压缩场外交易市场

因此，本文的结果也强调了粒度数据对于从市场动态中获得经济见解的重要性，正如最近几项政策倡议（Draghi，2016；Coeur\'e，2017）所提出的那样。使用组合压缩来缓解CCP数量激增的不利净额结算影响表明，这些交易后服务的组合可以防止单一CCP情景所暗示的当前高水平风险集中。更一般地说，在危机时期压缩过度头寸可以有效地限制真实和预期的冲击传播。据我们所知，这项工作首次提出了一个全面的框架，从可行性和效率两方面分析压缩力学。监管改革对交易后服务需求的增加对市场监控、市场微观结构和金融稳定的影响程度尚不清楚。未来工作的途径包括对采用交易策略、流动性提供和场外交易市场细分的投资组合压缩影响的实证评估。参考Sabad，J.、Aldasoro，I.、Aymanns，C.、D\'Errico，M.、Fache Rousova，L.、Ho Off mann，P.、Lang field，S.、Neychev，M.和Roukny，T.（2016）。照亮黑暗市场：来自新的欧盟OTC衍生品数据集的前景。ESRB不定期论文系列11-16号。Acemoglu，D.、Ozdaglar，A.和Tahbaz Salehi，A.（2015）。金融网络中的系统性风险和稳定性。《美国经济评论》，105（2）：564–608。Acharya，V.和Bisin，A.（2014年）。交易对手风险外部性：集中化与场外市场。《经济理论杂志》，149:153–182。Ahuja，R.K.、Magnanti，T.L.和Orlin，J.B.（1993）。网络流：理论、算法和应用。普伦蒂斯大厅。Aldasoro，I.和Ehlers，T.（2018）。

信用违约掉期市场：adecade的不同之处。BIS季度审查。Ali，R.、Vause，N.和Zikes，F.（2016年）。衍生产品市场的系统性风险：使用CDS数据的试点研究。英格兰银行金融稳定文件（38）。Allen，F.和Babus，A.（2009年）。金融网络。网络挑战：互联世界中的战略、利益和风险。Allen，F.和Gale，D.（2000年）。金融传染。《政治经济学杂志》，108（1）：1-33。Alvarez，F.和Barlevy，G.（2015年）。强制性披露和财务传染。国家经济研究局技术报告。Atkeson，A.G.，Eisfeldt，A.L.，和Weill，P.-O.（2013）。场外衍生品市场。国家经济研究局技术报告。Atkeson，A.G.，Eisfeldt，A.L.，和Weill，P.-O.（2015）。场外衍生品市场的进入和退出。《计量经济学》，83（6）：2231–2292。Babus，A.和Hu，T.-W.（2017）。场外交易市场的内生中介。《金融经济学杂志》，125（1）：200–215。Babus，A.、Kondor，P.等人（2018年）。场外交易市场中的交易和信息差异。《计量经济学》，即将出版。Benos，E.、Wetherilt，A.和Zikes，F.（2013年）。英国信用违约掉期市场的结构和动态。英格兰银行金融稳定文件（25）。Bernard，B.、Capponi，A.和Stiglitz，J.E.（2017）。纾困和纾困：激励、连通性和系统稳定性。国家经济研究局技术报告。BIS（2016）。市场风险的最低资本要求。巴塞尔银行监管委员会-国际清算银行技术报告。Cecchetti，S.G.，Gyntelberg，J.，和Hollanders，M.（2009）。场外衍生品的中央交易对手。BIS季度审查，第45页。Coeur\'e，B.（2017年）。为粒度数据设置标准。

在德国法兰克福举行的第三届英国央行关于“为粒度数据制定全球标准：共享挑战”的研讨会上发表了演讲。Cont，R.和Kokholm，T.（2014）。场外衍生品的中央结算：双边与多边净额结算。统计与风险建模，31（1）：3–22。Draghi，M.（2016）。为什么需要细粒度数据？在德国法兰克福举行的第八届ECBStatistics会议上的演讲。杜菲，D.（2012）。黑市：场外市场中的资产定价和信息传输。普林斯顿大学出版社。杜菲，D.（2017）。危机后的金融监管改革：评估。管理科学。杜菲，D.（2018）。危机后银行监管和金融市场流动性。讲座，学士。杜菲，D.、G^arleanu，N.和Pedersen，L.H.（2005）。场外交易市场。《计量经济学》，73（6）：1815-1847。Duffee，D.、Scheicher，M.和Vuillemey，G.（2015年）。中央清算和抵押品需求。《金融经济学杂志》，116（2）：237–256。杜菲，D.和朱，H.（2011）。中央结算对手是否减少了交易对手风险？资产定价研究回顾，1（1）：74–95。D\'Errico，M.、Battiston，S.、Peltonen，T.和Scheicher，M.（2017）。信用违约掉期市场的风险如何流动？《金融稳定杂志》（出版）。Elliott，M.、Golub，B.和Jackson，M.O.（2014）。金融网络和传染。《美国经济评论》，104（10）：3115–3153。Erol，S.和Ordonez，G.（2017年）。网络对银行监管的反应。《货币经济学杂志》，89:51-67。欧洲中央银行（2009年）。信用违约掉期和交易对手风险。《金融时报》（2016年5月5日）。场外衍生品萎缩至金融危机以来的最低水平。《金融时报》（2015年6月8日）。随着银行取消旧交易，掉期交易的压缩步伐加快。Frei，C.、Capponi，A.、Brunetti，C.等人（2017年）。

管理场外交易市场的交易对手风险。技术报告，美联储理事会（US）。金融稳定委员会（2017年）。场外衍生品市场改革回顾：改革的有效性和更广泛的影响。金融稳定委员会技术报告。FSB（2018年）。鼓励集中清算场外（otc）衍生品。金融稳定委员会技术报告。Ghamami，S.和Glasserman，P.（2017）。场外衍生品改革是否激励中央结算？金融中介杂志。Gofman，M.（2016）。金融体系的效率和稳定性，以及相互关联的机构。《金融经济学杂志》，即将出版。霍尔丹，A.G.（2009）。重新思考金融网络。在荷兰阿姆斯特丹金融学生协会发表的演讲。ISDA（2015年）。压缩对利率衍生品市场的影响。技术报告，国际掉期和衍生品协会-研究报告。Kaya，O.、Speyer，B.、AG，D.B.和Ho Off mann，R.（2013）。改革场外衍生品市场。德意志银行，8月7日。Lagos，R.和Rocheteau，G.（2009年）。存在搜寻摩擦的资产市场的流动性。《计量经济学》，77（2）：403–426。货币监理署（2016年）。第四季度银行交易和衍生品活动季度报告。技术报告，货币主计长办公室。O\'Kane，D.（2014）。优化压缩周期：场外衍生品市场多边净额结算算法。SSRN 2273802提供。Peltonen，T.A.、Scheicher，M.和Vuillemey，G.（2014）。CDS市场的网络结构及其决定因素。《金融稳定杂志》，13:118–133。Roukny，T.、Battiston，S.和Stiglitz，J.E.（2016）。互联性是系统性风险的不确定性来源。《金融稳定杂志》（出版）。Schrimpf，A.（2015）。

随着压缩收益的进一步增长，未偿OTC衍生品头寸减少。BIS季度审查，第24–5页。Shachar，O.（2012）。暴露风险：信用违约掉期市场的中介能力。纽约联邦研究银行工作文件。Stulz，R.M.（2010）。信用违约掉期和信贷危机。《经济展望杂志》，24（1）：73-92。《经济学人》（2008年11月6日）。伟大的解开。《经济学人》（2009年7月9日）。数字紧缩。Vause，N.（2010年）。信用违约掉期市场中的交易对手风险和合同量。BIS季度审查，第59页。耶伦，J.（2013）。互联性和系统性风险：金融危机的教训和政策影响。在加利福尼亚州圣地亚哥美国经济协会/美国金融协会联合午餐会上发表的演讲。9证明9.1提案1。证明包括两个步骤。1、首先，我们表明，给定市场G=（N，E），我们总是可以在方程式1中找到一个净等价市场G，其中xas的总名义值为。考虑将N划分为以下不相交的子集：N+={i | vneti>0}，N-= {i | vneti<0}和N={i | vneti=0}（这样N=N+SN-序号）。让B∈ N×N是一组新的边（每个边都有权重bij），这样：obijs。t、 （i，j）∈ B、 我∈ N+，j∈ N-;oPjbij=vneti，我∈ N+；oPibij=vnetj，j∈ N-.因此，市场G=（N，B）的总名义值由以下公式得出：x=XiXjbij=Xi∈N+vneti=Xi∈N-|vneti |。由于B中的边仅连接N内的两个节点（即系统是闭合的），allnet位置之和等于0：Pivneti=0。因此，我们有：Pi∈N+vneti+Pj∈N-vnetj=0。我们看到，在绝对值中，每个集合的净头寸之和（N+和N-)相等：| Pi∈N+vneti |=| Pj∈N-vnetj |。由于每个部分中的所有元素通过构造具有相同的设计，我们得到：Pi∈N+| vneti |=Pj∈N-|vnetj |。因此，我们有：Pi∈N+vneti=| Pi∈Nvneti |。2.

其次，我们证明了xis是通过G=（N，E）上的净等价运算所能达到的最小总名义值。我们自相矛盾地前进。考虑上述G=（N，B），并假设存在G*= （N，B*) 定义为与Gsuch相当的净市场*< x、 在边缘处，只能通过减少B中的一些重量来获得该结果：b*ij<bij。如果x*< x、 然后至少存在一个节点，该减少没有得到补偿，因此v*neti<vneti。这违反了净等效条件。因此，x=Pni：vneti>0vneti是最小的网络等效概念。9.2引理1屋顶。根据定义，δ（i）=1<=>Pjeij·Pjeji>0：因此，经销商既有外向优势，也有内向优势。那么它认为：δ（i）=1=> vgrossi>| vneti |<=>Xjeij+Xjeji>Xjeij公司-Xjeji公司.相反，对于customerPjeij·Pjeji=0，因此δ（i）=0。那么它认为：δ（i）=0=> vgrossi=| vneti |<=>Xjeij+Xjeji=Xjeij公司-Xjeji公司.如果我是一个在市场上销售（或购买）的客户，那么Pjeji=0（或Pjeij=0），因此上述等式的两端是相等的，这一事实简单地证明了这种平等性。如果G=（N，E）hasPi∈Nδ（i）=0，则所有市场参与者都是客户，因此我们得出：vgrossi=| vneti |我∈ N、 因此，超额由以下公式得出：（G） =x-xivneti公司= x个-Xi | vgrossi |。正如命题1的证明一样，我们所考虑的市场是封闭的（即所有边都与N中的参与者相关），因此：Pi | vgrossi |=2x。因此，我们在此类市场中没有多余的：（G） =0。如果G=（N，E）hasPi∈Nδ（i）>0，则一些市场参与者的vgrossi>vneti。因此，超额由以下公式得出：（G） =x-Xi | vneti |=Xi | vgrossi |-Xi | vneti |==Xi | vgrossi |-Xi | vneti |>09.3提案2屋顶。为清楚起见，在下文中，我们仅将符号集中在边集上，以计算超额。

一般来说，让我们将边集E分解为两个子集E=E∪ Eand。eij=eij+eij，（i，j）∈ E、 （4）我们计算矩阵eij的多余量：Xijeij- 0.5XiXj（eij- eji）. （5） 将4扩展并替换为5，我们得到：Xijeij- 0.5XiXj（eij- eji）=Xij（eij+eij）+- 0.5XiXj（eij- eji+eji- eji）==Xijeij+Xijeij+- 0.5XiXj（eij- eji）+Xj（eji- eji）（6） 根据Jensen不等式，我们得到：Xj（eij- eji）+Xj（eji- eji）≤Xj（eij- eji）+Xj（eji- eji）因此，从第6条可以看出：Xijeij- 0.5XiXj（eij- eji）≥希杰伊- 0.5XiXjeij公司- eji公司++希杰伊- 0.5XiXjeij公司- eji公司这证明了这一说法。现在，我们在我们的框架下确定了这种关系存在的具体案例。

让我们合成原始相加性表达式：（E） =（教育版）+（EC）Xi | Xj（eij- eji）|=Xi | Xj（eDij- eDji）|+Xi | Xj（eCij- eCji）|我们可以在经销商-客户网络的上下文中分解每个部分。1） 对于整个网络，我们有XI | Xj（eij- eji）|=经销商xd | Xj（edj- ejd）|+客户XC | Xj（ecj- ejc）|=经销商xd | Xj（edj- ejd）|+客户+Xc+| Xj（ec+j- ejc+|++客户-Xc公司-|Xj（ec-j- ejc公司-)| ==dealerXd | Xj（edj- ejd）|+客户+Xc+| Xj（ec+j）|++客户-Xc公司-|Xj公司(-ejc公司-)| ==dealerXd | Xj（edj- ejd）|+客户+Xc+经销商XDEC+d+客户-Xc公司-经销商XDEDC-2） 对于经销商网络，我们有XI | Xj（eDij- eDji）|=dealerXd | dealerXh（eDdh- eDhd）| 3）对于我们拥有的客户网络XI | Xj（eCij- eCji）|=经销商xd | Xj（eCdj- eCjd）|++客户+Xc+| Xj（eCc+j- eCjc+|客户-Xc公司-|Xj（eCc-j- eCjc公司-)|=经销商XD | Xj（eCdj- eCjd）|+客户+Xc+经销商XDECC+d+客户-Xc公司-经销商XDECDC-结合方程，我们得到：dealerXd | nXj（edj- ejd）|=dealerXd | dealerXh（eDdh- eDhd）|+经销商xd |客户xc（eCdc- eCcd）|我们继续分解不同的元素。1） 对于整个网络：dealerXd | nXj（edj- ejd）|=dealerXd | dealerXh（edh- ehd）+客户+Xc+（edc+- ec+d）+客户-Xc公司-（edc-- 欧共体-d） |=dealerXd | dealerXh（edh- ehd）+客户+Xc+edc+-顾客-Xc公司-欧共体-d | 2）对于经销商和客户网络：dealerXd | dealerXh（eDdh- eDhd）|+经销商xd |客户xc（eCdc- eCcd）|=dealerXd | dealerXh（eDdh- eDhd）|+经销商XD |客户+Xc+eCdc+-顾客-Xc公司-eCc公司-d |在该分解之后，我们可以移除与不同网络相关的下标，并获得加法过量的一般条件：dealerXd | dealerXh（edh- ehd）+客户+Xc+edc+-顾客-Xc公司-欧共体-d |=dealerXd | dealerXh（edh- ehd）|+经销商XD |客户+Xc+edc+-顾客-Xc公司-欧共体-因此，上述关系在1时成立。Pdealerh（edh- ehd）=0，d∈ Dor2.P客户+c+edc+-P客户-c-欧共体-d=0，d∈ D9.4提案3。

非保守压缩公差允许所有可能的边缘重新布置。因此，非保守压缩消除过剩的唯一条件（即。，cnred（G）>0）仅仅是多余的非零（即。，（G） >0）。从引理1，我们知道，只有当存在中间作用（即。，我∈ N |δ（i）=1）。9.5提案4。我们继续定义一个尊重非保守压缩约束的程序，并表明该程序（算法）生成了一个新的边配置，由此产生的超额为0。与命题1的证明类似，考虑三个不相交的子集N+={i | vneti>0}，N-= {i | vneti<0}和N={i | vneti=0}，这样N=N+SN-序号：。设B是一组新的边，这样：obij公司∈ B、 我∈ N+，j∈ N-oPjbij=vneti，我∈ N+oPibij=vnetj，j∈ N-根据命题1，市场G=（N，B）净等价于G，而总名义总值最小。新边的性质使Gbipartite（即。，bij公司∈ B、 我∈ N+，j∈ N-), 因此，G中没有中间环节。上述获得B的过程是一个元算法，因为它没有定义生成B的所有步骤。因此，几个非保守压缩操作可以满足此过程。然而，根据命题3，每个非保守压缩操作都会导致cnres（G）=（G） =09.6提案5预防。在保守压缩中，我们有一个约束：0≤ eij公司≤ eij公司i、 j∈ 在个人层面，假设i是在市场上销售的客户（即δ（i）=0）。在保守方法下，不可能压缩i的任何边。事实上，为了保持i的净位置不变，i边上ε的任何减少（即，eij=eij- ε） 需要在其他边上进行更改（即eik=eik+ε），以保持v0neti=vneti。

该程序违反了保守压缩公差：eik=eik+ε>eik。客户购买时也会出现同样的情况。因此，如果δ（i）=0，则保守压缩不能应用于节点i。减少边缘EIJ不需要违反保守方法和净等价条件的唯一配置是，我可以减少几个利差以保持其净平衡。事实上，对于节点i，更改Pjeij=Pjeij后，净位置是恒定的- ε如果通过变更Pjeji=Pjeji进行补偿- ε。只有经销商才能应用此程序。此外，此类程序仅适用于与其他经销商的链接：一个链接的减少会触发一系列平衡调整，如果其他经销商担心客户无法如上所示重新平衡其净头寸，则通常会发生这种情况。因此，保守方法的冗余过剩源自经销商内部的联系。最后，重新平衡和链路缩减的顺序只能在回到初始节点时停止。因此，保守压缩只能应用于中介的有向闭合链，即一组链接E* 使所有链接都具有正值*∈E*e*> 09.7提案6证明。从命题5中，我们知道保守压缩方法只能减少封闭中介链中的过剩。给定市场G=（N，E），让我∈ n满足以下条件：PjeCij>0，eCij∈ ECPjeCji>0，eCji∈ 因此，参与者i是市场上的经销商。更准确地说，无论她与其他经销商的活动如何（即经销商内部市场ED），我都会与买方和卖方的客户进行互动。