会计网络：金融机构如何应对系统性风险

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英文标题：
《The Accounting Network: how financial institutions react to systemic
  crisis》
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作者：
Andrea Flori, Giuseppe Pappalardo, Michelangelo Puliga, Alessandro
  Chessa, Fabio Pammolli
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  The role of Network Theory in the study of the financial crisis has been widely spotted in the latest years. It has been shown how the network topology and the dynamics running on top of it can trigger the outbreak of large systemic crisis. Following this methodological perspective we introduce here the Accounting Network, i.e. the network we can extract through vector similarities techniques from companies\' financial statements. We build the Accounting Network on a large database of worldwide banks in the period 2001-2013, covering the onset of the global financial crisis of mid-2007. After a careful data cleaning, we apply a quality check in the construction of the network, introducing a parameter (the Quality Ratio) capable of trading off the size of the sample (coverage) and the representativeness of the financial statements (accuracy). We compute several basic network statistics and check, with the Louvain community detection algorithm, for emerging communities of banks. Remarkably enough sensible regional aggregations show up with the Japanese and the US clusters dominating the community structure, although the presence of a geographically mixed community points to a gradual convergence of banks into similar supranational practices. Finally, a Principal Component Analysis procedure reveals the main economic components that influence communities\' heterogeneity. Even using the most basic vector similarity hypotheses on the composition of the financial statements, the signature of the financial crisis clearly arises across the years around 2008. We finally discuss how the Accounting Networks can be improved to reflect the best practices in the financial statement analysis.
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中文摘要：
近年来，网络理论在金融危机研究中的作用已被广泛发现。已经证明，网络拓扑及其上运行的动态如何触发大规模系统性危机的爆发。根据这种方法论视角，我们在此介绍会计网络，即我们可以通过向量相似性技术从公司财务报表中提取的网络。我们在一个大型数据库上建立了2001年至2013年期间的全球银行会计网络，涵盖2007年中期全球金融危机的爆发。经过仔细的数据清理，我们在网络建设中应用了质量检查，引入了一个参数（质量比），能够权衡样本的大小（覆盖率）和财务报表的代表性（准确性）。我们计算了几个基本的网络统计数据，并使用Louvain社区检测算法对新兴的银行社区进行检查。值得注意的是，日本和美国的集群在社区结构中占据主导地位，尽管地理上混合的社区的存在表明，银行正逐渐趋同于类似的超国家做法。最后，主成分分析程序揭示了影响社区异质性的主要经济成分。即使对财务报表的构成使用最基本的向量相似性假设，金融危机的特征也明显出现在2008年前后的几年中。最后，我们将讨论如何改进会计网络，以反映财务报表分析中的最佳实践。
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分类信息：

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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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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PDF下载：
--> The_Accounting_Network:_how_financial_institutions_react_to_systemic_crisis.pdf (2.83 MB)

2022-5-11 07:08:08 上传

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关键词：系统性风险 金融机构 系统性 Quantitative Construction

会计网络：金融机构如何应对系统性危机。*, Andrea Flori，Giuseppe PappalardoAlessandro Chessa1，2 Abio Pammolli1 IMT，意大利卡利亚里09129复杂系统计算实验室卢卡伊塔利亚拉巴高级研究学院*信件和材料请求应发送给M.P.（米开朗基罗）。puliga@imtlucca.it）摘要网络理论在金融危机研究中的作用在晚年已被广泛发现。已经证明，网络拓扑及其上运行的动态如何触发大规模系统性危机的爆发。根据这种方法论观点，我们在此介绍会计网络，即我们可以通过向量相似性技术从公司财务报表中提取的网络。我们在全球银行的大型数据库上建立了2001-2013年期间的会计网络，涵盖了2007年中期全球金融危机的爆发。经过仔细的数据清理后，我们在网络建设中应用了质量检查，引入了一个参数（质量比），能够对样本大小（覆盖率）和财务报表的代表性（准确性）进行交易。我们计算了几个基本的网络统计数据，并使用Louvain社区检测算法检查新兴的银行社区。值得注意的是，日本和美国的集群在社区结构中占据主导地位，尽管地理上混合的社区的存在表明，银行正逐渐融合到类似的超国家做法中。最后，主成分分析程序揭示了影响社区异质性的主要经济成分。

即使对财务报表的构成使用最基本的部门相似性假设，金融危机的特征也明显出现在2008年前后的几年中。最后，我们将讨论如何改进会计网络，以反映财务报表分析中的最佳实践。引言网络理论已被用于确定传染如何通过各种渠道（相互暴露、董事会成员的社会网络、宽松监管带来的道德风险、互换和衍生品等金融工具）引发2007-08年危机的爆发。学者们认为，金融系统可能会对经济发展及其稳定性产生积极影响（[1-3]），尽管它们可能是导致银行倒闭和货币危机的痛苦来源，或是在银行危机期间更依赖外部融资的部门出现更大收缩（[4,5]）。为了应对最近的金融动荡，银行业受到了重大重组的影响（[6]）。例如，正如欧洲央行（European Central Bank for the Euro area）所强调的，主要发现反映了银行对银行业务合理化的影响、削减成本的压力，以及银行业自2008年金融危机开始以来一直在经历的去杠杆化过程（[7]）。这意味着市场压力和监管修正案促使银行通过成本控制和更严格的资本要求来降低债务水平。此外，银行资本头寸的逐步改善旨在增强系统吸收金融和经济危机带来的冲击的能力。这限制了金融部门对实体经济产生溢出效应的风险，并使金融系统处于更好的状态，以获得经济复苏的好处。

特别是，随着金融繁荣转为萧条，银行的稳定性突然恶化，经济进入资产负债表衰退，家庭消费和企业投资的减少降低了支出水平。因此，尽管监管的步伐不均衡，但加强基本面的需求影响了银行业，银行投资组合配置、财务绩效和资本化的差异可能被解释为政策决策和监管框架变化的部门响应的综合结果（见[8]、[9]）。本文涉及最近危机期间银行业发展和绩效评估的文献（见[10]、[11]、[12]）。我们考虑从彭博社检索到的全球银行的大型数据集，重点关注从2001年到2013年的财务报表。我们介绍了一个基于银行财务报表构成相似性的网络（以下简称会计网络）。由于数据限制，参考样本仅限于在整个时期内具有连续稳定变量集的银行。引入一种方法（质量比率）来衡量银行的数据覆盖率，旨在防止某些变量的缺失值或某些银行年度财务报表的缺失影响整体情况。然后，我们利用财务报表中的最大可用信息量，而无需通过任意选择财务报表领域进一步减少变量集。这种选择旨在避免任何选择偏差。

此外，每家银行的总资产（作为规模的近似值）用于规范银行的财务报表措施，以防止在机构规模跨越不同数量级时出现“规模效应”。会计网络的引入在市场数据产生的外部视角和基于银行活动指标的内部视角之间建立了一座桥梁。我们研究如何利用会计网络来描述危机期间的银行系统。这一部分揭示了不同监管框架和多元化程度下的银行是否通过强化其业务特点或趋同于类似做法来应对危机（[13]，[14]）。我们所依据的假设是，尽管市场数据高度代表了投资者对银行业的看法，但在市场状况不佳的时期，市场数据本身可能缺乏信息。这反过来又刺激了对银行活动信息的更广泛利用，从而引发了更全面的调查，该调查还考虑了财务报表数据产生的内部视角。此外，会计数据的使用允许对银行参与的业务活动进行划分，从而提供与金融危机可能传播的几个潜在渠道相关的系统状态的近似值。这对监管者也很有吸引力，因为当局对一系列广泛的经济指标感兴趣，以防止金融机构的系统相关性，并引入了直接影响财务报表计量的特定要求和约束。

基于这些原因，我们认为，通过会计网络丰富关于金融稳定的辩论，可能会对银行体系的弹性产生新的认识。另一个重要的结果是，通过社区检测算法（如Louvain模块化最大化算法）对网络进行分析，可能会得到“网络社区”（即集群）中银行的中性分区。结果表明，区域社区在一段时间内不断演变，危机在削弱地理决定的结构方面具有明显的作用。此外，我们关注杠杆率、规模和绩效的指标，以了解这些变量在通常用于银行分类的一系列经济指标中是否发挥了关键作用（参见[15]、[16]）。因此，我们旨在回答金融市场的崩溃是否削弱了这些关系，从而限制了传统指标识别同质银行集群的能力的问题。相关图用于显示网络变量与经济指标之间的关系，这表明危机爆发时出现了转折点，影响了杠杆、规模或业绩的代理对类似银行集团的作用。这一初步结果推动了最后一部分的研究，通过主成分分析，我们调查了哪些经济特征更有可能表征2007-08年崩溃之前、期间和之后社区的异质性。工作的剩余部分讨论了开放性问题和未来的研究方向，例如关于如何改进会计网络建设的开放性问题。特别是，通过基于财务报表结构评估中应用的最佳财务实践，仔细选择变量，可以增强该方法的有效性。

此外，变量的更准确标准化和对国家法规的关注可能会增加该方法的实用性。此外，矩阵过滤技术和财务报表信息的缺失数据重构可以增强有意义聚类的提取。然后，可以设想更先进、更有针对性的工具来分析银行向类似业务结构的演变，或者，作为对不断变化的市场条件的响应，分析银行的趋同模式。方法数据集准备我们分析的数据集包括彭博社提供的一组银行，这些银行在2014年第一季度末活跃（即使用交易工具）。虽然可以获得季度信息，但出于会计标准的原因，我们更愿意关注年度资产负债表和损益表，因为不同国家在提供季度财务报表方面可能有不同的义务，这可能导致不匹配和变量覆盖率差。数据是在2001年至2013年底的参考期内收集的。关于财务报表数据，我们从Bloombergand提供的与当前监管框架相关的变量中选择了大量变量（[17]）。我们依靠现有文献进行选择过程，尽管提供了一种中立的方法。我们重点分析了银行业务模式的代理（见[18]，[19]）。特别是，资产负债表数据提供了不同工具和到期日的资产和负债方面的股票变量的年复一年的情况，而非计量数据通过根据银行活动（例如从利息到费用）划分利润和损失来描述年度经济表现。

由于国家法规允许企业在不同的年终进行调整，我们根据太阳年结束前和结束后三个月之间的窗口，延长“年终”定义和相关财务报表。解决变量定义和基础货币选择方面的重叠问题是数据预处理过程的第一步。首先，我们放弃了总量和次总量指标（因为它们是多余的指标），其次，我们选择美元作为货币基础，从而方便银行进行比较。使用财务报表数据通常会导致数据覆盖率和完整性受到限制。因此，我们分析的出发点是在样本期内，根据数据可用性选择一组稳定的银行。尤其是，银行可能会改变其财务报表的组成，或者由于一些原因，例如新的监管或银行经济活动的变化，它们可能会被彭博社提供商排除在外。反过来，这可能会导致某些变量的值缺失，或在某些年份导致多家银行缺乏财务报表。为了限制这些问题对我们发现的影响，我们制定了一种方法来衡量参考期内每家银行的可用变量总量。我们将质量比（QR）称为样本期内所有可能变量中最大的可用变量和可用变量的比例：QR=VOK/VALL。该指标的调整，再加上两个关于财务报告频率的过滤器，提供了一组由其QR识别的稳定银行。另外两个标准是：13个可能的财务年度中至少有10个财务报表，两个连续年度报告之间的最大间隔期等于700天。

一旦选择了几乎连续报告财务报表的银行，我们会根据它们各自的QR进行研究。实际上，根据经验计算的整个周长上的单个QRs位于0.3（低准确度/覆盖率）和0.8（高准确度/覆盖率）之间。有趣的是，对通过筛选QR获得的银行集合进行计算的许多度量似乎不受其选择的显著影响（如预期的那样，高QR的情况除外，在高QR的情况下，样本的大小显著减小）。由于QR参数的值越大，我们需要考虑的可用银行就越少，因为只有少数银行的许多财务报表中存在大量变量。由于估计值在合理的QR范围内是稳定的，在这项工作中，我们决定使用QR=0.5的情况下产生的集合，即使是任意的，仍然代表着估计值的准确性和样本大小之间的良好折衷（见图1）。会计网络每年为每家银行分配一个财务报表变量向量，用于计算银行/节点对之间的相似性。这里的直觉是，最相似的银行（从它们的财务报表来看）必须在网络中保持更紧密的联系，形成一个集群。然后，将度量“余弦相似性”转换为度量（因为三角不等式必须成立，所以使用平方根）。定义如下：我们用点积计算每对向量之间的夹角余弦，然后应用简单变换wi，j=1-q1- Ci，j，其中wi，j∈ [0,1]和Ci，jis表示i和j之间的余弦相似性。在网络术语wi中，jis表示权重。这种转换（有关相似性度量和相对度量的介绍，请参见[20]）用于将空间[-1,1]中定义的余弦相似性转换为区间[0,1]中的权重。

通过这种转换，两个以上的节点相似（或反相似），权重就越大，而权重0被分配给一对具有完全不同财务报表的节点（实际上，在我们的网络中，余弦相似性主要在0和+1之间）。此外，在计算指标之前，我们需要考虑银行的规模分布，因为它跨越几个数量级。为了避免偏向大型机构，对于每家银行，我们将其向量中的所有变量除以各自的总资产，向量的属性指的是经济和金融比率。这一操作确保了无论规模大小，具有类似业务活动的银行将形成集群。我们研究的一个重要方法选择是用于选择财务报表中变量的“中性”方法。为了消除相关和冗余度量（总计和小计），我们使用了所有可用信息，将相同的权重应用于向量中的每个变量。这种不可知论的方法符合本文的目标，即引入会计网络的概念，尽管我们知道从业者可以对财务报表的每个变量给予不同的重视。在我们看来，相关信息将以自下而上的过程出现，这是我们的方法所进行的自发特征选择。最后，我们在链接形成过程中引入了一个置信水平（95%）。通过使用蒙特卡罗抽样测试，如果余弦相似性在统计上具有显著性，且95%的置信度，我们将保留该链接，否则我们将予以公布。由于这种过滤过程，我们观察到网络往往非常密集，几乎是完整的。