银行间网络的组织以及欧洲央行如何实现非常规

详细的分析使我们能够确定触发结构变化的关键战略变化，以及极少数银行在结构变化中的作用。所有这些结果都有助于我们理解隔夜银行间网络的组织，以及非常规货币措施对市场的影响。考虑到银行间网络的其他部分和/或其他类型的信贷（更长期限和抵押品的存在），需要从财务角度进行进一步调查，以了解银行间网络的二分结构和银行间网络中银行策略的持续性。从方法论的角度来看，进一步的调查可能有助于理解这些属性，并推广用于识别结构关键银行的淘汰数字实验。确认作者确认g r ant SNS13LILLB“金融市场跨时间尺度的系统性风险”的部分支持。这项工作得到了欧洲社区H2020项目的支持，该项目的计划是INFRAIA-1-2014-20 15：研究基础设施，grant agr Reement#654024 SoBigData：社会挖掘和大数据生态系统(http://www.sobigdata.eu)作者还感谢法比奥·卡奇奥利、托马斯·勒克斯和丹尼尔·坦塔里的有益讨论。A核心-外围检测算法在文献中，分析基本上假设网络的核心-外围结构，并使用以下不同的模型：o离散模型[18]。它涉及到最小化与节点的每个离散分配相关的代价函数。核心内节点之间的每条链路降低了成本函数，而外围内节点之间的每条链路提高了成本函数，核心节点和外围节点之间的链路没有贡献。

已经证明[24]这种最小化相当于按降序（k>k>…>kN）对图中的节点进行排序，并考虑第一个s节点，其中s是ks>s+1。由于依赖于平均度数，而不是其方向性，该方法对有向二部结构不敏感，其中从一组节点到另一组节点存在较大的有向流动，因为向外度数高的节点和向内度数高的节点最终位于核心内对称连续模型[18]。它涉及到不同成本函数的最小化：u=argminuHB[u]=argminuXi6=j（Aij- uiuj）（5）在这种情况下，这种核心度度量的对称性也无助于理解底层网络是具有二分结构还是核心-外围结构非对称连续模型[18]。它涉及到成本函数的最小化，该函数区分了核心内和核心外u=argminu，vHB[u]=argminuXi6=j（Aij- uivj）（6）如[18]所示，该模型捕捉了网络的定向结构，发现了外核心度和内核心度之间的显著差异。这清楚地表明，一个更适合e-MIDinterbank市场特性的社区结构很可能是一个双重结构分层模型[13]。它可以被视为离散模型的扩展，结合了非对称链路和组间链路的作用。其基本思想是，核心节点应该同时具有非零的入度和出度。它依赖于一个市场中银行的分层模型，核心是一组中间银行，它们既向外围银行贷款，也向外围银行放贷。所有这些方法，尤其是定向方法，都能成功地掌握e-MID银行间网络的一些特性，但一个主要缺点是，它们比人们应该在数据中找到的块结构更复杂。

在我们的工作中，我们使用了一个成熟的社区检测模型，即随机块模型，该模型允许我们仅从数据中推断块结构，而不会对群体之间的相互关系施加约束。正如我们在本文中概述的那样，在各个层面上，电子中间市场的未加权网络呈现出一种定向的二分结构，这一点也通过对银行交易库存动态的详细调查得到了证实。参考文献[1]Gabrieli S.，George，C.-P.2014。银行间市场的网络视图冻结。德国联邦银行D讨论文件第44/2014号。[2] 博斯，M.，H.埃尔辛格，M.萨默，S.瑟纳，2004年。银行间市场的网络拓扑。数量金融4677–684。[3] 奥里，G.，德马西，G.，普雷库普，O.V.，加比，G.，卡尔达雷利，G.，2008年。意大利隔夜货币市场的网络分析。经济动力与控制杂志，32259-278。[4] Iori，G.，南部贾法里，帕迪利亚，F.G.2006。银行间市场的系统性风险。J.经济。比哈夫。组织。61 525-542.[5] 弗里克，D.，芬格，K.，勒克斯，T.2013。关于scalefree网络中的分类和非分类混合：银行间信贷网络的案例。基尔工作文件，第1830号。[6] Iori，G.，Mantegna，R.N.，Marotta，L.，Miccich\'e，S.，Porter，J.，Tumminello，M.，20-15。e-MID银行间市场中的网络关系：一个带记忆的交易模型。《经济动力与控制杂志》50 98-116。[7] 阿米尼，H.，康特，R.，明卡，A.，2012年。对金融网络的弹性进行压力测试。《国际理论与应用金融杂志》，15，125006。[8] Cont，R.，Moussa，A.，Sa ntos，E.B.，2012年。银行系统的网络结构和系统性风险。在由J.P.Fo uque和J。

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