Stess测试系统：金融领域的金融冲击传染

根据这些级别的信息，可以构建一个多层银行网络，并模拟一个或多个初始不良事件在整个系统中的传播，同时考虑每一层产生的不同反馈。图6.1多层或多重网络的描述为了量化冲击的系统性影响，应采用考虑多重网络结构和动态的传染算法。这种方法尚未开发，但已经在理论上进行了探索（Yagan和Gligor，2012）。理想情况下，可以扩充Debtrankalgorithm以满足这些条件。正如De Domenico et al.（2013）所证明的，通过使用张量，可以将传统网络的任何数学公式转换为多重网络的更高维度，这是一种几何对象，可以综合向量和矩阵之间的关系（Aris，2012）。通过引入传染的张量数学公式，可以简单地改善债务等级。考虑到所使用的数据和模型，有可能以高精度和低不确定性评估金融系统如何受到冲击的影响。将所有银行互动模式包括在内，将允许对冲击在整个系统中的传播进行知情的模拟。这项任务将在第二年的最后三个月和第三年的第一个月进行探索。另一方面，还必须对新的社会经济系统的模型进行外部验证，从而更清楚地了解冲击是如何传播和影响它们的。一个可能的应用领域是世界贸易网。7.

结论性意见本文试图为金融冲击和传染的研究做出贡献，主要关注量化金融系统如何受到极端不利事件影响的可能性。通过采用一个复杂的网络框架，该研究推进了使用DebtRank作为分析算法，以量化一个或多个机构的困境对更广泛系统的影响。算法增加了不确定性区间，并用另一种方法——默认传染算法成功地测试了其性能。这项工作通过以下步骤完成。首先，第2章向读者介绍了研究问题，解释了金融危机对GDP增长和失业的影响，以及其重要性背后的部分原因。然后回顾了相关文献的三个主要分支。采用了基于指标的措施。研究表明，他们利用（大部分）公开数据设计指数，说明单一金融机构对金融体系稳定的重要性。然而，已经证明，构建此类指数的方法无法定量地捕捉市场冲击的系统效应。然后，注意力转向了DSGE模型。然而，有人认为，正是一般均衡假设和模拟的低复杂性使得这种方法无法回答研究问题。作为上述工作的替代方案，复杂网络分析已被提出。

有人强调，这种方法的主要优势在于认识到金融系统动力学的复杂和非线性本质，这允许创建适当的模型和政策工具，如Debtrank算法。第三章介绍了模型背后的方法。在描述了框架中使用的主要网络概念，并用现实世界的数据操作了主要的感兴趣变量之后，本章对模型的两个主要模块进行了深入介绍。第一个模块的任务是使用fitnessmodel从部分信息重建网络。详细阐述了该模块的算法流程。第二个模块对第一个模块估计的集合应用Debtrank和默认级联算法，从而评估模拟冲击的影响。这两种算法背后的数学框架已经成熟。第四章重点介绍了实验的设计和结果。实验包括在三个不同密度、逐渐恶化的系统条件下的50个网络集合上测试DebtRank和默认传染算法。得出的结论是，DebtRank的性能优于后一种算法，因为它能够捕捉系统状况逐渐恶化的早期预警信号。另一方面，默认传染算法未能预测任何痛苦，并提供了不适合不确定性区间构造的影响值。第五章讨论了论文结论的政策含义。

有人提出，这一模型可能会产生三种政策应用，即监控银行在一段时间内的系统重要性，在各种冲击情景下对一家或多家银行进行压力测试，以及量化一家或多家金融机构承受的损失，前提是其他机构陷入困境。后一种应用被认为对确定金融系统的风险价值特别有用。最后，第6章简要概述了本研究的主要局限性。有人认为，不确定性区间的构建将受益于更大的集合，该模型需要在现实世界的金融网络（如英国银行间市场）上进行验证。此外，人们认识到有必要在多元化网络领域调查金融传染，因为毕竟金融机构在几个不同的层面上相互影响。本章还概述了未来完成博士课程所需工作的潜在时间表。8.参考文献Yadolfson，Malin，等。现代预测模型的实际应用：改善中央银行的宏观经济分析。188号。瑞典皇家银行工作文件系列，2005年。艾伦·F.和盖尔·D.（2000）。金融传染。政治经济学杂志，108（1），1-33。Aris，R.（2012年）。向量、张量和流体力学的基本方程。信使多佛出版社。亚瑟·W·B.（2006）。非均衡经济学和基于主体的建模。计算经济学手册，21551-1564。Artzner，P.等人（1999年）。一致的风险度量。《数学金融》，9（3），203-228。英格兰银行。

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