异质性对重叠金融传染的影响

基于多元化的政策，我们考虑根据银行的学历向其分配资本要求，这样学历较高的银行需要持有较少的资本，即。i=1/kiPi1/kiχ（8），其中，kidenotes表示银行i的程度。而基于规模的政策根据银行资产负债表的规模向银行分配资本要求，因此要求大银行持有更多资本，即。i=AiPiAiχ（9），其中，Aide指出了银行i的规模。在图10中，我们通过计算各自传染概率的比率R作为ub的函数，比较了基于多元化的政策相对于基于规模的政策的稳定性影响，其中R=1意味着类似的政策影响分析绩效，R>1意味着基于多元化的政策取代了基于规模的政策，R<1意味着基于规模的政策优于基于多元化的政策。该图表明，基于银行学位的资本分配取代了基于规模的分配，这进一步证实了Cai等人2012年报告的最新发现。图10：对于规模和学位不均的系统，基于多元化的政策相对于基于规模的政策的稳定性影响。使用银行的多元化水平作为分配资本要求的代理优于使用银行规模。4.2非资本政策从政策制定者的角度来看，有意思的是，是否有一种网络结构可以提高系统稳定性，而不施加新的资本要求（例如，参见Thurnerand Poledna 2013）？我们通过在二部网络中引入一些结构相关性来解决这个问题。在随后的段落中，我们使用“分类网络”一词来表示两方网络，其中最多元化的银行持有最广泛的股份（即。

最专业的银行持有最广泛的资产，而最多样化的银行持有最少的资产。相关网络是根据Noh 2007中提出的算法生成的。该过程本质上涉及使用Monte Carlos模拟最小化网络成本函数，直至达到平稳状态。该成本函数定义为：H（G）=-JNXi，j=1aijkikj（10）aij（0，如果i=j1，则另见第165页杠杆的影响，其中，ki=Pjaijand和j表示调整组合水平的控制参数。e.j<0（j>0）分别给出了一个非组合（组合）网络，而j=0产生了一个不相关的网络。0 2 4 6 8 10 12ub00.20.40.60.81传染概率（a）银行冲击0 2 4 6 8 10 12ub00.20.40.60.8传染概率（b）资产冲击图11：左面板：受随机银行初始故障影响的不同网络相关性配置的传染概率随ub的变化。蓝色方块：不相关网络。红色圆圈：分类网络。绿色钻石：分离网络。分解网络提供了最稳定的配置，而组合网络导致了最不稳定的系统。右图：不同网络相关性配置的传播可能性与uB的函数关系。同样，分解网络提供了最稳定的配置。在图11的左面板中，我们研究了在随机银行发生故障的情况下，系统作为不同网络配置的ub函数的弹性。右侧面板显示相同的绘图，但适用于随机资产贬值的情况。在这两种情况下，我们发现分离网络产生最稳定的配置。之所以如此，是因为在一个非分支网络中，高度集中的资产由最脆弱的银行持有（即程度较低的银行）。

这意味着任何一家脆弱银行的违约对资产价格的影响都是最小的。然而，在分类网络中，集中度较低的资产由这些脆弱的银行持有，这意味着由其违约导致的零售将更加严重，从而导致更广泛的不稳定区域。这一结果引发了一个疑问，即是否有可能实施一种激励结构，使二部网络具有非分割性？5杠杆的影响我们现在研究杠杆（即λ）和平均程度（即ub）对异构系统稳定性的联合作用。在图12中，我们表明，当银行对每个u波段的不同程度（该阈值随uB或其他主要条件的增加而增加）时，保持了临界杠杆阈值的存在，该临界杠杆阈值以非零概率发生传染。Caccioli等人2014年的结论第176页。这表明，金融监管机构有可能通过促进适当的多元化战略来允许系统中的更高杠杆率，从而实现ub的特定价值，这对于银行来说可能不是最理想的，类似于中报告的结果（Tasca et al.2014；Beale et al.2011）。图12：非白色区域是指λ和ub的参数值，其结果是非零传染概率。存在一个临界杠杆值，低于该值时，系统对于任何ub的值都是稳定的。6结论之前对重叠投资组合的研究依赖于银行等级和规模的同质性假设，实证结果表明，实际金融网络偏离了这一假设（Guo等人，2015年；Braverman和Minca，2014年；Boss等人，2004年；Marotta等人，2015年；Masi和Gallegati，2012年）。

特别是，他们提供了证据表明银行的等级和规模遵循幂律分布。在我们的工作中，我们总结了Caccioli等人2014年引入的模型，以说明这些特征。这种方法使得研究不同类型、不同程度和规模的银行的系统性风险贡献成为可能。我们发现，分别将异质性引入银行的程度和规模，相对于随机银行初始破产的同质情况，而不是针对目标冲击，扩大了不稳定区域。相比之下，资产集中度的异质性使系统对随机冲击更具弹性，但对目标冲击则不然。基于这些直觉，我们继续研究可能的资本政策模型。我们的发现表明，当第18页提到网络连通性较高时，向最专业的银行分配资本要求的监管资本政策比随机资本分配表现更好。然而，在我们的模型背景下，仅将资本要求集中在最大的银行似乎并没有对随机分配产生影响。此外，我们调查了在构建基于资本的政策时使用多元化或规模的相关性，发现随着网络连通性的增加，基于多元化的政策优于基于规模的政策。然后，我们提出了一种基于非资本的政策，通过在二部网络中引入结构相关性来提高金融稳定性。我们的结果表明，分离式混合（即将最专业的银行与最集中的资产联系起来）提高了系统的弹性。

这可以从事实上理解为，由于相对于整个资产量而言，交易股份的数量较小，专业银行的零售影响显著降低。最后，我们研究了杠杆和平均程度对我们异质系统稳定性的联合作用，发现当银行具有异质程度分布时，保持了临界杠杆的存在，超过临界杠杆，传染发生的概率为非零，Caccioli et al.2014中报道的每一个平均程度均为非零。这一发现进一步加强了政策制定者的呼吁，即通过促进适当的多元化战略，弥补由更高杠杆率引起的更高系统风险。在一项正在进行的工作中，我们计划摆脱本文中使用的机械压力测试模型，考虑一个更现实的基于代理的模型，其中重叠投资组合的系统风险是内生产生的。通过这种方式，我们可以采取措施，阻止银行以增加系统脆弱性的方式构建其投资组合。致谢这项工作得到了尼日利亚石油信托发展基金和伦敦大学学院定量与应用空间经济研究实验室的支持。我们要感谢Thomas Schroeder和J.Doyne Farmer在本项目初始阶段进行的非常有益的讨论和反馈。OB感谢JadesolaOnigbanjo对本文的建设性评价。FC感谢经济及社会研究理事会（ESRC）对系统风险中心（ES/K002309/1）的资助。ReferencesArinaminpathy，N.、S.Kapadia和R.M.May（2012年）。“金融系统模型的规模和复杂性”。摘自：美国国家科学院学报465。issn:0027-8424。内政部：10.1073/pnas。1213767109。Battiston，Stefano等人（2012年）。

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