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[量化金融] 银行间市场如何变得具有系统性危险:基于代理的 [推广有奖]

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:02 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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英文标题:
《How the interbank market becomes systemically dangerous: an agent-based
  network model of financial distress propagation》
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作者:
Matteo Serri, Guido Caldarelli, Giulio Cimini
---
最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  Assessing the stability of economic systems is a fundamental research focus in economics, that has become increasingly interdisciplinary in the currently troubled economic situation. In particular, much attention has been devoted to the interbank lending market as an important diffusion channel for financial distress during the recent crisis. In this work we study the stability of the interbank market to exogenous shocks using an agent-based network framework. Our model encompasses several ingredients that have been recognized in the literature as pro-cyclical triggers of financial distress in the banking system: credit and liquidity shocks through bilateral exposures, liquidity hoarding due to counterparty creditworthiness deterioration, target leveraging policies and fire-sales spillovers. But we exclude the possibility of central authorities intervention. We implement this framework on a dataset of 183 European banks that were publicly traded between 2004 and 2013. We document the extreme fragility of the interbank lending market up to 2008, when a systemic crisis leads to total depletion of market equity with an increasing speed of market collapse. After the crisis instead the system is more resilient to systemic events in terms of residual market equity. However, the speed at which the crisis breaks out reaches a new maximum in 2011, and never goes back to values observed before 2007. Our analysis points to the key role of the crisis outbreak speed, which sets the maximum delay for central authorities intervention to be effective.
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中文摘要:
评估经济系统的稳定性是经济学的一个基本研究重点,在当前困难的经济形势下,这一点变得越来越跨学科。特别是,银行间贷款市场作为近期危机期间金融危机的重要传播渠道,受到了广泛关注。在这项工作中,我们使用基于代理的网络框架研究了银行间市场对外部冲击的稳定性。我们的模型包括文献中公认为银行系统财务困境顺周期触发因素的几个因素:双边风险敞口造成的信贷和流动性冲击、交易对手信誉恶化导致的流动性囤积、目标杠杆政策和甩卖溢出。但我们排除了中央政府干预的可能性。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该框架。我们记录了截至2008年银行间借贷市场的极端脆弱性,当时系统性危机导致市场权益完全耗尽,市场崩溃速度加快。相反,在危机之后,就剩余市场股本而言,该体系对系统性事件更有弹性。然而,危机爆发的速度在2011年达到了一个新的最高点,而且从未回到2007年之前的水平。我们的分析指出了危机爆发速度的关键作用,这为中央政府干预的有效性设定了最大延迟。
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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
--
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:
--> How_the_interbank_market_becomes_systemically_dangerous:_an_agent-based_network_.pdf (421.8 KB)
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关键词:系统性 银行间 intervention Quantitative counterparty

大多数88 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:08 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
银行间市场如何变得具有系统性危险:基于代理的金融危机传播网络模型Matteo Serri,1,*Guido Caldarelli,2,3,4和Giulio Cimini2,3 Universit\'a“Sapienza”Facolt\'a di Economia(Dip.MEMOTEF)-00161罗马(意大利)IMT高等研究学院-55100卢卡(意大利)系统综合研究所(ISC)-CNR-00185罗马(意大利)伦敦数学科学研究所-Mayfair W1 Lond on(英国)评估经济系统的稳定性是经济学的一个基本研究重点,在当前困难的经济形势下,这一点变得越来越跨学科。特别是,银行间借贷市场一直备受关注,被视为近期危机期间金融危机的重要分流渠道。在这项工作中,我们使用基于代理的网络框架研究了银行间市场对外部冲击的稳定性。我们的模型包含了几个在本质上被重新认识为银行系统金融困境顺周期触发因素的因素:双边风险敞口带来的信贷和流动性冲击、交易对手信誉恶化导致的流动性囤积、目标杠杆政策和零售溢出。但我们排除了中央政府干预的可能性。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该框架。我们记录了截至2008年银行间借贷市场的极端脆弱性,当时系统性危机导致市场份额完全耗尽,市场崩溃速度加快。相反,在危机之后,就剩余市场股本而言,该体系对系统性事件更有弹性。然而,危机爆发的速度在2011年达到了一个新的最高点,而且从未回到2007年之前的水平。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:11 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
我们的分析指出了危机爆发速度的关键作用,它设定了中央政府干预有效性的最大延迟。关键词:金融传染;系统性风险;银行同业拆借市场;基于代理的模型i。引言过去十年的金融不稳定向学术界和监管机构表明,经济和金融系统已经变得如此复杂,需要多学科的合作来理清不同行为者和机构之间相互交织的联系(Acemoglu等人,2015年;Beale等人,2011年;Gai等人,2011年;Haubrich和Lo,2013年;Sorkin,2009年)。事实上,金融系统的网络结构现在被认为是不稳定的潜在诱因(Bardocia等人,2016;Chan Lau等人,2009),因此,许多最近关于危机起源的研究调查了网络拓扑和传染过程之间的相互作用(最初在统计物理中开发的一种方法)。在众多研究对象中,研究人员特别关注银行间贷款市场,即无担保隔夜贷款导致的银行间金融互联网络。该体系被认为是2007/2008年危机期间金融危机的主要分歧渠道之一(Bluhm和Krahnen,2011;Cont等人,2013;Gabrieli和Co-Pierre,2014;Georg,2013;Krause和Giansante,2012):雷曼兄弟倒闭后,银行间市场冻结导致整个金融系统内严重的流动性短缺(Acharya和Merrouche,2013;Adrian和Shin,2008;Berrospide,2013;Brunnermeier,2009)。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:14 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
这种黑天鹅是由于不同流动性渠道的崩溃,例如资产支持商业票据和回购,以及长期利率和隔夜利率之间的利差(orLibor OIS利差)(Brunnermeier,2009)。随着这一问题成为系统性问题,中央银行当局以非凡的货币政策进行干预,以恢复金融系统的偿付能力。流动性问题会产生重要的溢出效应,从而威胁到金融体系的稳定性。文献中确定了不同类型的问题:资金流动性、市场流动性、流动性质量、流动性螺旋、流动性囤积、市场冻结和资产再销售。Acharya和Skeie(2011)以及Brunnermeier和Pedersen(2009)等作者使用理论方法对流动性动态进行了建模。其他人,如Berrospide(2013)和Acharya和Merrouche(2013)采用实证计量经济学分析来研究*马特奥。serri@gmail.comNet收益。《自然物理学》9119(2013)内政部:10.1038/nphys2588。利差的原因。艾森伯格(Eisenberg)和诺伊(Noe)(2001年)首次采用明确考虑金融系统内部互连集的理论方法来解决问题的复杂性。他们的工作形成了一系列研究,旨在从网络角度评估金融机构的系统重要性,见Barucca等人(2016);Bluhm和Krahnen(2011);Gabrieli和Co-Pierre(2014);Greenwood等人(2015年);Hausenblas等人(2015年)。处理金融系统复杂性的第二种方法是使用基于代理的模型(ABM)。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:19 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
ABM是一个模拟框架,其中多个代理按照最佳的选择策略进行交互,产生自旋效应,如内生交易市场的出现(Caporale et al.,2009;Lucas et al.,2014)。ABM在经济和金融领域的应用始于计算器和计算机科学的发展。20世纪90年代初,圣达菲研究所(Santa Fe Institute)的艺术股票市场模型是最早开发的ABM之一,后来又与市场订单进行了补充(Lux和Marchesi,1999)。资产负债管理用于金融稳定研究的最新进展包括Fischer和Riedler(2014)的工作,他们展示了杠杆在评估系统风险中的基本作用,以及Georg(2013)和Ha laj和Kok(2014)的工作,他们通过Astylied交易机制模拟了新兴银行间市场。所有这些研究都同意相互作用的拓扑结构与传染机制的相关性。其他研究,如Cont et al.(2013)、Bookstaber et al.(2014)和Klinger and Tepl'y(2014),考虑了外部银行间网络(数据驱动或模拟),受冲击的影响,导致银行挤兑和零售的出现等特殊反应。目的是评估系统性风险,并找到有效的监管资本缓冲区和要求,以防止级联故障。在这项工作中,我们通过引入和ABM将这两种方法结合在一起,ABM描述了银行间市场的网络动态。我们以Chan Lau等人(2009年)和Krause与Giansante(2012年)提出的框架为基础,随后由Cimini和Serri(2016年)开发。我们考虑银行(我们模型的代理)之间的双边风险敞口数据驱动网络,该网络使用微观最优规则相互作用,并与金融系统的剩余部分相互作用。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:22 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
我们对金融危机期间产生的各类溢出效应进行了明确建模,如银行的杠杆目标和流动性囤积行为导致的零售额和利率上涨。然后,顺周期政策的模型动力学通过信贷和流动性的相互关联来分散金融损失,并可能导致一连串的违约。在我们的方法中,我们只是假设事件的存在,以便重点描述金融系统的动态演化。因此,我们的ABM可用于压力测试金融系统对外部冲击的鲁棒性,外部冲击可以被吸收,也可以导致大量失败,最终导致市场冻结。请注意,ABM的使用使我们能够完整描述危机期间(即经济失衡)的系统动力学,这将很难通过分析建模获得。这里的ABM还允许考虑与实际情况不同的事件,例如2007-2008年金融危机。特别是,我们对这种情况感兴趣,这种情况的特点是没有像中央银行这样的最后贷款人,其货币政策可以完全重新设计市场。事实上,我们的目标并不是再现危机的真实动态,而是在监管机构没有任何量化或纾困计划的情况下,确定最糟糕的情况。论文的其余部分组织如下。第二节和第三节分别报告了基本假设和ABM框架的详细描述。第四节讨论了扩展模拟程序的结果,第五节得出结论。二、模型假设模型的主要组成部分是连接集和代理的策略。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:25 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
为了解决这些问题,我们做出以下选择。网络定义o假设银行间网络由隔夜(ON)期限的贷款组成。因此,Aijis是i银行借给j银行的总贷款额(即i对j的银行间资产),对应于liquidityLji≡ j从i借入的所有款项(即j对i的银行间负债)。由于合同期限较短(ON),我们假设连续放置链接并立即解决和滚动,因此相同的(当前)利率r>1适用于资产和负债。换句话说,我们在这里考虑的市场动态在时间尺度上比合同期限更长该网络源自银行间风险敞口和债务总额:Ai=PjAijand Li=PjLij≡PjAji。我们使用Bureau van Dijk Bankscope数据库,该数据库包含2004年至2013年N=183家大型欧洲银行的年度汇总资产负债表信息,并采用inCimini et al.(2015)所述的程序,该程序使用能力模型(Caldarelli et al.,2002)从此类汇总数据构建银行间网络集成对于每个银行i,资产负债表方程为:Ei:=AEi- LEi+rXjAij- rXjLij,(1)其中AEi和LEi分别为i的外部资产和负债。Ai=AEi+rPjAijand Li=LEi+RPJLij分别为i持有的资产和负债总额(外部加银行间)。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:29 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
要使每个银行i具有偿付能力,它必须是Ei>0。战略定义为了构建代理战略和模型动态,我们从描述危机的最重要事实中获得灵感如果受到冲击,银行会按照杠杆目标政策出售资产,以加强其声誉和利益相关者的期望在冲击之后和调整期间,对信誉的担忧可能会导致“质量问题”,从而导致银行从市场上撤回流动性流动性囤积加上持续的流动性需求,引发了银行间利率的上升,进而导致银行间资产和负债的重估如果一家银行违约,信贷和融资冲击会通过其双边风险敞口传播,如银行经营的非金融同业合同银行间网络连接和零售溢出可能导致违约级联,从而增加流动性囤积和利率在极端情况下,市场冻结,导致零售额加剧。三、 模型动态基于上述定义和假设,我们现在指定银行间市场的模型动态。1、外源性冲击o在给定的时间步长t=t时,s银行受到外源性冲击的冲击,因此其外部资产AEs减少了数量Φ(Chan Lau等人,2009;Krause和Giansante,2012):AEs(t+1)=AEs(t)- Φ=> Es(t+1)=Es(t)- Φ(2)o首先,s银行试图通过出售资产重新调整其目标杠杆Bs(t)=As(t)/Es(t)。为此,拟出售资产的数量由(Adrian和Shin,2008;Brunnermeier,2009)给出:As(t+1)- Es(t+1)Bs(t)=As(t)- Φ- [Es(t)- Φ]Bs(t)=Φ[Bs(t)- 1] 。(3) 随着s银行对其财务状况的担忧加剧,它采取了一项微观审慎政策(Acharya和Merrouche,2013;Berrospide,2013),通过囤积此类出售所提供的流动性。

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能者818 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:32 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
这意味着其银行间贷款是原始银行范围数据,可从Bureau van Dijk获得:https://bankscope.bvdinfo.com.有关缺失数据处理的所有详细信息,请参阅(Battiston et al.,2015)。未将其全部金额展期。因此,我们假设外部资产和银行间资产分别按照其资产负债表份额fEs(t)=AEs(t)/As(t)和fIs(t)=PkAsk(t)/As(t)按比例出售。我们进一步假设银行间资产按合同规模成比例重新调整比例:每笔贷款请求(t)减少的金额等于Φ[Bs(t)-1] fIs(t)乘以Ask(t)本身与s总敞口Ask(t)的比率。最终结果是银行间市场总价值的一部分损失。市场感知到的交易对手和展期风险随之增加,导致银行间利率上升(Acharya和Skeie,2011)。特别地,我们假设:dr/dt=r ln(1+α)==> r(t+1)=(1+α)r(t)+ε(4),其中,因子α>0是保持系统稳定的一个小量,ε是从N[0,σ]中提取的随机变量。因此,银行间资产和负债分别随着Ajk(t+1)=[r(t+1)/r(t)]Ajk(t)和Ljk(t+1)=[r(t+1)/r(t)]Ljk(t)的增加而增加j、 k.请注意,虽然s出售的外部资产已转化为流动资产,因此不会导致s的权益发生任何变化,但清算后的银行间资产会导致银行权益缩水,因为它们不会按照新利率重新估值。因此,除了部分银行间资产的不增值(但最低限度)外,s的目标杠杆基本上得到尊重。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-26 23:44:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
总体而言,s银行的资产负债表为:Es(t+1)=nAEs(t)- Φ- Φ[Bs(t)- 1] fEs(t)o-nLEs(t)- Φ[Bs(t)- 1] fEs(t)- Φ[Bs(t)- 1] fIs(t)o+[r(t+1)/r(t)]XkAsk(t)1.-Φ[Bs(t)- 1] fIs(t)PkAsk(t)- [r(t+1)/r(t)]XkLsk(t)=(5)=E(t)- Φ+[α+ε/r(t)](Xk[Ask(t))- Lsk(t)]- Φ[Bs(t)- 1] fIs(t)),表明由于外部冲击和银行间合约重估,s的权益发生了变化,但未展期的部分除外从s借款的银行会受到银行间资产因流动性抵押而枯竭的资金冲击,并以外部负债代替。因此,他们的资产负债表变成:Ei(t+1)=Ei(t)+[α+ε/r(t)](Xk[Aik(t)- Lik(t)]+Φ[Bs(t)- 1] Lis(t)As(t))。(6) o对于所有其他银行{j}:Ej(t+1)=Ej(t)+[α+ε/r(t)](Xk[Ajk(t))- Ljk(t)])。(7) 重复这些步骤,直到触发第一个默认值。2、级联故障o在几轮外部冲击之后,在迭代步骤t*给定的银行u破产并违约,意味着Eu(t*) ≤ 0.u银行已从系统中删除,但这一事件引发了银行间市场信贷和流动性的一连串损失(Chan Lau等人,2009年;Krause和Giansante,2012年)。我们使用一步债务偿付能力排名动力学(Cimini和Serri,2016)来模拟这一过程,即我们有信贷冲击。u银行无法履行其义务,因此j银行相互承担的损失等于λAju(t*).此处λ表示违约损失金额。我们将λ=1设为仅考虑未抵押市场。模型通常假设外部资产不会重新估值,因为最公正的假设是市场波动的总体贡献平均为零。B) 资金冲击。银行无法取代之前由违约机构提供的所有流动性,而是通过出售资产,触发再出售(Brunnermeier和Pedersen,2009)。

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