投资基金的金融传染

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英文标题：
《Financial contagion in investment funds》
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作者：
Leonardo dos Santos Pinheiro and Flavio Codeco Coelho
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  Many new models for measuring financial contagion have been presented recently. While these models have not been specified for investment funds directly, there are many similarities that could be explored to extend the models. In this work we explore ideas developed about financial contagion to create a network of investment funds using both cross-holding of quotas and a bipartite network of funds and assets. Using data from the Brazilian asset management market we analyze not only the contagion pattern but also the structure of this network and how this model can be used to assess the stability of the market.
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中文摘要：
最近出现了许多衡量金融传染的新模型。虽然这些模型还没有直接针对投资基金指定，但可以探索许多相似之处，以扩展这些模型。在这项工作中，我们探索了有关金融传染的想法，以创建一个投资基金网络，同时使用交叉持有配额和基金和资产的二分网络。利用来自巴西资产管理市场的数据，我们不仅分析了传染模式，还分析了该网络的结构，以及如何使用该模型评估市场的稳定性。
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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：
--> Financial_contagion_in_investment_funds.pdf (414 KB)

2022-5-11 01:00:18 上传

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关键词：投资基金 Applications Similarities Quantitative Architecture

投资基金中的金融传染奥纳尔多·多斯桑托斯·皮涅伊罗夫·阿维奥·科埃霍格图里奥·瓦尔加斯基金会2018年10月3日抽象介绍了金融传染，以创建一个投资基金网络。我们不仅分析传染模式，还分析该网络的结构，以及如何使用该模型评估市场的稳定性。关键词：金融网络、资产管理、传染病十四：1603.03458v1[q-fin.RM]20161年3月9日简介近年来，在经济劳动力市场、微观金融和生产链研究中使用网络表示法艾伦和巴布斯（2008）。研究显示了金融系统相互联系的几个方面，特别是这些联系影响全球稳定的方式。2007-08年的危机始于美国次级抵押贷款市场，在金融传染过程中迅速蔓延到债务市场，并引发了长达数年的全球衰退。互联互通也是当前欧洲债务危机中的一个主要问题，人们担心欧洲银行系统的互联互通可能会导致严重后果，从而使一些外部私人债务面临风险。Cocco等人（2009年）、Mistrulli等人（2011年）和Iori等人（2006年）。但近年来，非银行金融中介机构受到了更多关注，比如金融稳定委员会（Financial Stability Board）针对金融系统、资产管理行业进行的研究。巴西金融体系的重要组成部分。如果该行业受到重大金融冲击，不仅该行业在金融系统中的其他机构，而且在其内部，在各种方面都有可能受到影响。构成系统性风险，该行业有许多因素使其承受与流动性错配、高杠杆率甚至金融研究效率相关的赎回风险，美国财政部（2013年）。

这些因素有可能放大基金损失对整个金融系统的金融冲击。在本文中，我们开发了一个网络模型，用来自巴西市场的数据评估连接间的物理模拟。the edge’s set（Easley and Kleinberg（2010））。关于金融网络的文献中包含了许多提议的指标和资产，其中一个链接代表了企业之间的所有权关系，股票形成了边缘，再加上Huang等人的方法。模型。虽然我们的模型使用了上述作品中的思想，但这种方法并不详尽，还有许多其他的传染和扩散（Kapadia（2010）和Allen and Gale（2000））。提供有关图形和网络的背景和基本术语，并对工作进行总结。2图论和网络科学理解网络结构和稳定性。2.1图论G=（VE）V V×Vn=|V |，它的大小是顶点的数量m=|E |。图可以是有向的，也可以是无向的。有向图（或有向图）是由一组节点和一组边组成的有序对=（V，E） V×Vand，其中，对于每条边（u，V）∈ E、 有一个链接离开u进入v。我们说u是尾巴，v是头。网络的一个重要指标是其度分布。degreedidegree表示进入节点的连接数，out degree表示离开节点的连接数。图标签是指将标签分配给E的边和/或节点 图1：加权有向图j.MMij=wijwij=definition。2.2中心性度量显示出其度分布是无标度的特性。在社会和重要性方面，通过中心性衡量标准。网络在其结构的某些方面，如节点在网络中的位置。节点在网络中的重要性。这些是：1。

度中心性：一个节点有多少个连接；2.亲密度中心性：一个节点与其他节点之间的距离；3.在其他节点之间；4.邻居是。度中心性，它通过分析节点影响的连接数CD（u）=di（u）来衡量节点的导入方式。它的主要缺点是它忽略了节点在网络中的位置是一个基本方面。接近度中心度测量接近度为：Cc（u）=n- 1.∑N-1v=1d（v，u），（1）d（vu）比其他人快。网络中路径的中间性中心项（Freeman等人（1980））。穿过它的中间人。从数学上来说，我们测量中间值为：：Cb（u）=∑s、 t∈Vσ（s，t | u）σ（s，t），（2）其中σ（s，t | u）是最短（s，t）-路径的数量，σ（s，t）是通过这些路径的数量。在扩散过程中，具有高介数的节点可以控制网络中的信息流动。特征向量中心性nodeuAndxi的特征向量中心性，其中nodeuAndxi的索引是：Ax=λx（3）中的主特征向量，其中是网络的邻接矩阵。在扩散过程中，传染的可能性。2.3同质性和分类性社会和经济网络有时表现出一种特性，即实体更容易与类似实体建立联系。坎德尔（Kandel，1978）将该地产命名为“嗜同性”。嗜同性可能在经济网络中扮演重要角色，因为它可能意味着一个网络可以在很大程度上被隔离（Jackson等人（2008））。测量标记节点之间的同源性的一种方法是分类。分类性衡量网络中与某个属性或标签相关的连接的相似性。我们将分类系数定义为：r=∑伊米-∑iaibi1-∑iaibi，（4）其中Mijis是网络中连接typeinode和typejandmij=aibj的边的分数。

矩阵M是特定属性Newman（2003）的联合概率分布（混合矩阵）。分类在金融网络中可能扮演着重要的角色，因为分离的金融企业可能会形成损失扩散的封闭区域。2.4动态网络有些网络随时间而变化。研究网络如何变化的领域（DNA）。DNA的主要方面是对统计特性的分析，重点是金融网络在一段时间内的稳定性。连续时间跨度对之间节点和/或边的Jaccard相似性（Masys（2014））。这表示节点和/或边的数量∩ T |/| S∪ T |（2012））.3交叉持股传染模型在确定投资基金之间的相互关联性时，我们密切遵循Elliott等人（2014）开发的模型。对于金融公司，在投资基金的背景下，我们衡量基金配额的交叉持股。当在过程中考虑共同资产持有时，我们不同于模型，在这方面，我们使用Huanget al.（2013）开发的框架。3.1原始资产和交叉持有由生产要素（由组织拥有的资产表示）和其他组织的份额决定，其中Ynn=1，2。。。，nM=1，2。。。，MinInvestment funds和合法允许基金购买的maypoint。资产的价值由pk表示，我们称包含mddikis的向量为组织i在资产价值中所占的份额。互补的∈ NCij≥ijC^Cii：=-∑我∈系统中的组织。这形成了矩阵^C。为了确定组织的公允价值，Elliott et al.（2014）使用了其他组织的it应用价值：vi=∑kDikpk+∑jCijvj（5）这个方程可以用矩阵形式表示为V=Dp+cv，并通过求解得到：V=（I- C）-1Dp（6）Brioschi等人（1989）和Fedenia等人。

（1994）认为真实值该值等于˙vi=^Ciivi，导致：˙V=^C（I）- C）-1Dp=adp（7）A=^C（I）- C）-1测量资金的真实价值，以及一个组织价值的变化对其他组织的影响。3.2公司对金融冲击的敏感性在某些情况下，公司化可能会以不连续的方式失去价值。我们称这些损失为失败成本。假设一个组织的失败成本低于某个价值阈值，在这种情况下，我们可以解释为它产生了失败成本βi（p）。失败的代价。投资基金的主要假设是，在某些情况下，基金会发生挤兑，迫使基金以不正常的价格出售资产。导致挤兑的情况可能有很多，如资产管理人产生的声誉风险、风险策略和杠杆导致的业绩风险，或金融泡沫和特质冲击等经济风险。当基金通过交叉持股直接相连时，共同资产持股的扩散。由于许多资产同时由多家公司持有，并迫使资产价格下跌，因此持有相同资产的其他组织也可能面临困难。为了正确处理共同资产持有的影响，我们将组织使用的作为一种节点类型，将资产作为另一种类型。在这个网络中，基金和资产之间存在着联系，如果基金与资产之间存在联系。B以M为单位的资产。我们有B=n、 nWWTm，m,Wn×mwijijDpW~1=[1,1,1，…，1]Tn.我们写：Dp=W~1。公式6导致：V=AW~1（8）在一个组织存在财务不稳定的情况下，不仅会产生失败成本βi，而且拥有的每项资产都会承受下降的压力，成为：pj=∑iwij- ωwik∑伊维。3.3传染模式蔓延到其他组织，导致它们也失败。

这可以使系统成为一个整体。金融传染过程可以描述为一个扩散过程，损失在互联网络中扩散。通过这一扩散过程的影响。如果基金直接相连，不连续性将在交叉持股网络中传播，影响其他投资基金的最终价值，可能开始面临困难，并导致新的失败和不连续损失。资产价格下跌，这也可能导致新的失败和持续的损失。这些损失将不断扩大，直到达到新的平衡。但在传染之前，我们必须对整个体系感到震惊。该基金必须贬值，直到低于使系统偏离平衡的临界值。下面我们描述一个包含逐步过程的算法来模拟级联故障过程。1.让我们成为stept失败组织的集合。我们初始化Z=,表示开始的平衡状态。2.miM={mmmk}取决于冲击的性质）。每项资产都被减少为ηpiη<冲击的一部分。3.初始冲击后，损失在交叉持股vCriteach基金i的网络中扩散，其中vi<vcrit（i）被添加到Z.4中。英国电信-1bi=βii∈ Zt-1βimjiZt-1吉皮=∑iwij- ωwij∑iwij，其中ω是一个参数，用于衡量零售额相对于资产市场价格的强度。5。新的SETZT是由以下具有负值的基金组成：AhW~1-英国电信-1i- vcrit。6.如果Zt=Zt，我们终止-1.否则，我们返回步骤4。该算法提供了一个框架，以了解在级联故障停止之前，损害是如何蔓延到其他基金和资产的。它是由最初的震动决定的。许多参数都会影响算法的结果。

初始冲击的强度、受冲击影响的资产、算法输入的临界值，必须事先确定。接下来，我们将展示来自巴西资产管理行业的数据，并举例说明该算法的模拟结果。4 DataInvestment基金，有时被称为集体投资工具、投资者、个人和公司，并将这些资源应用于资产的apool（Bodie et al.（2009））。12由其管理者和经理代表（Fortuna（2008））。传统上，基金分为固定收益和可变收益，以区分其策略的风险水平。固定收益基金investcredit和可变收益基金投资于回报率为varywhich的资产，varywhich是分析期间的法律文凭。模拟。为了更好地代表投资策略，两种常见分类（Anbima）和CVM进行了重新定义。在这项工作中，我们将采用CVM使用的分类。总资产和多市场基金构成了基金数量最多的类别。如图2所示，多市场基金的策略和投资组合最为多样化。在确定的宽限期后随时可赎回且不可赎回的基金。。在基金数量和管理资产数量上，开放式基金占多数。关闭基金。数据库为了分析网络结构，我们使用了2012年1月至2014年12月的数据，在模拟中，我们使用了2014年12月的数据。有关巴西投资基金分类的完整描述，请参见CVM指令Assaf Neto（2001）图2：按基金类别划分的投资组合构成。固定收益基金是传染病的主要来源。

巴西ZF债券紧随其后，成为第二大国有资产。基金数量，其次是固定收益基金和股票基金。风险偏好较高的基金数量较多，但总资产较小。5结果和讨论5。1网络拓扑模拟实验的结果，并讨论拓扑在系统动力学中的作用。2014年12月5.1.1稳定性网络的结构及其随时间的稳定性反映了连续时期的投资对。图5显示了网络随时间的增长节点以稳定的速度增长，而连接数似乎与边缘计数和经济变量（可能是（2010））之间的关系，如级联故障模型。随着时间的推移，资金增长缓慢但稳定。边的数量会发生变化。5.1.2网络度量DAVG=分布，但入度曲线和出度曲线的形状非常不同。度为70。因度是最有趣的指标，因为它显示了交叉持股网络中有多少其他基金直接受到亏损蔓延的影响。在订单方面，基金资产网络的平均DAVG度为20.23。如果我们不考虑与几乎所有基金相关的现金，那么集中度就会降低。（a） 入度直方图（b）出度直方图显示交叉持股网络的典型幂律（b）出度直方图。在向外度分布中，曲线的陡度要低得多。在基金资产网络中有一些非常中心的节点，而在交叉持股网络中，这个指标要弱得多。

虽然分类率不高，但管理者的分类率为0.502，来自同一类别的资金不足以表明风险扩散的竞争区域，管理者之间的隔离可能是一个值得关注的问题。关于资产连接而非交叉持股连接造成的传染，表1：在两个网络中观察到的最大中心性。基金资产网络中的节点作为枢纽的影响力要大得多。Cross Holdings Network Fund Asset NetworkMax。度中心度0.069 0.256Max。接近中心度0.006 0.437Max。中间性中心度5.98e-05 0.035Max。特征向量中心度0.788 0.670作为枢纽整体更强。（a） 基金节点的度直方图。（b） 资源节点的度直方图。在资产中比基金更突出。5.2模拟在本节中，我们将说明如何使用一些结合传染模型的网络指标来监控金融传染过程的稳定性。我们用与持续的巴西债务危机有关的金融冲击来构建我们的说明，强调该系统将导致主权债务违约。是一种合同义务，最明显的违约例子就是及时付款。债权人的损失可能差异很大（Beers等人（2014））。丘比是一个非常重要的位置。它的总市值占总资产的35.12%，其中心度为4838，是除现金外所有资产中最大的。它的平均路径长度为2.19，表明在算法的第一步中，损失几乎可以影响任何其他资产的价格。在我们的实验设计中，我们改变了级联ω新平衡的主要输入。冲击，因为我们改变了冲击的大小和组织的临界值。在固定初始冲击率系统下，持续损失率和资产压力率。由于网络结构和枢纽的性质。