清除算法与网络中心性

结论人们经常讨论和/或假设，标准网络中心度指标可以洞察单个银行的系统性风险贡献（Puhr et al.（2014））。同时，利用基于银行间清算模型的传染模型设计了复杂的系统性压力测试工具（参见Elsinger等人（2006））。在本文中，我证明了在这种情况下使用的一种常见方法，即Eisenberg和Noe（2001）开发的清算模型（尤其是Rogers和Veraart（2013）的扩展），收敛到一种特殊形式的Katz中心性度量，因为为了找到s的合适值，必须首先求解该模型。考虑到目标是使sm具有所有冲击大小，合理的方法是从设置si=(-oi+li- （Cl）i））-kMaxS teps（li- （Cl）i）对于适当的MaxS-teps=1000，例如，并在k=1，2。直到D（p）=I。危机变得如此严重，以至于系统中的所有银行都被迫违约（系统外存在一个存在金融负债的世界是必要的——这是银行系统的一个温和假设，其中接受存款是商业模式的一个核心部分）。鉴于这一结果，我主张在分析系统性风险时使用传染模型，而不是中心性指标（在所需数据可用的情况下，Anand et al.（2015）提供了在缺乏细粒度网络数据的情况下可以使用的方法的良好概述）。AsPuhr et al.（2014）和其他人表明，不同版本的Katz中心性测度及其近亲对传染模型的输出具有最高的解释力。我认为这个结果是由于这些度量之间的数学关系。

然而，一个关键的区别是，清算模型允许从经济角度解释所做的假设和获得的结果。这种分析表明，即使使用高度特定的，aKatz中心性的特殊推导形式对于典型应用来说是严重且不现实的（大多数情况下，整个银行系统都处于基本违约状态），因此，即使我们正在寻找最佳的中心性度量，正如Puhr et al.（2014）和本研究正式证明的那样，我们也在努力，通过使用清算模型可以避免的潜在无根据假设。进一步研究的途径包括对清算/传染模型的其他类型进行类似分析，如Fur fine（2003）；Battiston等人。（201 2）和/或建立Barucca等人（2016）提出的con sensus模型。ReferencesReferencesAcemoglu，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》，10 5（2）：564–608。Allen，F.和Gale，D.（2000年）。金融传染。《政治经济杂志》，108（1）：1-33。更改，A，Craig，B.和Raupach，P.（2015）。基于中心地位的资本分配和救助。《国际中央银行杂志》，11（3）：329–379。Anand，K.、Craig，B.和Von Peter，G.（2015年）。填补空白：网络结构和银行间传染。定量金融，15（4）：625–636。Barucca，P.、Bardocia，M.、Caccioli，F.、D’errico，M.、Vi sentin，G.、Battiston，S.和Caldarelli，G.（2016）。金融系统中的网络估值。SSRN工作纸。σ-度量的另一个缺点是，初始资本化的差异是传染动力的一个重要驱动因素，通过冲击被抵消。

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