，以调查CDS是否减轻或加剧了金融传染的严重程度。保护买方银行将所有可能的债务人银行违约风险转移给保护卖方银行。保护买方银行可提供额外贷款，并以风险转移银行间贷款的形式发放贷款。利用扩展模型得到了在这些条件下银行破产数的经验分布。Systemiccapital缓冲比率根据分布计算。该比率量化了整个金融系统的有效损失吸收能力，以迫使金融传染反弹。扩展模型展示了系统性资本缓冲比率如何受到银行间网络的密集度和集中度的影响，以及与核心一级比率和杠杆率的关系。二、本节介绍了银行间贷款、投资和CDS的模型。资产网络系统风险模型（ANWSER）[3]建立在之前的计算机模拟模型[11]，[23]的基础上。他们用蒙特卡罗方法研究金融系统的统计特征。蒙特卡罗方法是一种广泛的计算技术，用于获得许多用于分析统计特征的数值结果样本。

该技术依赖于从特定图重复生成的随机数序列。1.第n家银行的资产负债表。资产负债表包括银行间贷款ln、外部资产en、股本cn、银行间借款bn和存款dn。图2。银行间贷款和额外贷款风险转移后的第n家银行的资产负债表。额外银行间贷款的价值减去风险转移银行间贷款的价值为f。图3。系统性资本缓冲比率γ，通过比较存在风险转移和不存在风险转移的金融系统中的银行数量，将其计算为γ的函数。概率分布。银行最初的财务困境是其外部资产在市场上的价格下跌。当借方银行碰巧破产时，随之而来的银行间贷款违约是其债权银行的下一个财务困境。在一个银行间网络中，财务困境从倒闭的债务人或银行反复传递给债权银行。N是银行的数量。M是单个银行进行投资的外部资产数量。图1显示了第n家银行的资产负债表。银行间贷款比率θ=PNn=1ln/PNn=1是银行间贷款总值占资产总值的一小部分。银行间贷款和外部资产包括证券和ZF债券。银行间贷款是债权银行和借方银行之间的信用关系，当借方银行在银行间市场筹集资金时会出现这种关系。银行间网络描述了所有信贷关系。它是一个有向图，由银行作为顶点，银行间贷款作为从债权银行到债务人银行的边组成。大银行和小银行的股本比率γ=cn/an相同。它与芯轮胎1比率t=γ和杠杆率l=γ相同。

该值是银行监管政策要求的最低股本比率。负债包括股本、银行间借款和存款。股本包括普通股和披露的储备。这些款项无需偿还，可用于立即吸收财务困境造成的损失。金融系统的密集度κ是银行间网络的平均传入或传出节点度，是N的一部分- 1.更密集的银行间信贷网络具有更大的κ值。金融体系的集中度ρ是1%顶级银行（最大、第二大、第N/100大银行）的银行间贷款份额之和。更集中的银行间信贷网络的ρ值更大。每个债权银行都以CDS的形式购买保护，CDS指的是其所有债务银行。每笔银行间贷款违约都由一家卖方银行进行赔偿。s≤ N是保护卖方银行的数量。保护卖方银行可以是银行间网络中的债权银行和债务银行。这些银行间贷款的风险权重为0%。在这种风险转移之后，每个债权银行都会进行借款，并额外发放与风险转移的银行间贷款价值相同的贷款。额外银行间贷款的风险不会转移。他们的风险权重是100%。参数f≥ 0将额外银行间贷款的价值指定为风险转移的银行间贷款价值的一小部分。图2显示了风险转移和额外贷款后的资产负债表。式（1）给出了芯轮胎1的传动比t′。核心1级比率基于风险加权资产计算。t′=γ1- θ+fθ。（1） 杠杆率l′由（2）给出。

杠杆比率是根据权益资本相对于总资产的价值计算的，而不考虑风险。l′=γ1+fθ。（2） 给定N、M和S，生成一系列随机数，以合成θ、γ、κ、ρ固定值的样本，f.单个样本包括o银行间网络拓扑Z（一个N×N矩阵），其中元素Znn′=1表示第N′家银行从第N家银行贷款，其他情况下Znn′=0o风险转移模式Y（一个N×N×N张量），其中元素Ynn′=1表示第N′家银行从第N′家银行购买贷款违约保护，以及其他Ynn′n′=0o投资组合X（一个n×M矩阵），其中元素XnM是第n家银行在第M个外部资产类别（PMm=1Xnm=1,0）中进行的投资的分数≤ Xnm≤ 1） o市场v中的外部资产价格（m列向量），其中元素Vm是第m个外部资产类别的单位价格。第n家银行的初始财务困境为NPMM=1Xnmvm。如果金融危机造成的全部损失没有被其资本缓冲区吸收，保护买方银行就会破产。在保护买方银行存续期间，债务人银行破产时的资本缓冲损失由保护卖方银行支付的CDS补偿。如果金融危机造成的总损失和CDS收益的总和没有被其资本缓冲区吸收，protectionseller银行就会破产。假设破产的借方银行不向债权银行偿还任何部分的银行间贷款。F是在金融危机停止之前破产的银行数量。从这些样本中得到了银行破产次数P（F）的经验分布。

在金融危机的情况下，F的值在第999个1000分位数处作为代表进行计算。系统性资本缓冲比率γ是通过比较银行破产次数F曲线作为有风险转移和无风险转移的金融系统中γ的函数来计算的。系统性资本缓冲比率是指不存在风险转移的金融系统中，银行破产数量与存在风险转移的金融系统中的银行破产数量相同的股本比率。图3显示了如何计算γ作为γ的函数。在这种情况下，当γ=0.09时，γs=0.073。如果γs<γ，则意味着负面影响。三、 实验条件本节介绍了实验条件。将两个案例进行比较，以研究CDS对II中模型的影响。在发送风险转移的情况下，在条件y=0的情况下，根据银行间贷款比率θ的给定值来衡量银行破产的数量。如果存在风险转移，则根据银行间贷款比率IG的计算值测量该数字。4.N=500的银行间网络。顶点的大小代表银行资产的价值。边缘的宽度表示两端银行之间的银行间贷款的价值。θ′=（θ+fθ）/（1+fθ）在图2中。在这两种情况下，四个参数的值都是固定的。N=500，M=2，S=10，θ=0.3。其余参数的值可以在0.04的范围内进行调整≤ γ ≤ 0.14, 0.01 ≤ κ ≤ 0.1,0.1 ≤ ρ ≤ 0.5和0≤ F≤ 1.本研究假设随机变量Z、Y、X和v的概率分布如下。在英国的CHAPS[22]、意大利的e-MID[26]、美国的Fedwire[24]、日本银行网[27]和全球[5]中，银行间的资金转移存在高度异质性。

网络的节点度和转移资金的价值服从幂律。在这项研究中，Z是由一个广义的DBarab\'asi-Albert模型[29]，[28]随机生成的。这是一个随机图，具有生长和优先依恋机制，随着N进入单位，它变得无标度。节点度k的分布服从幂律P（k）∝ K-α其中α≥ 2.大银行的存在概率很大。这就是异质性的起源。图4显示了N＝500的银行间网络的示例。银行间网络拓扑的传入节点度kinn=PNn′=1Zn′和传出节点度koutn=PNn′=1Znn′由广义定律ineq确定n-The银行向n′-th银行的贷款价值。(3). 浓度ρ随r的增大而增大≥ 0增加。如果r=0，银行间贷款的价值是一个常数。wnn′∝Znn′（koutnkinn′）rPn6=n′Znn′（koutnkinn′）r.（3）一旦wnn′的价值确定，银行间贷款和借款由等式（4）和（5）给出。ln=Xn′wnn′。（4） bn′=Xnwnn′。（5） 外部资产由式（6）给出。外部资产不低于银行间借款净额的前提条件图。5.当N=500、M=2、S=10和θ=0.3时，k=0.05、ρ=0.3（基线银行间网络）和f=0、0.2、0.4、1时，银行破产数量作为N的分数作为γ的函数。（en+ln）≥ bn）是因为银行已经破产，如果不满足这一前提条件，那么cn=γ（en+ln）和dn=en+ln- cn- bn。en=最大值（bn）- ln，0）+（1- θNXn=1ln-NXn=1max（bn- ln，0）lnPNn=1ln。（6） 每个债权银行都为其债务人的银行违约购买保护。保护卖方银行是资产价值最大的S=10银行。风险从中小银行转移到了大银行。

保护买方银行为个人贷款随机选择一家保护卖方银行。银行随机选择多个外部资产类别进行投资。当M=2时，Xn1和Xn2服从均匀分布。外部资产类别的价格是独立且相同的分布。其价格的绝对波动服从一元学生t分布。价格的涨跌是随机的。自由度为u=1.5。这是一个长尾分布，适合描述突然的大波动。对绝对流动的幅度进行了调整，以使权益资本比率γ=0.07的破产概率p=10-3.IV.结果银行破产的数量在III中的实验条件下测量，系统资本缓冲率在本节中计算。图5显示了当κ=0.05和ρ=0.3时，银行破产数F与γ的函数关系，以及与n的分数关系。F随γ的增大而逐渐减小。在没有风险转移的金融系统中，银行破产在γ=0.14时消失。当F=0时，具有风险转移的金融系统中的F（曲线（a））与图几乎相同。6.当N=500、M=2、S=10和θ=0.3时，系统资本缓冲比γ是κ=0.05、ρ=0.3和f=0、0.2、0.4和1的实线γ的函数。f=0、0.2、0.4和1的杠杆率l′用虚线表示。图7。系统资本缓冲比γ是γ的函数，κ=0.01，ρ=0。当N=500，M=2，S=10，θ=0.3时，f=0,0.2,0.4,1。杠杆率l’用虚线表示。没有风险转移（曲线（e））。这意味着信用违约互换对金融传染的严重程度影响甚微。F随着F的增加而显著增加。额外贷款会削弱金融体系的稳健性。无花果