具有系统重要性的金融资产的公司内部复杂性

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英文标题：
《The Intrafirm Complexity of Systemically Important Financial
  Institutions》
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作者：
Robin L. Lumsdaine, Daniel N. Rockmore, Nicholas Foti, Gregory Leibon,
  J. Doyne Farmer
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  In November, 2011, the Financial Stability Board, in collaboration with the International Monetary Fund, published a list of 29 \"systemically important financial institutions\" (SIFIs). This designation reflects a concern that the failure of any one of them could have dramatic negative consequences for the global economy and is based on \"their size, complexity, and systemic interconnectedness\". While the characteristics of \"size\" and \"systemic interconnectedness\" have been the subject of a good deal of quantitative analysis, less attention has been paid to measures of a firm\'s \"complexity.\" In this paper we take on the challenges of measuring the complexity of a financial institution and to that end explore the use of the structure of an individual firm\'s control hierarchy as a proxy for institutional complexity. The control hierarchy is a network representation of the institution and its subsidiaries. We show that this mathematical representation (and various associated metrics) provides a consistent way to compare the complexity of firms with often very disparate business models and as such may provide the foundation for determining a SIFI designation. By quantifying the level of complexity of a firm, our approach also may prove useful should firms need to reduce their level of complexity either in response to business or regulatory needs. Using a data set containing the control hierarchies of many of the designated SIFIs, we find that in the past two years, these firms have decreased their level of complexity, perhaps in response to regulatory requirements.
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中文摘要：
2011年11月，金融稳定委员会（Financial Stability Board）与国际货币基金组织（IMF）合作，公布了29家“系统重要性金融机构”（SIFI）的名单。这一名称反映了一种担忧，即它们中任何一个的失败都可能对全球经济产生巨大的负面影响，并基于“它们的规模、复杂性和系统互联性”。虽然“规模”和“系统互联性”的特征一直是大量定量分析的主题，但对企业“复杂性”的衡量却很少关注在本文中，我们接受了衡量金融机构复杂性的挑战，并为此探索了如何利用单个企业的控制层级结构来衡量机构复杂性。控制层级是机构及其子公司的网络表示。我们表明，这种数学表示法（以及各种相关指标）提供了一种一致的方法来比较企业的复杂性，这些企业往往具有完全不同的商业模式，因此可以为确定SIFI指定提供基础。通过量化企业的复杂性水平，如果企业需要降低其复杂性水平以应对业务或监管需求，我们的方法也可能证明是有用的。使用包含许多指定SIFI的控制层级的数据集，我们发现在过去两年中，这些公司降低了其复杂性水平，可能是为了响应监管要求。
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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：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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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_Intrafirm_Complexity_of_Systemically_Important_Financial_Institutions.pdf (515.16 KB)

2022-5-18 18:54:13 上传

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关键词：系统重要性 金融资产 复杂性 重要性 Quantitative

具有系统重要性的金融机构的企业内部复杂性*R.L.卢姆丹（a）、D.N.罗克莫尔（b，f）、N.福蒂（c）、G.莱本（b，D）、J.D.法默（e，f）（a）美国大学科戈德商学院、国家经济研究局和金融稳定中心（b）达特茅斯学院数学系（c）华盛顿大学统计系（D），Inc.（e）牛津马丁学院新经济思想研究所和牛津大学数学研究所（f）圣达菲研究所2015年5月8日2011年11月，金融稳定委员会与国际货币基金组织（International Monetary Fund）合作，公布了29家“系统重要性金融机构”（SIFI）的名单。这一名称反映了一种担忧，即任何一个国家的失败都可能对全球经济产生巨大的负面影响，这是基于“它们的规模、复杂性和系统互联性”。虽然“规模”和“系统互联性”的特征一直是大量定量分析的主题，但对企业“复杂性”的衡量却关注较少在本文中，我们通过探索如何利用单个公司的控制层级结构来衡量金融机构的复杂性，来应对衡量金融机构复杂性的挑战。控制层级是机构及其子公司的网络表示。我们表明，这种数学表示法（以及各种相关指标）提供了一种一致的方法来比较企业的复杂性，而企业的商业模式往往非常不同，因此可以为确定SIFI指定提供基础。通过量化企业的复杂性水平，我们的方法也可能被证明是有用的，如果企业需要降低其复杂性水平，以响应业务或监管需求。

使用包含许多指定SIFI控制层次结构的数据集，我们发现在2011年至2013年期间，这些公司降低了其复杂性水平，可能是为了响应监管要求。关键词：SIFI、控制层次结构、宏观审慎监管JEL分类代码：G28、G21、G01、C02*致谢：我们感谢达特茅斯学院的研讨会参与者和美国大学信息计量研究所信息与计量经济学网络工作室的会议参与者，感谢他们提供了有益的意见、讨论，以及与本文早期草稿相关的建议。任何错误都是我们自己的。Farmer、Foti和Rockmore得到了阿尔弗雷德·P·斯隆基金会的部分支持；Foti还得到了达特茅斯学院新科计算科学研究所的资助。Lumsdaine感谢伊拉斯谟大学和朴茨茅斯大学（英国）为完成本项目所做的各种访问期间的慷慨款待。通讯地址：罗宾。lumsdaine@american.edu11.

简介金融稳定委员会（FSB）将一个具有系统重要性的金融机构（SIFI）描述为一家金融机构，“由于其规模、复杂性和系统互联性，其无序失效将对更广泛的金融体系和经济活动造成重大破坏。”这一特征是在最近的全球金融危机之后发展起来的，与早期主要基于规模的监管定义相比，这一特征代表了一个更大的监管定义（例如，受巴塞尔II资本监管的“强制性银行”列表，见72 FR 692982007年12月7日）。特别是，2008年9月雷曼兄弟（LehmanBrothers）的倒闭突显了金融系统的广泛互联性，以及不仅要考虑单个公司的风险，还要考虑整个金融系统的风险，即系统性风险的重要性。互联性可以从网络的角度进行数学表述，事实上，2013年5月10日美联储主席本·伯南克（BenBernanke）的演讲指出，“网络分析是另一个正在积极开发的有希望的工具，有可能帮助我们更好地监控金融机构和市场的互联性。”事实上，有许多研究将网络科学的技术和指标应用于经济和金融网络的分析（例如，Hutchinson et al.，1994，Cohen Cole et al.，2010，Haldane and May 2011，Adamic et al.，2012，Battiston et al.，2012，Hautsch et al.，20122013，Squartini et al.，2013，Caccioli et al.，2014）。这些论文表明，相互依赖的网络是复杂的，许多不同类型的依赖相互重叠和相互作用（May、Levin和Sugihara，2008）。

由于金融机构之间存在着不同程度的利益关系（Vitali等人，2011年），任何单一实体的崩溃都可能引发一连串不可预见的事件，在最糟糕的情况下，这些事件会导致许多其他金融参与者的失败，无论他们是个人、机构，甚至是主权国家（Foti等人，2013年）。虽然目前正在广泛研究金融网络参与者之间的相互关系，但关于构成该系统的各个公司的复杂性的指标开发相对较少，这是SIFI定义中强调的另一个关键属性。如果没有任何直接的定义，对单个公司复杂性的一种看法是从治理的角度来看待的：“高度灵活性”将被解释为一种公司控制结构，该结构对公司管理层来说充满了治理挑战，导致缺乏监督，进而带来重大的运营、声誉和资产负债表风险（Vitali et al.，2011）。例如，围绕摩根大通（JP Morgan Chase）的巨额交易损失和巴克莱银行（Barclays PLC）的伦敦银行同业拆借利率（LIBOR）罚款的新闻中，监管挑战显而易见，两家公司的高级管理层都对潜在的运营失误了如指掌。2007年7月，法国兴业银行（SociétéGénérale）也发生了类似的“流氓交易员”事件，并威胁要扰乱金融市场，直到确定这是一起孤立事件。这些例子说明了在通常具有非常复杂的控制和治理结构的组织中，与确保足够的超额利润相关的挑战。这种复杂性导致子公司在组织内相对默默无闻，尽管它们对母公司的整体生存能力具有重要意义。

因此，在这种情况下，复杂性给企业带来了风险www.financialstabilityboard。org/publications/r_101111a。pdf。查阅d 5/5/2011.2组织如果再加上高度的互联性，这种组合可能会对整个全球金融体系构成风险。除了公司管理层面临的挑战外，复杂的控制层级也给负责监管的监管者带来了困难。在最近的金融危机之前，银行监管主要集中在几乎完全针对特定机构的监管上。从那时起，由于认识到这种方法在预防危机方面的不足，政策制定者转而强调“宏观审慎政策（与纯粹的微观审慎方法不同），因为它们旨在保护整个金融系统，进而保护更广泛的经济”（耶伦2010），这是SIFI名称背后的一项努力。然而，尽管有这一明确的目标，监管机构的许多系统性风险缓解措施都是通过汇总特定于客户的信息（如通话报告、压力测试）和实施统一报告要求来实施的。尽管金融机构的组织结构和业务活动组合存在重大变化，但这种聚合还是发生了。单个企业的复杂性（在组织结构和业务活动方面）越高，监管实体就越难理清和理解企业更大的系统性相互联系，并增加了企业活动和相互关系的某些部分被忽视的可能性。

对于大型跨国组织，与监督相关的复杂性度量自然会考虑到协调多个国家和监管环境所带来的负担。对于监管者和监管者来说，复杂性和不透明性往往是同义的。因此，在危机后的环境中，识别能够在控制层级可能非常不同的公司之间进行比较的指标至关重要。企业组织结构的一种观点来自其控制层级（[Vitaliet al.，2011）。这包括（母公司）及其所有子公司，被认为是自然的层级和网络安排。这实际上是企业内部联系的标准表示。而网络复杂性是一个经过充分研究的主题（例如，见Bonchev和Buck 2005），这些文献中的大部分似乎不适用于控制层次结构中非常具体的网络拓扑类型，它们是有向树的根（用计算机科学的说法）。图1显示了这样一个对象的简单示例。相关但不同的是，衡量企业复杂性或运营复杂性的文献和工作。例如，Grant等人（2000年）定义了“业务线和地理运营区域的运营复杂性，分别考虑、共同考虑和交互考虑”，并使用它来考虑这种复杂性与股票分析师的跟踪之间的关系。他们根据运营部门（operatingsegments）对公司进行分类，运营部门是识别公司地理结构和业务线结构之间联系的度量单位。

他们认为，与单独考虑每个维度相比，这种方法更为节约（因此可能会改进推理），而且对于在特定国家经营的业务线高度细分的公司尤其具有吸引力。因此，他们使用业务线数和地理区域数的乘积来衡量公司的运营复杂性。3.本文探讨了使用基于网络的指标对许多SIFI机构的组织复杂性进行编码的可能性。我们的方法是一种新颖的方法，它利用了控制层次结构固有的网络结构。因此，在这样做的过程中，我们强调了在确定SIFI名称时，除了更普遍研究的企业间复杂性（即企业间的互联性）之外，考虑企业内复杂性的重要性。正如我们在下文中所解释的，我们认为这种控制层次结构的网络表示，以及我们构建的指标，与我们上文概述的监督/监管问题密切相关。为此，值得一提的是，2011年，多德-弗兰克法案授权金融稳定监督委员会（FSOC）授予SIFI称号，这让一些受影响的公司大为懊恼。这些公司中至少有一家（保诚）表示打算对该名称提出质疑。此外，大都会人寿作为一家银行控股公司公开取消注册，并在安纳特出售部分业务，以避免SIFI指定和随之而来的更严格的资本要求。因此，考虑组织复杂性如何应对监管监督是一件有趣的事情。

随着被指定为aSIFI的影响的发展，人们开始批评缺乏量化指标来评估该指定的适当性。除了帮助我们理解公司（层级）的复杂性外，我们还使用网络框架来确定这些市场参与者中操作风险的新指标。这些指标可能有助于建立一个“早期预警系统”，以应对各种机构不透明性，而这种不透明性又可能反过来导致系统性风险增加的早期识别。这些指标还用于告知监管部门对SIFI指定的判断。网络编码和相关指标也为模拟技术的使用打开了大门，作为一种评估复杂性变化的手段，如果一家公司通过控制层次结构的变化来改变其业务结构。这种模拟可以提供一种有用的工具，用于理解在公司清盘过程中（如雷曼兄弟破产案），或在安排快速收购过程中，改变公司控制层级所带来的监管影响，（例如，在摩根大通收购贝尔斯登、富国银行收购瓦乔维亚银行或美国银行收购华盛顿互惠银行的案例中）。目标是减少而不是增加危机后的系统性风险，这些指标提供了一种比较组织可能性的方法。我们使用基于网络的指标解决的问题包括：  SIFI机构真的更复杂吗？参见保诚公司网站上的声明：http://news.prudential.com/article_display.cfm?article_id=6608.Since在这份文件的初稿中，保诚已撤回其对该名称提出质疑的计划。例如，见[当时-]联邦存款保险公司主席希拉·C。

Bair—“我们必须下定决心，结束“太大而不能倒”的局面”，2011年5月5日，她指出，“这就是为什么FSOC（金融稳定监督委员会）必须向前迈进，并制定一些硬指标来指导SIFI的指定过程。”可在http://www.fdic.gov/news/news/speeches/chairman/spmay0511.html.4  规模排名是否与利用国家和SIC（标准行业分类）代码信息的复杂性排名相匹配？  随着时间的推移，SIFIs的复杂性发生了怎样的变化？2、数据我们使用金兰系统向我们提供的29家大型金融机构的匿名数据集，其中包括最初29家SIFI中的19家和其他10家公司（5家非SIFI银行和5家保险公司）。有关公司的完整列表，请参见附录A。在分析中，数据在集团内（即SIFI、非SIFI银行和保险公司）按随机顺序编号，以保护机密性。对于每个公司，我们都会获得编码控制层次结构的基础数据。如上所述，这是一种不断演变的机构内关系体系，它源于“最终母公司”（SIFI of interest），通过机构内各实体创建、收购和解散子公司的持续过程。在这种情况下，“控制权”被定义为至少51%的所有权股份和董事会席位，但实际上，控制权的表达可能比这更微妙（例如，它可能取决于所有权性质的利益类型-投票或无投票权）。除了控制关系外，数据集还包含每个实体的原产国和SIC（标准工业分类）代码。我们有29所研究所的数据，分别是2011年5月26日和2013年2月25日。