利用网络：基于DebtRank的压力测试框架

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英文标题：
《Leveraging the network: a stress-test framework based on DebtRank》
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作者：
Stefano Battiston, Marco D\'Errico, Stefano Gurciullo, Guido Caldarelli
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  We develop a novel stress-test framework to monitor systemic risk in financial systems. The modular structure of the framework allows to accommodate for a variety of shock scenarios, methods to estimate interbank exposures and mechanisms of distress propagation. The main features are as follows. First, the framework allows to estimate and disentangle not only first-round effects (i.e. shock on external assets) and second-round effects (i.e. distress induced in the interbank network), but also third-round effects induced by possible fire sales. Second, it allows to monitor at the same time the impact of shocks on individual or groups of financial institutions as well as their vulnerability to shocks on counterparties or certain asset classes. Third, it includes estimates for loss distributions, thus combining network effects with familiar risk measures such as VaR and CVaR. Fourth, in order to perform robustness analyses and cope with incomplete data, the framework features a module for the generation of sets of networks of interbank exposures that are coherent with the total lending and borrowing of each bank. As an illustration, we carry out a stress-test exercise on a dataset of listed European banks over the years 2008-2013. We find that second-round and third-round effects dominate first-round effects, therefore suggesting that most current stress-test frameworks might lead to a severe underestimation of systemic risk.
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中文摘要：
我们开发了一个新的压力测试框架来监控金融系统中的系统性风险。该框架的模块化结构允许适应各种冲击场景、估计银行间风险敞口的方法和危机传播机制。主要特点如下。首先，该框架不仅可以估计和理清第一轮效应（即对外部资产的冲击）和第二轮效应（即银行间网络中引发的困境），还可以估计和理清可能的火爆销售引起的第三轮效应。其次，它允许同时监测冲击对个别或集团金融机构的影响，以及它们对交易对手或某些资产类别的冲击脆弱性。第三，它包括对损失分布的估计，从而将网络效应与熟悉的风险度量（如VaR和CVaR）结合起来。第四，为了进行稳健性分析并处理不完整的数据，该框架提供了一个模块，用于生成与每家银行的借贷总额一致的银行间风险敞口网络集。举个例子，我们对2008-2013年间欧洲上市银行的数据集进行了压力测试。我们发现，第二轮和第三轮效应主导了第一轮效应，因此表明大多数当前的压力测试框架可能导致严重低估系统风险。
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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：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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PDF下载：
--> Leveraging_the_network:_a_stress-test_framework_based_on_DebtRank.pdf (997.98 KB)

2022-5-7 21:13:06 上传

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关键词：DEBT 压力测试 Rank BTR RAN

利用网络：基于onDebtRankStefano Battiston、aGuido Caldarelli、bMarco D’Errico、a、1 Tefano Gurciulloca、苏黎世大学银行和金融系、阿尔蒂卢卡研究所、ISC-CNR、罗马、伦敦大学公共政策学院、伦敦大学学院的压力测试框架该版本：2月23日，2016年摘要我们开发了一个新的压力测试框架，用于监控金融系统的系统性风险。该框架的模块化结构允许适应各种冲击场景、估计银行间风险敞口的方法和危机传播机制。主要特点如下。首先，该框架不仅可以估计和理清第一轮影响（即对外部资产的冲击）和第二轮影响（即在银行间网络中引起的不安），还可以估计和理清可能的房地产销售引起的第三轮影响。其次，它允许同时监测冲击对金融机构个人或群体的影响，以及它们对交易对手或某些资产类别的冲击的脆弱性。第三，它包括对损失分布的估计，从而将网络效应与熟悉的风险度量（如VaR和CVaR）结合起来。第四，为了进行稳健分析并处理不完整的数据，该框架提供了一个模块，用于生成与每家银行的借贷总额一致的银行间风险敞口网络集。举个例子，我们对2008-2013年欧洲上市银行的数据进行了压力测试。

我们发现，第二轮和第三轮影响在第一轮影响中占主导地位，因此表明大多数当前的压力测试框架可能导致严重低估系统风险。致谢我们感谢一位匿名裁判，感谢约瑟夫·斯蒂格利茨、加布里埃尔·维森丁、塞拉芬·马丁内斯·贾拉米洛和伊琳娜·沃登斯卡在论文中提出的有用意见和建议。我们还感谢在法兰克福欧洲中央银行（2015年3月）、欧洲系统性风险委员会ATC-ASC专家组互联性联合会议（2015年5月）和萨拉戈萨NetSci 2015年举行的内部研讨会的与会者。SB和MD感谢以下各方的支持：FET项目SIMPOL 610704号、FET项目DOLFINS 640772号、欧盟项目RMAC 249415号和瑞士国家基金教授grantno。PP00P1-144689。通讯作者：马可。derrico@uzh.ch1引言金融危机促进了几种基于网络的方法的发展，以监测金融系统中的系统性风险（艾森伯格和诺伊，2001年；埃尔辛格等，2006年；尼尔等，2007年；哈拉杰和科克，2013年；米兰达和塔巴克，2013年；马丁内斯·贾拉米洛等，2014年；马科塞等，2012年；蒙塔尼亚和勒克斯，2014年；巴蒂斯顿等，2012b）。量化系统性风险的传统方法是测量冲击对每个机构外部资产的影响，然后汇总损失。然而，危机突出表明，压力测试还应包括所谓的“第二轮”效应，这可能通过银行间风险敞口产生，如资产方面的损失或流动性短缺（见巴塞尔银行监管委员会（2013）及其参考文献）。

例如，最近在2014年进行的欧洲央行综合评估（欧洲央行，2014年）考虑了交易对手的信用风险，而巴塞尔III框架（巴塞尔银行监管委员会，2010年）则将互联性作为系统风险的一个关键来源予以关注。一些基于网络的方法侧重于银行违约事件（即其股本为零）作为传染给交易对手的唯一相关触发因素。换言之，一家面临过一些冲击的机构，只要留下一些正资产，就不会以任何方式影响其交易对手。这是一个有用的简化，它允许了许多数学发展（Hurd和Gleeson，2011）。由于监管者建议银行将其最大的单一风险敞口保持在远低于其股本水平的水平，因此以这种方式进行的大多数压力测试基本上都会产生一个结果，即单一初始银行违约不会引发任何其他违约。只有在同时假设资产负债表疲软（Martinez Jaramillo等人，2014年）或再销售（Roukny等人，2013年）的情况下，才会出现系统性风险。相比之下，直觉和经典的默顿方法都表明，一家机构的股权损失，即使没有违约，也将意味着其对其他机构的债务的市值下降。反过来，这意味着这些机构的权益损失，只要它们将其权益重新评估为资产和负债之间的差异。因此，金融危机，也就是权益损失，可以从一家银行蔓延到另一家银行，尽管其间不会发生违约。即使在此过程中没有任何银行违约，系统中的股本总额也可能相当大。

事实上，在2007/2008年的危机中，按市值计价重新评估交易对手风险造成的损失远远高于直接违约造成的损失。所谓的DebtRank方法就是为了捕捉这种危机传播而开发的（Battiston等人，2012b）。根据DebtRank衡量，冲击的影响完全可以与传统的仅违约的建议机制（艾森伯格和诺伊，2001年；罗杰斯和维拉特，2013年）相比，后者是前者的下限。换言之，DebtRank至少衡量了一个人仅在违约情况下会产生的影响，但它通常更大，这允许在大多数情况下分配一个系统重要性级别，在这种情况下，传统方法无法做到这一点，因为对所有银行的影响都为零。DebtRank已被应用于多个精神环境（Battiston等人，2012b；Di Iasio等人，2013；Tabak等人，2013；Poledna and Turner，2014；Fink等人，2014；Aoyama等人，2013；Puliga等人，2014），但它尚未嵌入压力测试框架。在本文中，基于（Battiston等人，2012b）中介绍的方法，我们开发了一个压力测试框架，旨在为中央银行和从业者提供网络效应的监控工具。作为参考，我们的主要贡献是巴塞尔银行监管委员会（Basel Committee on Banking Supervision）观察到，约三分之二的损失归因于合作信用风险，是由于CVA损失，只有约三分之一是由于实际违约。。http://www.bis.org/press/p110601.htmworks具体如下。首先，该框架不仅提供了对第一轮（外部资产冲击）和第二轮（银行间网络中引发的困境）影响的估计，还提供了第三轮影响，包括可能因再销售而导致的进一步损失。

为此，我们采用了一种简单的机制，银行通过该机制确定受到冲击的资产的必要销售，以恢复其之前的杠杆水平，并假设销售对资产价格的线性市场影响。这三种影响是分离的，可以根据外部资产的初始冲击和资产市场流动性的各种情况分别跟踪，以评估它们的相对大小。其次，该框架允许同时监测金融机构的影响和脆弱性。换言之，违约会给系统造成巨大损失的机构只有在其交易对手或资产受到冲击时才会面临巨大损失，才会成为问题。这些数量是通过两个杠杆网络计算出来的，这两个网络是资本需求概念和互联性概念之间的主要联系。第三，该框架允许估计单个银行层面和全球层面的损失分布，允许计算单个和全球VaR和CVaR（表2）。第四，由于双边风险敞口的数据很少可用，该框架包括一个模块，根据每家银行的借贷总额信息，估计双边风险敞口的银行间网络。在这里，我们对网络结构使用了适应性模型（de Masi et al.，2006；Musmeci et al.，2013；Montagna and Lux，2014），并使用迭代拟合方法来估计贷款量，但可以使用或添加替代方法作为基准比较（例如，最大熵法（Upper and Worms，2004；Mistrulli，2011），或最小密度法（Anand等人，2014年）。最后，该框架已在MATLAB中开发，并可根据要求提供给作者。

如图所示，我们在2008-2013年间对183家欧洲银行的数据集进行了压力测试，从估计银行间风险开始。本文的组织结构如下。在第1.1节中，我们回顾了类似或相关的工作；在第2节中，我们描述了框架的主要方面，概述了遇险过程，讨论了主要变量，以及框架的组成部分；在第3节中，我们展示了如何将该框架应用于数据集，并讨论了本练习的主要结果；在第4节中，我们回顾了主要贡献，并介绍了未来研究的要素。在附录A中，我们提供了遇险传播过程的技术细节，包括如何计算关键措施；在附录B中，我们在第3节中描述了我们用于练习的数据，最后，在附录C中，我们概述了只有每家银行的银行间借贷总额已知时的网络重建方法。1.1相关工作最近的经济和金融危机——目前仍在持续——表明了早期发现金融系统中系统性风险的方法的重要性。特别是，研究人员、监管者和决策者已经认识到，采取宏观审慎的方法来理解和缓解金融稳定的重要性。尽管存在诸多影响（Kolb，2010），监管机构仍然缺乏衡量和解决系统性风险的适当框架。传统的微观审慎方法是一个接一个地尝试并确保银行的稳定性，前提是只要每个单位都安全，系统就安全。在下文中，我们提到了系统性风险，以表明金融系统的大部分处于困境或崩溃的可能性。这种方法被证明是一种危险的过度简化（Borio，2003）。

事实上，我们已经了解到，正是机构之间的相互依赖，无论是从负债或复杂金融工具的角度，还是从资产的共同敞口的角度，都会评估导致系统性风险出现的原因，并使金融系统的行为预测变得如此困难（Battiston等人，2012a）。虽然单一机构的风险分散确实可以降低其个人风险，但如果所有机构都以类似的方式行事，羊群行为反而会放大风险。显然，如果所有银行都采取类似的立场，一家银行的倒闭可能会造成全球困境（Brock等人，2009年；Stiglitz，2010年；Caccioli等人，2013年），因为对价格变化的敏感性增加（Patzelt和Pawelzik，2013年）。更为复杂的是，市场波动的原因仍在争论中（卡特勒等人，1989年；康奈尔大学，2013年），这表明外源性不稳定性加起来就是内源性不稳定性（丹尼尔森等人，2012年）。个体监管和全球监管之间的紧张关系（Beale et al.，2011）对研究人员、从业者和监管机构提出了一系列具有挑战性的问题（BoE，2013）。传统上，早在最近的危机之前，就有人认为，当国家间发生传染现象时，系统性风险是真实存在的（克鲁格曼等人，1991年；博尔多等人，1995年）。本着这种精神，一系列研究从几个机构的资产负债表传染渠道的角度来描述金融系统中的系统性风险（Elsinger等人，2006年；Gai等人，2011年；Miranda和Tabak，2013年；Huang等人，2013年；Montagna和Lux，2014年；Glasserman和Young，2015年）。

特别是，一些关注点集中在机构之间的连接拓扑（或网络（Caldarelli，2007））上（Eisenberg和Noe，2001年；Roukny等人，2013年；Acemoglu等人，2013年）。通过这种方式，分析系统性风险的问题分为两个不同的问题（Cont等人，2010）。首先是理解金融合同不透明（如果不是未知的话）结构的作用的问题（Caldarelli等人，2013年），其次是为评估给定冲击的影响提供度量的问题（Battiston等人，2012b）。至于第一个问题，一个明显的出发点是考虑银行间网络的结构（de Masi等人，2006年；Iori等人，2008年；May and Arinaminathy，2010年；Mistrulli，2011年；Roukny等人，2014年），以便可能提取一些早期预警信号（Squartini等人，2013年）。虽然许多人认为网络结构本质上可能是不稳定的来源，但事实证明，没有一种特定的拓扑结构比其他拓扑结构更安全（Roukny et al.，2013）。事实上，只有市场流动性、资本要求和网络结构之间的相互作用才能有助于理解系统性风险（Roukny等人，2013年；Loepfe等人，2013年）。对于第二个问题，研究人员试图用各种方法描述违约传播的动力学，包括通过基于代理的模型（Geanakoplos等人，2012年）或通过对一个或多个机构的冲击条件下的资产负债表上财务困境的演变进行建模（Battiston等人，2012b）。从金融监管的角度来看，资本要求是基本监管的基石。

机构被要求持有资本以抵御任何性质的冲击。最常用的风险度量（如风险价值和预期缺口）实际上与每家银行需要留出的现金量有关，以覆盖不同类型风险的直接敞口。以这种方式，不考虑因金融系统的互联性而产生的间接风险。然而，互联性现在正进入监管方面的辩论：例如，“全球系统重要性银行”的定义（G-SIBs，巴塞尔银行监管委员会，2011年）确实包括互联性的概念，因此衡量为各银行相对于其他银行机构的资产和负债的总价值。尽管这代表着在评估系统性风险时将相互关联性纳入其中的一个基本步骤，但还需要进一步的分解。事实上，在总风险敞口方面类似的机构（包括与其他金融机构的风险敞口），可能有完全不同的交易对手，因此意味着不同程度的系统性影响和/或冲击脆弱性。另一个重要的观点是，在定义资本要求时，应考虑互联性带来的潜在负面影响。2.DebtRank压力测试框架在本节中，我们将介绍和描述DebtRank压力测试框架。该框架的一个主要特征在于其在以下四个主要维度上的灵活性。1.休克型。该框架可以实现不同的冲击类型和场景（在外部资产上）。网络估计。