激励金融网络的弹性

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英文标题：
《Incentivizing Resilience in Financial Networks》
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作者：
Matt V. Leduc, Stefan Thurner
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  When banks extend loans to each other, they generate a negative externality in the form of systemic risk. They create a network of interbank exposures by which they expose other banks to potential insolvency cascades. In this paper, we show how a regulator can use information about the financial network to devise a transaction-specific tax based on a network centrality measure that captures systemic importance. Since different transactions have different impact on creating systemic risk, they are taxed differently. We call this tax a Systemic Risk Tax (SRT). We use an equilibrium concept inspired by the matching markets literature to show analytically that this SRT induces a unique equilibrium matching of lenders and borrowers that is systemic-risk efficient, i.e. it minimizes systemic risk given a certain transaction volume. On the other hand, we show that without this SRT multiple equilibrium matchings exist, which are generally inefficient. This allows the regulator to effectively stimulate a `rewiring\' of the equilibrium interbank network so as to make it more resilient to insolvency cascades, without sacrificing transaction volume. Moreover, we show that a standard financial transaction tax (e.g. a Tobin-like tax) has no impact on reshaping the equilibrium financial network because it taxes all transactions indiscriminately. A Tobin-like tax is indeed shown to have a limited effect on reducing systemic risk while it decreases transaction volume.
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中文摘要：
当银行相互发放贷款时，它们会以系统性风险的形式产生负外部性。它们创建了一个银行间风险敞口网络，使其他银行面临潜在的破产风险。在本文中，我们展示了监管机构如何利用有关金融网络的信息，基于网络中心性度量（捕捉系统重要性）设计特定于交易的税收。由于不同的交易对产生系统性风险的影响不同，因此对它们的征税也不同。我们称之为系统风险税（SRT）。我们使用一个受匹配市场文献启发的均衡概念来分析表明，这种SRT导致贷款人和借款人的独特均衡匹配，这是系统风险有效的，即在给定一定交易量的情况下，它将系统风险降至最低。另一方面，我们表明，如果没有这种SRT，存在多个均衡匹配，这通常是低效的。这使得监管者能够有效地刺激均衡银行间网络的“重组”，使其在不牺牲交易量的情况下，对破产级联具有更大的弹性。此外，我们还表明，标准金融交易税（如托宾税）对重塑均衡金融网络没有影响，因为它对所有交易都不加区别地征税。事实证明，类托宾税在减少交易量的同时，对降低系统性风险的作用有限。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
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关键词：金融网 Transactions Quantitative Transaction equilibrium

激励金融网络的弹性*Matt V.Leduc+Stefan Thurner国际应用系统分析研究所（IIASA）复杂系统科学研究所（维也纳医科大学）圣达菲研究所2017年5月本篇文章的出版版本出现在《经济动力学与控制杂志》82（2017）44-66中，可在http://dx.doi.org/10.1016/j.jedc.2017.05.010AbstractWhen银行相互发放贷款，会产生系统性风险形式的负外部性。它们创建了一个银行间风险敞口网络，使其他银行面临潜在的破产风险。在本文中，我们展示了监管机构如何利用有关金融网络的信息，基于网络中心性度量（捕捉系统重要性）设计交易专项税。由于不同的交易对系统性风险的产生有不同的影响，因此对它们征收不同的税。我们称之为系统风险税（SRT）。我们使用受匹配市场文献启发的均衡概念来分析表明，这将导致贷款人和借款人之间的独特均衡匹配，这是系统风险效率，即在给定一定交易量的情况下，它将系统风险降至最低。另一方面，我们表明，如果没有这种SRT，存在多个平衡匹配，这通常是无效的。这使得监管者能够有效地刺激均衡银行间网络的“重组”，从而使其对破产级联更具弹性，而不会牺牲交易量。此外，我们还表明，标准金融交易税（如托宾税）对重塑均衡金融网络没有影响，因为它对所有交易都不加区别地征税。

事实证明，类似托宾的出租车在降低系统性风险的同时降低了交易量，但效果有限。关键词：系统性风险、银行间网络、破产级联、网络形成、匹配市场、交易专用税、市场设计。JEL代码：C78、D47、D85、D62、D71、D53、G01、G18、G21、G32、G33、G38*作者感谢英国剑桥大学2016年金融风险和网络理论会议以及匈牙利布达佩斯第七届年度金融市场流动性会议（2016）的与会者，在会上介绍了这项工作，特别是P'eter Bir'o的详细反馈。+奥地利拉森堡2361号Schlossplatz 1 IIASA。电子邮件：mattvleduc@gmail.com（1）复杂系统科学科，维也纳医科大学，Spitalgasse 23，1090 Vienna，Austria；（2） 圣达菲学院，美国新墨西哥州圣达菲海德公园路1399号，邮编87501；（3） IIASA，Schlossplatz 12361 Laxenburg，奥地利；（4） 复杂性科学中心维也纳，Josefst–adterstrasse 39。奥地利维也纳1080。电子邮件：stefan。thurner@meduniwien.ac.at1引言系统性风险是互联系统的一种特性，通过这种特性，一组最初很小的实体的故障可能导致系统重要部分的故障。已经在金融和经济网络中研究了此类故障传播的机制，其中不同的机构（如银行、基金、保险公司等）通过资产和负债网络相互暴露（如Eisenberg和Noe（2001）、Boss等人（2004）、Gai和Kapadia（2010）或Amini等人（2013））。然后，某一特定机构的破产会导致其他机构破产，从而产生一系列破产，威胁到整个系统。现在已经了解到，systemicrisk是一种网络财产，因此不同的网络拓扑对破产级联表现出不同程度的灵活性。

例如，Acemoglu et al.（2013）、Elliott et al.（2015）或Glasserman and Young（2015）研究了互联程度与外部冲击如何影响金融或经济网络的弹性。由于系统性风险与网络结构密切相关，管理系统性风险可以理解为试图以最佳方式塑造金融网络的架构。同时，一些工作研究了金融网络的形成（例如Farboodi（2014）；扎瓦多夫斯基（2013）；Babus（2016）；Anufriev等人（2016年）），很少有人致力于控制机构（如银行）可能必须形成弹性网络的想法。此外，目前采用或正在考虑的主要政策和法规并未强调网络结构。在金融系统中，其中一项政策包括设定资本缓冲或准备金要求，尤其是对具有系统重要性的机构。这些策略严重未能解决问题的本质，因为它们忽视了金融网络Spect altogetherPoledna等人（2017）。还实施了以向救援基金捐款的形式向银行征收的税款。最后，还提出了金融交易税（FTT）。然而，此类FTT未能捕捉到不同交易对手之间的交易可能对整个金融系统的弹性产生截然不同的影响，因为这主要取决于他们各自在资产和负债网络中的地位（以及他们的中心地位）（Poledna et al.（2017））。例如，从具有系统重要性的贷款银行借款的贷款银行可能继承其系统重要性。事实上，如果前者破产，则可能导致后者破产，进而引发大规模破产。

另一方面，如果借款银行从系统重要性较低的贷款银行借款，则前者的破产对系统的影响很小，即使这导致后者破产（Thurner和Poledna（2013），Poledna和Thurner（2016））。现在，有关金融或银行间网络拓扑结构的信息越来越多巴塞尔协议III框架承认系统重要性金融机构（SIFI）以及增加其资本要求的论据。例如，参见Georg（2011）。例如，国际货币基金组织（International Monetary Fund）提出了这样一种税，即“金融稳定贡献”（FSC）。这意味着金融机构对最终危机准备金的贡献。许多国家也提出了这样的建议。与银行税不同，金融交易税（FTT）是对某些类型的金融交易征收的税。许多国家都在考虑此类FTT。此类税收的目标是减少金融市场的波动性（例如，参见萨默斯和萨默斯（1989）或托宾（1978））。相关的实证研究通常对FTT和市场波动性之间的格兰杰因果关系仍不明确（例如，McCulloch和Pacillo（2011），Matheson（2012））。可供监管机构（如中央银行）使用。这使他们能够衡量不同交易对整个系统弹性的影响。在本文中，我们展示了监管机构如何利用有关银行间系统拓扑结构的此类信息来设计激励措施，帮助创建一个更具弹性的系统。利用这些信息，监管机构可以设计一种特定交易税，以区分不同借贷银行之间可能发生的交易。通过对不同交易对手之间的交易征税，监管机构可以有效地控制金融系统的架构。

监管机构可以利用这一系统性风险税（SRT）来选择一组非最优的交易均衡集，从而有效地“重组”银行间网络，使其对破产级联更具弹性。该税之前在Poledna和Thurner（2016）中使用基于代理的模型引入和模拟。我们将通过分析证明，这可以在不降低总信贷（交易）量的情况下完成，从而不会降低系统效率。这导致了系统性风险-效率平衡的概念。这一结果背后的直觉是，在SRT下，任何给定的交易量都是在不同的网络配置下交换的，这会减少系统风险。在这种理想的配置下，交易仍然不征税，而在其他配置下，交易根据其增加系统风险的程度征税。Poledna和Thurner（2016）中的系统性风险税基于网络中心性的概念（如Battiston et al.（2012）），可以使用有关银行间网络拓扑和银行资本化的信息轻松实施。为了说明这些事实，我们研究了一种程式化经济，在这种经济中，机构（如银行）受到其客户的流动性冲击，然后与其他银行进行流动性交易。我们得出了一种战略均衡，在这种均衡中，借款银行倾向于从提供最佳条件（最低借款利率）的银行借款，而另一方面，贷款银行则根据借款银行的违约概率设定风险溢价来管理其风险。这导致建立了一个银行间金融风险敞口（贷款）网络，该网络具有违约风险。我们的均衡概念的灵感来自于关于匹配市场的文献（例如Gale和Shapley（1962），Roth和Sotomayor（1992））。

因此，借款银行与贷款银行的匹配方式反映了它们之间的偏好。我们对银行间系统的拓扑结构不作任何假设，而是允许它从银行的理性决策中内生产生。我们首先表明，在标准的双边合约机制下，根据借款人的违约风险设定利率，多重网络配置可能会均衡出现，其中大多数可能存在“高”系统性风险。然后，我们表明，拟议的SRT允许监管机构选择一个独特的均衡网络，该网络在给定特定交易量的情况下，系统风险最低。我们还表明，标准金融交易税（FTT），如托宾税（Tobintax），并不能消除均衡的多重性，减少交易量，而对降低系统风险的影响最小。事实上，标准FTT对控制金融系统的拓扑结构没有影响，因为它对所有交易都不加区别地征税。从这个意义上讲，SRT可以理解为标准FTT的泛化，其中每个特定交易可以不同地征税，因此允许监管机构也与网络形成游戏文献中的均衡概念有相似之处（例如Jackson和Wolinsky（1996））。选择不同的平衡配置。我们提供了一些额外的结果，例如，一种风险管理战略，通过这种战略，放贷银行倾向于风险最低的借款人，从而形成一个独特的均衡网络，该网络通常是无效的，即它呈现出比SRT更高的系统性风险。本文的结构如下：在第2节中，我们提出了一个简单的银行间网络形成模型，其中银行相互发放贷款，从而动态生成资产和负债网络。

介绍了我们的均衡概念。第3节，我们研究了这种资产和负债网络如何产生系统性风险，以及如何量化任何一组交易的系统性风险。然后，我们介绍了系统性风险税，并将其绩效与托宾类税进行了比较。第4节结束。为清楚起见，附录（第5节）中提供了所有证据，并对不同制度下均衡银行间网络的性质进行了详细分析（无税、类托宾税、系统风险税）。我们还研究了贷款银行的不同风险管理策略和一些模型变体。2金融网络的形成在研究特定税收政策对企业无力偿债能力的影响之前，我们必须讨论银行决策如何形成银行间网络，以及这如何作为外部性产生系统性风险。在本节中，我们研究如何通过借款人与贷款人的匹配来形成金融网络。这种匹配源于银行的战略决策，因为借款人根据他们提供的贷款利率对贷款人有偏好。我们引入了一个受Matching文献启发的均衡概念（如Gale和Shapley（1962））。2.1资产、负债和外生破产机制我们研究了一个有N家银行和一个时间范围∈ [0，T]，其中T是随机终端时间。在任何时间t，每个银行i∈ N拥有价值为Yi的（外部）风险资产和恒定价值的（外部）长期负债Z。我们假设Yi>Z，因此每个银行最初都有偿付能力。除了这些（外部）资产和负债外，每家银行在集合{1，2，…，bT c}中的每个离散时间点都有与正常银行业务相关的其他资产和负债。

这些是：（i）银行间借贷产生的银行间资产Ai、IB和负债Li、IBT；（ii）客户家庭贷款和存款产生的资产Ai、HH和负债Li、HHT。它还有一个额外的无风险资产（如abond），用于投资一些家庭存款。然后，我们可以将abank i的权益定义为其资产减去负债：Eit=Yit+Ai、IBt+Ai、HHt+Xt- Z- Li，IBt- 李，HHt。表1显示了银行i在时间t的资产负债表。在任何时间t，一个银行i可以处于两种状态之一θit∈ {0，1}，其中θit=1表示银行“破产”，而θit=0表示银行“未破产”。当其权益变为负值，即Eit<0时，即发生破产。为了产生外部违约，我们假设在任何时间t，风险资产都可能发生负跳并失去其全部价值。在没有这种负面冲击的情况下，风险资产保持其初始价值Yi。资产负债表1：银行i在t时的资产负债表。它包括：（i）银行间借贷产生的银行间资产Ai、IBtLi和负债Li、IBT；（ii）客户家庭贷款和存款产生的资产Ai、HH和负债Li、HHT；（iii）i银行投资一些家庭存款的额外无风险资产（如债券）；（iv）外部（风险）资产和外部负债Z。然后，我们可以将银行的权益定义为其资产减去负债：Eit=Ai、IBt+Ai、HHt+Xt+Yit- Li，IBt- Li，HHt- Z、 因此，风险资产的价值Yitcan表示为Yit=Yi（1-{Nt>0}），其中N=0的Ntisa计数过程和危险率γiso表示（Ns- Nt）~ P oiss（γi·（s- t） ）。如果该事件首次发生在某个时间t，则t=t（终点时间）。

在t=t时，破产银行无法偿还其银行间贷款，因此可能导致其他银行破产。在研究此类破产级联之前，我们将研究银行间资产和负债是如何动态形成的。2.2贷款人和借款人的均衡匹配2。2.1流动性冲击在本节中，我们描述了推动银行间资产和负债网络形成的战略互动。在每个离散时间t∈ {0，1，2，…bT c}，每个银行i∈ N受到流动性冲击它来自以下分发it部门=+1带prob。是/2-1带prob。20年有问题。1.- y何处y∈ [0，1]。在这里它=1意味着i银行提供了一单位的流动性，而i银行的家庭客户已经存入了一单位的现金。it=-1意味着在附录的第5.3节中，我们讨论了一个模型扩展，该扩展允许各种i银行的流动性冲击需要一个单位的流动性，因此i银行的家庭客户想要借入一个单位的现金。它=0意味着银行i没有收到流动性冲击（流动性既不在需求中，也不在供应中）。这个它被假定为跨银行和跨时间的i.i.d。有流动性需求的银行将尝试从银行间市场流动性过剩的银行借款。因此，在每个t，这些流动性冲击会导致两组银行：银行间市场上的潜在借款人组Bt={i:it<0}和银行间市场的潜在贷款人集合Lt={i：它>0}。2.2.2双边合同我们研究一种简单的双边合同机制，银行可以通过这种机制∈ Lt，超过流动性，可以借钱给另一家银行j∈ Btat a（每期）费率ri，由arisk premium hij增加。这一风险溢价反映了银行对J银行违约概率的看法。