多互联网络中的多渠道传染与稳定

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英文标题：
《Multichannel Contagion vs Stabilisation in Multiple Interconnected
  Financial Markets》
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作者：
Antoaneta Serguieva
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  The theory of multilayer networks is in its early stages, and its development provides vital methods for understanding complex systems. Multilayer networks, in their multiplex form, have been introduced within the last three years to analysing the structure of financial systems, and existing studies have modelled and evaluated interdependencies of different type among financial institutions. These studies, however, have considered the structure as a non-interconnected multiplex - an ensemble of single layer networks comprising the same nodes - rather than as an interconnected multiplex network. No mechanism of multichannel contagion has been modelled and empirically evaluated, and no multichannel stabilisation strategies for pre-emptive contagion containment have been designed. This paper formulates an interconnected multiplex structure, and a contagion mechanism among financial institutions due to bilateral exposures arising from institutions activity within different interconnected markets that compose the overall financial market. We introduce structural measures of absolute systemic risk and resilience, and relative systemic-risk indexes. Based on the contagion mechanism and systemic-risk quantification, this study designs minimum-cost stabilisation strategies that act simultaneously on different markets and their interconnections, in order to effectively contain potential contagion progressing through the overall structure. The stabilisation strategies subtly affect the emergence process of structure to adaptively build in structural resilience and achieve pre-emptive stabilisation at a minimum cost for each institution and at no cost for the system as a whole. We empirically evaluate the new approach using large granular databases, maintained by the Prudential Regulatory Authority of the Bank of England. The capabilities of multichannel stabilisation are confirmed empirically.
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中文摘要：
多层网络理论处于早期阶段，其发展为理解复杂系统提供了重要方法。在过去三年中，采用了多种形式的多层网络来分析金融系统的结构，现有研究对金融机构之间不同类型的相互依赖性进行了建模和评估。然而，这些研究将该结构视为一个非互连多路复用（由相同节点组成的单层网络的集合），而不是一个互连多路复用网络。尚未对多渠道传染的机制进行建模和实证评估，也未设计预防性传染遏制的多渠道稳定策略。本文构建了一个相互关联的多元化结构，以及由于构成整个金融市场的不同相互关联市场中的机构活动而产生的双边风险，金融机构之间的传染机制。我们介绍了绝对系统性风险和弹性的结构度量，以及相关的系统性风险指数。基于传染机制和系统性风险量化，本研究设计了同时作用于不同市场及其相互联系的最低成本稳定策略，以有效遏制整个结构中的潜在传染。稳定策略会微妙地影响结构的出现过程，以自适应地构建结构弹性，并以每个机构的最低成本实现先发制人的稳定，而不会对整个系统产生任何成本。我们使用英格兰银行审慎监管局维护的大型粒度数据库对新方法进行了实证评估。从经验上证实了多通道稳定的能力。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Computational Finance        计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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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
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关键词：互联网络 互联网 多渠道 Institutions Quantitative

多个相互关联的金融市场中的多渠道传染与稳定Antoaneta Sergueiva*，***，*英国伦敦大学学院计算机科学系**英国英格兰银行高级分析部（2016年4月首次提交）摘要多层网络理论处于早期阶段，它的发展为理解复杂系统提供了强大而重要的方法。在过去三年中，采用了多种形式的多层网络来分析金融系统的结构，现有研究对金融机构之间不同类型的相互依赖性进行了建模和评估。实证研究认为，该结构是一个非互连的多路复用网络，而不是一个互连的多路复用网络。尚未对多渠道传染的机制进行建模和实证评估，也未设计预防性传染遏制的多渠道稳定策略。本文构建了一个相互关联的多元化结构，以及由于机构在构成整个金融市场的不同相互关联市场中的活动而产生的双边风险而导致的金融机构之间的传染机制。我们介绍了绝对系统性风险和弹性的结构度量，以及相关的系统性风险指数。多重市场系统性风险和弹性允许比较不同金融系统或同一系统在不同时期的结构（不）稳定性。在多个市场中运作的机构的相对系统性风险指数允许根据其对同期整体结构不稳定性的相对贡献来比较这些机构。

基于传染机制和系统性风险量化，本研究设计了同时作用于不同市场及其相互联系的最低成本稳定策略，以有效遏制整个结构中的潜在传染。稳定策略会微妙地影响结构的出现过程，以自适应地构建结构弹性，并以每个机构的最低成本实现先发制人的稳定，而不会对整个系统产生任何成本。我们使用英国央行审慎监管局（PRA）维护的大型监管数据库对新方法进行了实证评估，其中包括英国注册存款人和投资公司的验证资本要求，以及固定收益市场交易中双边风险敞口的详细信息，证券融资市场和衍生品市场。对所设计的多通道稳定策略进行的实证模拟证实了其抑制传染的能力。与单渠道传染相比，多渠道传染的可能性对系统脆弱性的贡献更大，但多渠道稳定也比单渠道稳定对系统弹性的贡献更大。这项工作部分得到了英国皇家工程学院的ISS1415拨款的支持。我们感谢Paul Robinson、Oliver Burrows、David Bholat、Jean-Pierre Zigrand、Mark Flood、Alexander Lipton、Yaacov Mutnikas、Jamie Coen、Dror Kennet、Jonathan Bridges、Cian O\'Neill、Murray Stephen和Veselin Karadocchev，感谢他们在澄清方法和结果优先级以及协调数据访问方面提供的支持、时间和建议。

我们要感谢以下活动的参与者的反馈：2016年英格兰银行的内部研讨会和数据世界会议；2016年欧文·费希尔中央银行统计委员会第八届会议、2016年金融风险和网络理论会议、2016年政府数据科学前沿政策会议数据以及2017年2月伦敦经济学院系统风险中心研究研讨会。所表达的任何观点仅为作者的观点，不应被解释或报告为英格兰银行或其政策委员会的观点。一： 简介Real和engineered systems具有多个子系统和连接层。网络现在被建立为模型，提供对复杂系统结构和功能的洞察。然而，单层网络无法解决复杂系统中实体之间正在出现的多层交互和自组织模式。这一挑战要求开发一个更通用的框架——多层网络。多层网络理论处于早期阶段，Kivel"aet al.（2014）和Boccaletti et al.（2014）对最近的进展进行了全面回顾。在现有研究中，一个很有前景的数学框架是基于张量的，由De Domenico et al.（2013、2015）介绍。多层网络的一种特殊情况是多路复用，其中每一层主要由相同的节点组成，层内的边仅存在于不同的节点之间，而层间的链接仅存在于不同层中相同节点的实例之间。根据De Domenico et al.（2013、2015）和Kivel"aet al.的正式定义。

（2014），多重网络建模的一个基本方面是考虑和量化层间的互连性，因为它负责多重网络中出现新的结构和动力学现象。通过多路复用的特殊情况，多层网络仅在过去三年中用于研究金融系统中实体之间的相互依赖关系。多路复用可以建模系统中一组实体（节点）之间存在的不同类型的关系（边），并包括层间依赖（边）。Serguieva（2012）认为，虽然单层网络模型已逐渐被用于金融系统的结构分析，但这种分析需要更有效的模型，如网络网络和集成网络。Serguieva（2013a，2013b）概述了如何使用相互关联的多元化来模拟银行之间因其在不同市场交易不同金融工具而产生的不同类型的风险敞口，并建议使用张量框架。当前的论文从这一早期的想法开始，现在——有了数据——详细开发了模型，进行了实证，并将方法扩展到传染和稳定分析。Serguieva（2015、2016）阐述了如何进一步扩展多层网络，以纳入金融市场基础设施。Bargigli等人（2015年）也使用了多元化模型来展示意大利银行间市场，其中风险敞口按到期日以及合同的担保和非担保性质划分为不同的层次。他们评估了不同层结构之间的相似性，发现差异是显著的。

结论是，结构差异将对系统性风险产生影响。作者没有制定或评估系统性风险，该研究将各层单独视为非相互关联的多重风险。没有分析银行间市场的相互关联的多层结构。接下来，Poledna et al.（2015）使用多元化模型从四个层面量化墨西哥银行系统系统风险的贡献：存款和贷款、证券交叉持股、衍生品和外汇。他们采用债务等级（Battiston et al.，2012）来衡量系统性风险，将其作为网络中经济价值的一部分，该网络可能受到一些银行困境的影响。一层的系统风险是所有银行由于其在该层中的连通性而产生的平均债务等级，而系统的总风险是所有银行由于所有层的投影中的连通性而产生的平均债务等级。结果显示出非线性效应，各层系统性风险之和低估了总风险。研究中建议的综合方法考虑了银行的资本、资产和负债，但未考虑其最低资本要求和风险加权资产。然而，当一家银行的资本耗尽到最低资本要求的水平时，而不是当它完全耗尽时，它被视为失败。最低资本要求以风险加权资产为基础，资本、资产和负债金额相同的两家银行，其风险加权资产的金额将不同，因此其最低资本要求和可用于支付负债的资金也不同。

我们的研究表明，这需要在不同程度上修改不同金融机构之间的影响，以便模拟传染，从而解释每个机构的个别失败条件以及传染过程中相应的传播率。这对潜在的传染过程及其结果有重大影响。此外，Poledna et al.（2015）考虑了不同的层，但假设组合系统是所有层的投影，而不是互连层的多重化，因此不会通过多重化结构建模传染。本论文还基于Langfield等人（2014）在英格兰银行所做的研究，作者认为不同金融工具的市场在其经济原理和功能上是不同的，并讨论了将银行间市场分析为不同网络层的互连结构的潜在优势。它们对英国银行体系的各个层面进行了深入的实证分析，但既没有对多层网络建模，也没有量化系统性风险。综上所述：（i）多层网络理论尚处于起步阶段，（ii）在分析金融系统结构时，很少有研究涉及多层或多重网络，（iii）现有的银行系统内部互联研究已经认识到它们的多层结构，并将每一层建模为一个网络，（iv）还对每一层和所有层预测范围内的传染过程进行了建模，并以货币形式对相应的系统性风险进行了量化。

然而，（i）该系统尚未被建模为互连多路复用；（ii）尚未制定多层传染过程，（iii）现有单层传染模型未与监管要求紧密一致，以及（iv）未设计用于预防性、最低成本传染遏制的稳定策略。张量数学框架尚未用于财务分析。通过本文，我们解决了关注点（i）-（iv），制定了解决方案，并提供了实证结果。我们使用张量框架，在Serguieva（2016）中，我们在金融系统性风险的背景下推导出了第二、第四和第六级的逐步张量。提供模型的详细领域解释使Serguieva（2016、2017a）能够扩展压力测试场景的范围和范围。在这里，我们将直接使用导出的张量模型，只关注（i）-（iv）。他们的解决方案有效地制定了一种在银行体系内建立结构稳定和抵御潜在危机的方法。虽然弹性被量化为一种结构性指标而非货币性指标，但如果将其内置，则可以维持系统的货币价值。重要的是，恢复力是通过巧妙地、自适应地平衡结构的出现过程来实现的，而不是通过惩罚机构来实现的。系统性不稳定是由于出现了结构，而不是一个机构的失误。我们不建议收取罚款基金，并等待机构陷入困境后再动用。相反，通过在每个时期对结构进行最低限度的改变，以每个机构的最低成本和整个系统的零成本，先发制人地遏制潜在的传染。

本研究探索了大型监管数据库，包括由英格兰银行审慎监管局（PRA）维护的广泛银行业监控（BSM）数据库，以及用于验证每个报告机构资本充足率的内部PRA工具。它还探索了审慎监管局通过其向英国注册存款人和重要投资公司提交的银行风险敞口数据请求收集的大型细粒度数据库，并在该公司的英国合并基础上进行报告。这些数据是英格兰银行目前可用的“大数据”或细粒度数据的典范（Bholat，2013、2015、2016）。风险敞口数据请求尤其是针对英国金融体系的结构分析而定制的，数据包括机构在构成整个金融市场的三种主要市场（固定收益、证券融资和衍生品市场）中的活动所产生的双边风险敞口。我们建模的多层结构中的三层对应于这些市场。本文的组织结构如下。第二节描述并可视化了数据集。在第三节中：（i）制定了符合当前监管要求的单层传染机制；然后（ii）量化相应的机构相对系统性风险指数和该层系统性风险或弹性的绝对测度；最后（iii）设计了一个单层策略，用于构建结构弹性，并进行了经验评估。

第四节：（i）由于银行在三个相互关联的市场中的相互作用而产生的风险敞口，制定了银行系统内的多渠道传染机制；（二）量化相应的机构多重系统性影响指数和多层体系的结构性系统性风险；（iii）设计和经验评估最低成本多渠道稳定策略。最后，第五部分陈述了结论，并为进一步的研究指明了方向。二： 经验数据和可视化本文中使用的数据是由具有系统重要性的英国注册存款接受人和投资公司向英国央行监管部门审慎监管局报告的大型交易对手风险敞口。在我们进行调查时，数据跨越五个季度，2014年6月试点，2014年12月至2015年9月收集。我们从数据库中获取这些公司对银行的二十大风险敞口，其中银行的广义定义为  银行  建筑协会  经纪交易商  此外，如果不是前二十大交易对手，则报告对英国八家最大银行的风险敞口。这些公司报告这些大额风险敞口总额，除非交易实体之间存在法律上可执行的净额结算协议。这些报告是在英国合并的基础上编制的。此外，我们有按金融市场细分的交易对手风险敞口数据。每个市场依次由一系列金融工具和交易组成。