银行间市场的信贷和融资冲击

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英文标题：
《Entangling credit and funding shocks in interbank markets》
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作者：
Giulio Cimini and Matteo Serri
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  Credit and liquidity risks represent main channels of financial contagion for interbank lending markets. On one hand, banks face potential losses whenever their counterparties are under distress and thus unable to fulfill their obligations. On the other hand, solvency constraints may force banks to recover lost fundings by selling their illiquid assets, resulting in effective losses in the presence of fire sales - that is, when funding shortcomings are widespread over the market. Because of the complex structure of the network of interbank exposures, these losses reverberate among banks and eventually get amplified, with potentially catastrophic consequences for the whole financial system. Building on Debt Rank [Battiston et al., 2012], in this work we define a systemic risk metric that estimates the potential amplification of losses in interbank markets accounting for both credit and liquidity contagion channels: the Debt-Solvency Rank. We implement this framework on a dataset of 183 European banks that were publicly traded between 2004 and 2013, showing indeed that liquidity spillovers substantially increase systemic risk, and thus cannot be neglected in stress-test scenarios. We also provide additional evidence that the interbank market was extremely fragile up to the 2008 financial crisis, becoming slightly more robust only afterwards.
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中文摘要：
信贷和流动性风险是银行间借贷市场金融传染的主要渠道。一方面，当交易对手陷入困境，因此无法履行义务时，银行就会面临潜在的损失。另一方面，偿付能力约束可能会迫使银行通过出售其非流动资产来弥补损失的资金，从而在出现大甩卖的情况下——也就是说，当市场上普遍存在资金短缺时——造成实际损失。由于银行间风险敞口网络的复杂结构，这些损失会在银行间产生反响，并最终扩大，对整个金融系统造成潜在的灾难性后果。基于债务等级[Battiston et al.，2012]，在这项工作中，我们定义了一个系统性风险指标，用于估计银行间市场中损失的潜在放大，同时考虑信贷和流动性传染渠道：债务偿付能力等级。我们在2004年至2013年间公开交易的183家欧洲银行的数据集上实施了这一框架，这表明流动性溢出确实大大增加了系统性风险，因此在压力测试场景中不可忽视。我们还提供了额外的证据，表明银行间市场在2008年金融危机之前极为脆弱，之后才变得更加强劲。
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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：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：
--> Entangling_credit_and_funding_shocks_in_interbank_markets.pdf (1.54 MB)

2022-5-13 12:01:48 上传

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关键词：银行间 Quantitative Catastrophic Applications Consequences

银行间市场中的信贷和融资冲击吉利奥·西米尼1、2和马特奥·塞里IMT——高等研究学院、55100卢卡（意大利）综合系统研究所（ISC-CNR）、00185罗马（意大利）萨皮恩扎大学、经济学院、备忘录二部、00185罗马（意大利）信贷和流动性风险是银行间借贷市场金融传染的主要渠道。一方面，当银行的交易对手陷入困境，因此无法清偿债务时，银行就会面临潜在的损失。另一方面，偿付能力约束可能会迫使银行通过出售其非流动资产来弥补损失的资金，从而导致在存在资金短缺的情况下，即在市场上普遍存在资金短缺时，出现有效的销售损失。由于银行间风险敞口网络的复杂结构，这些损失会在银行间产生回响，并最终放大，对整个金融系统造成潜在的灾难性后果。在债务等级[1]的基础上，我们在这项工作中定义了一个系统性风险指标，该指标估计了银行间市场损失的潜在放大，同时考虑了信贷和流动性交易渠道：债务偿付能力等级。我们在2004年至2013年间公开交易的183家欧洲银行的数据集上实施了这一框架，这确实表明，流动性溢出大幅增加了系统性风险，因此在压力测试场景中不可忽视。我们还提供了额外的证据，表明银行间市场在2008年金融危机之前极其脆弱，直到危机过后才变得更加强劲。引言最近的金融危机突显了正确评估资本市场系统性风险的重要性。

特别是，研究人员和监管机构都意识到，金融系统实际上比之前认为的更脆弱，因为金融机构之间的相互联系非常复杂[2-6]，这是由双边合同的直接风险敞口和共同资产的间接风险敞口造成的[7-11]。事实上，虽然互联性意味着多样化，从而降低了个人风险，但也可能增加系统性风险：金融危机可以通过此类风险敞口在机构之间传播，并在市场上传播，导致类似违约级联的放大效应[12–14]。因此，如今人们非常关注从系统性风险的角度来描述金融市场新兴的网络结构[15–18]——尤其是在机构间贷款引起的交易对手和承贷方风险方面[19,20]。值得注意的是，基于网络的方法允许跟踪信贷事件或流动性紧缩在整个金融系统中的回响，具有重要的输出，如潜在资本损失和多米诺效应的测量，以及系统性和脆弱机构的识别[2]。要求提供个人风险敞口数据的缺点通常受到隐私保护，因此无法访问，可以通过使用风格化的银行系统（参见[18,21]）或有效的方法，从可用数据[22]（通常是金融机构的资产负债表构成）[23-33]来克服。这里我们关注的是银行间借贷市场，在这个市场上，暂时缺乏流动性的银行从其他流动性过剩的银行借入特定期限（主要是隔夜）的资金，这些银行反过来会获得贷款利息。

该市场在金融系统中起着至关重要的作用，允许银行在交易日结束时应对流动性波动并满足准备金要求[34–36]。由于其结构，银行间市场可以恰当地表示为一个定向加权网络，其中银行间贷款构成银行间的直接风险敞口，并允许金融危机通过两个主要机制在系统中传播[2,18,21]：信贷冲击和融资冲击。信贷损失与交易对手风险有关，当贷款银行违约且未能履行其义务时，贷款银行将面临信贷损失。这些损失可能会导致贷款人违约，导致另一波信贷冲击。在一篇开创性的论文中，艾森伯格和诺伊[37]开发了一个分析框架，以确定在初始冲击下清除网络的一组付款，并以这种方式评估损失如何通过系统传播（另见[17,38]）。相反，Fur Fine算法[39]通过将违约银行的困境反复传播给债权人，来量化金融传染造成的损失。相比之下，在债务排名算法[1]中，如果资产负债表恶化，信用冲击也会在没有违约的情况下传播：借款人权益的潜在损失转化为相应贷款人的银行间资产贬值[40,41]。通过这种方式，债务等级甚至在违约发生之前就说明了系统中不断累积的痛苦，因此似乎适用于压力测试场景[42]。相反，融资冲击与展期风险有关，并关注受监管偿付约束的金融机构将其资产按市价计价，以弥补损失的资金[2,43,44]。

如果银行间市场陷入困境并萎缩，缺乏流动性的银行可能无法从市场上借入所需的全部资金，并被迫出售其非流动资产[45]。在存在再出售的情况下，非流动资产的市场需求变得具有弹性，压低了这些资产的市场价格，并导致银行的有效损失[46,47]。这些流动性溢出产生了囤积流动性的动机[48,49]，这反过来会引发另一波销售，激活流动性螺旋，从而导致银行间市场完全冻结[50–52]。请注意，除了直接渠道（资金损失加上现金流限制）之外，零售销售也可能通过共同资产持有或银行采用的杠杆目标政策间接产生[11,42,53]。无论如何，流动性溢出被证明是整体系统性风险的一个重要方面，与交易对手多米诺骨牌效应相当[38]。在这项工作中，我们的目标是将这两种金融传染渠道结合成一个系统性风险指标，用于衡量银行间市场潜在损失的扩散。通过这样做，我们定义了债务偿付能力等级，这是债务等级框架对此类信贷融资冲击情景的扩展[2]。我们的假设是，银行遭受的股权损失不仅意味着其债务价值的下降，而且意味着即使没有发生违约，向市场提供资金的能力也在下降。这种财务困境随后会在整个市场上回荡，并转化为其他银行的股权损失。我们表明，在危机传播动力学中直接考虑零售溢出效应，可以对银行间市场的系统性风险进行更明确的评估，其中流动性问题代表对交易对手风险的一阶修正。

我们在2004年至2013年183家欧洲银行的数据集上应用了我们的方法，量化了这些金融机构在一段时间内的个人影响和脆弱性。我们的分析证实，流动性问题对于正确的系统性风险评估非常重要，当信用风险达到峰值时，其影响尤其重要。我们还提供了额外的证据，表明银行间市场在2008年金融危机之前极为脆弱，直到2008年金融危机之后才变得更加强劲。数据与方法平衡表基础知识和银行间网络为了描述银行间市场，我们使用Bureau van Dijk Bankscope数据库，其中包含2004年至2013年N=183家欧洲大型银行的早期汇总资产负债表信息。对于每一家银行和每一年的T（为了方便起见，我们省略了年份标签），资产负债表的组成总结了银行的财务状况，包括具有正经济价值的资产（贷款、衍生品、股票、债券、房地产等）和具有负经济价值的负债（如客户存款和借记）。为了将银行间市场与整个金融系统分开，我们区分了银行间资产Ai（对应于对其他银行的贷款总额）和外部（非银行间）资产Ai，以及银行间负债Li（对其他银行的债务总额）和外部（非银行间）负债Li。银行的资产负债表标识将其权益Ei（或层级资本）定义为其总资产和负债之间的差异：Ei=（~Ai+Ai）- （Li+Li）。（1） 只要股本为正，银行就有偿付能力。事实上，负资产意味着资不抵债，因为该银行即使出售所有资产也无法偿还债务。在这里，根据有关金融传染的文献[18,19,24]，我们将破产作为违约的代表。

在下文中，我们将银行间市场的整体权益表示为E=PiAi，其总交易量表示为C=PiAi≡菌毛（见表一）。对于每个银行i，其银行间资产和负债是向其他银行发放的个人贷款和从其他银行借款的总和：Ai=PjAijand Li=PjLij，其中Aijis是银行i向银行j发放的贷款金额，代表银行i的资产和银行j的负债：因此Lji≡ 哎呀i、 j.因此，银行间市场可以表示为一个定向加权网络，其中的链接对应于银行之间的风险敞口[54,55]。然而，由于隐私问题，我们没有关于个人贷款和债务的信息。然而，我们可以借助[32]中所述的两步推断程序，从银行间资产和负债的合计中重建银行间风险敞口网络，这在评估隔夜银行间贷款的存在和程度方面尤其有效。简而言之，该方法将个人暴露估计为：Aij=z-1+AiLjCaij，aij=（1，概率pij=（AiLj）/（z）-1+AiLj）0否则（2）其中z是控制网络密度的参数，aijdenotes表示链路的存在。注意，连接的概率性质特别适合表示隔夜位置：我们假设原始数据可从Bureau van Dijk获得：https://bankscope.bvdinfo.com.有关丢失数据处理的所有详细信息，请参阅[42]。我们将网络密度设定为10%，并生成1000个银行间网络的集合。本文给出的结果是该系综的平均值。2004年2005年2006年2007年2008年2009年2011年2012年2013年总股本（E）496976 900950 1207734 1542098 1291499 1680088 1708205 1629743 1699175 1778428总股本（C）1424469 2453230 3063762 3874003 3040012 2728253 2371510 2286400 2137298 2008040表一。

考虑的不同年份的银行间市场总股本和交易量（单位：百万美元）。合同会持续放置、立即解决和延期，在这种情况下，可以假设信贷和流动性冲击会冲击系统，并在相同的时间范围内扩散。信贷和融资冲击建立了银行间风险敞口网络，我们现在描述银行间市场上的信贷融资冲击动态[2,21]，这将以债务偿付能力排名为基础。假设一家普通银行u受到异源冲击（例如外部资产突然贬值），导致u破产。这一事件通过两个不同的过程在网络中引发一连串的损失。1.信贷冲击：u银行未能履行其义务，导致其债权人遭受有效损失。特别是，每个气缸组j的损失等于λAju，其中0≤ λ ≤ 1表示违约造成的损失金额。在这里，我们只考虑无抵押市场（即，没有为银行间贷款提供担保的中央对手），因此总是将λ=1设为2。资金冲击：银行无法取代美国政府之前提供的所有流动性；这反过来会引发资产的再出售。特别是，j银行彼此只能用其现金储备补充一小部分（1）- ρ） 在u的资金损失中，其非流动资产以折扣价交易（其市场价值低于账面价值），因此j必须出售价值（1+γ）ρAujin的资产，其账面价值与γρAuj的总体损失相对应，其中γ参数设定了资产价格的变化。

在下文中，我们将重点讨论两种情况：ρ=1，这意味着银行实际上无法弥补u的资金损失，因此被迫通过出售资产来完全补充相应的流动性；ρ=0，因为银行总是拥有足够的流动资产来应对这些损失，因此没有资金冲击。总体而言，通用银行j面临λAju+γρAuj的损失（如果j是u的贷款人，则出现第一个术语，如果j是u的借款人，则出现第二个术语）。然后，如果损失超过Ej，j银行也会违约，新的信贷融资冲击会在市场上传播，导致一波级联故障。在进一步讨论之前，我们将讨论如何计算系数γ，该系数决定了资金冲击造成的损失。按照一种常见的方法[11,18,58,59]，我们假设资产再出售会对价格产生线性影响：假设Q=ρPjAujis是需要清算的资产总额，我们设置价格影响系数，以便当Q=0时，相对资产价格变化为p/p=0（即不贬值），当Q=C时p/p=-1（资产价值消失）。这会对价格产生影响p/p=-Q/C.最后，为了获得相应的γ值，有必要将相对损失γρ与相对售出金额（1+γ）ρ乘以相关资产价格变化相等(-p/p），获得γ=[C/Q- 1]-1.债务偿付能力（DS）RankWe现在具备将上述信贷融资冲击情景应用于债务评级框架的能力。在开始之前，我们再次回顾债务评级背后的基本理念：银行违约的概率可以通过迭代地分散各个银行的困境水平来获得，这些水平由潜在财富影响加权[1]。在其原始公式中，债务等级考虑了长期银行间贷款网络中的交易对手风险（用物理学术语来说，该网络被称为猝灭）。

在这种情况下，负债保持其面值，而资产则标记为市场。遇险传播的微观动力学原理如下[40]。如果一家银行u受到冲击，其股本减少，而且如果u仍有偿付能力，其债务的市场价值也会减少，因为文献中u现在“更接近”，λ通常以两种方式之一设置：i）外源性地设置为一个常量，λ=0.4÷0.45[56]；ii）随机分布q（λ）[57]。第二种方法反映了λ通常变化很大的事实，其中很大一部分概率为0%（抵押贷款）和100%（完全无担保贷款）。实证研究[57]建议使用β分布q（λ）=λα-1(1 - λ)β-1Γ（α+β）/[Γ（α）Γ（β）]，形状参数α=0.28，β=0.35。注意，系数C-1在我们的情况下是10级-13（见表一），这意味着100亿欧元的贸易失衡将导致价格变动10个基点，与[11]一致。违约，因此不太可能在到期时履行其义务。这导致资产负债表中有u债务的银行的权益损失，进而降低这些银行债务的市场价值，等等。现在，债务排名假设权益的相对变化线性转化为资产价值的相对变化，导致u银行对j银行的影响等于λ∧ju=λAju/Ej，其中∧是银行间杠杆矩阵[40,42]。然后，通过迭代所描述的信贷冲击动力学，债务等级允许计算网络中财务困境的最终水平。相比之下，在银行间市场上，大多数合同都有隔夜期限，这意味着它们被放置，并在解决和移交后不久：随着链接不断变化，网络被称为退火。