会计网络：金融机构如何应对系统性风险

集群系数与资产回报率之间的负相关关系似乎表明，网络中存在连接良好的区域（集群系数较高的节点）不会促进经济表现。这些基本的例子表明，对经济指标和网络属性之间关系的明确调查可能并不总是结论性的。此外，一旦我们考虑到整套银行，可能会有一些情况下，估计是不重要的。尽管如此，这项调查策略和初步结果产生的一些显著影响表明，金融危机爆发期间的相关性出现了转折点。特别是，图表证实，杠杆率是区分不同银行的有用指标，因此，偏离较低的资本化水平与系统其他部分的差异性增加有关，危机的影响表明这种关系得到加强。相比之下，在2007-08年崩溃后，规模似乎对银行之间的相似性没有太大影响，但在危机之前和危机期间，规模发挥了更大的作用。最后，性能和系统结构之间的关系不太明确，无法得出直接的结论。下一小节将介绍可能能够描述系统特定部分特征的经济特征的识别。PCA结果社区检测显示存在三个大型集群（混合、美国和JP）和另外一个相当稳定和持久但较小的社区（主要是美国+欧盟银行）。在这一节中，我们提供了一种方法来描述这些社区如何以经济特征的形式表现出来（见图2）。

考虑到用于构建网络的一组度量的多维度性，我们采用aPrincipal分量分析方法来确定对每个社区内的解释差异贡献更多（更少）的度量。为了简单起见，我们建议在以下时间间隔内对每个社区的前（下）三项指标进行排名：危机前（2001年）- 2006年），危机（2007年）- 2009年），以及危机后（2010年）- 2013). 特别是，每年我们计算原始测量值对解释方差的贡献；然后，我们在每个子周期内取平均值，并根据平均周期值确定排名。在下文中，我们将地理成分混合的社区命名为C0，而将美国、日本和欧洲普路斯银行盛行的社区分别命名为C1、C2和C3。这种表达方式使我们能够比较不同群体的社区特征。例如，我们观察到，总资产和利息收入在排名靠前的指标贡献者中非常常见，而总债务与总资产之比在排名靠后的指标中经常出现。考虑到银行在规模（总资产）和经济效益（利息收入）分布方面的异质性，与监管要求对杠杆（总债务与总资产之比）的严格限制形成对比，这并不奇怪。通过关注顶级排名，我们注意到C0和C1拥有相当稳定的顶级贡献者，而C2和C3社区更受金融动荡浪潮的影响。此外，排名靠后的人似乎平均只受到不同时期选择的轻微影响。

此外，随着时间的推移，前三名贡献者和后三名贡献者的平均值之间的差异相当稳定，只有少数例外，而测量贡献分布的中间部分（未报告，可根据要求从作者处获得）通常相当稀疏。出于这些原因，我们更倾向于关注排名靠前和靠后的社区特征。人们可能会对金融危机的爆发如何影响这些排名感兴趣。C1的顶部构成不受2007-08年财务细分的影响，而C0仅因危机的开始而部分改变（利息收入被净利息收入取代）。相反，C2在危机子阶段表现出相当不同的配置，当其在费用计量（即非利息费用和运营费用）中发挥相关作用时。同样，损益表计量在C3社区的顶级贡献者中也变得更加相关。有趣的是，社区0（其特点是地理成分混合）和美国社区（C1）在2007-08年爆发后重新成为具有吸引力的头号贡献者，而JP社区（C2）在第一个亚时期表现出与社区C0相同的头号贡献者，在危机期间似乎反应不同，尽管在第三个阶段，它再次显示了与C0（和C1）类似的顶级贡献者。相比之下，社区C3似乎随着时间的推移呈现出一种特殊的模式。因此，危机子期与主要贡献者之间存在显著差异，而最近的子期表明，更广泛的银行（C0和C1，以及部分C2）再次出现了类似贡献者的趋势。这似乎与上面关于社区检测结果的讨论一致，我们强调了随着时间的推移，集群之间逐渐接近。

因此，这些结果表明，危机后，集群内的异质性是由类似的经济指标驱动的，尽管具体差异仍然存在。例如，贷款的情况就是这样，在美国社区中，贷款的最高出资人并不存在，而贷款在混合型社区和JP社区中都处于最高级别（根据上述讨论，这是预期的）。我们还注意到，这场危机似乎表明，损益表衡量指标在解释与独立社区的差异方面的重要性越来越大。金融市场的细分影响了银行的业绩，这证明了损益表指标所表达的高度异质性。这也可能与危机对财务报表计量的影响以及银行更新资产负债表结构的不同方式有关，与损益表项目中报告的经济成果确认相比。类似的比较也可能涉及最底层的三个指标，但为了简洁起见，我们省略了这一部分。讨论在本文中，我们通过银行的财务报表来描述银行体系。我们的主要贡献体现在引入了一种利用资产负债表和损益表数据构建会计网络的方法。我们展示了经济指标和网络属性之间的一些关系，这可能为银行分类实践提供一些新的有用见解。通过使用一个简单的框架描述了最近金融危机的一些影响，这是进一步扩展的一个令人鼓舞的迹象。我们依靠“中立”和“天真”的技术来构建会计网络。特别是，在描述相似性概念的常用方法中，我们采用了一种基本方法，即余弦相似性。未来的工作可以利用更先进的方法。

此外，我们选择用于计算余弦相似性的变量时，假设每个分量具有相同的重要性。这是一个相当幼稚的假设，可以通过基于经济文献和/或从业者实践的歧视措施加以充实。最后，出于会计原因，我们限制了对年度财务报表的研究，而更详细的系统描述可能很容易涉及季度数据的使用。尽管有这些简化的假设，我们的方法还是有一个优点，那就是在关于银行网络的辩论中引入了一种新颖性，我们相信，在上述方向上的未来改进将加强会计网络描述银行系统演变的能力。致谢在本文中，我们感谢意大利CRISISLAB项目的财政支持，以及Linkalab实验室的支持，感谢他们的公开讨论和宝贵建议。参考文献1。贝克T（2009）金融和增长的计量经济学。帕尔格雷夫计量经济学手册2:1180-1211.2。Beck T（2011）《金融在经济发展中的作用：利益、风险和政治》。欧洲银行中心讨论文件。Levine R（2005）《金融与增长：理论与证据》。经济增长手册：865-934.4。G D，Detragiache E RR（2008）银行危机的真实影响。金融中介杂志17:89-112.5。Reinhart CM，Rogo ff KS（2009）这一次是不同的：八个世纪的金融愚蠢。国际清算银行第84次年度报告（2014年6月）。欧洲央行银行结构报告（2013年11月）。艾伦·F，顾X，Kowalewski O（2012）金融危机、结构和改革。银行与金融杂志36:2960-2973.9。戴蒙德D，拉詹R（2009）《信贷危机：关于原因和补救措施的猜测》。《美国经济评论》99:606-610.10。Adrian T，Shin H（2008）流动性和杠杆。

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红点代表无重大估计，蓝点代表重大估计。桌子