基于借贷关联网络的我国银行间市场风险传染

银行间借贷关联网络是银行经营困境或破产倒闭风险传染的重要渠道。基于我国银行间市场的总体借贷数据，首次综合运用最大熵法和最小密度法间接推断银行间借贷关联网络。对比分析两种网络的拓扑结构特征差异，以及两种网络下银行随机倒闭风险的网络间传染路径和程度。综合两种网络下的风险传染结果，分析银行的系统重要性和抗风险能力，并挖掘其影响因素。实证研究结果表明，最小密度法下的银行间借贷关联网络具有实际网络的连接稀疏性、异向连接匹配和无标度度分布等特征；与最大熵法所推断的网络相比，基于最小密度法网络的银行倒闭风险传染范围更广及传染强度更强；银行资产规模越大、坏账准备占不良贷款比例越高，风险传染效应和系统重要性越强、抗风险能力越弱；银行同业拆借率越高，风险传染效应和系统重要性也越强。研究结果有利于对银行实施宏观审慎监管，防范或抑制金融系统性风险。     

网络视角下的金融结构与金融风险传染

基于不同的银行间市场网络结构假设,利用中国银行业数据,使用最大熵方法估计银行间资产负债关系,建立银行间市场网络以研究我国单个银行破产引发的金融风险的传染概率和影响程度,进而通过建立异质性银行的多主体仿真模型研究银行间市场结构和银行资产负债表结构对金融风险传染的影响. 研究结果表明：相比于完全连接网络,中心-边缘的层级网络将增大金融风险传染的范围和程度. 此外,对于银行资产负债表结构而言,所有者权益占比提高将增强金融机构的抗风险能力,降低传染概率,而银行间资产和负债占比提高则会扩大金融风险传染的影响. 这为我国银行业系统风险监管中对金融结构的关注提供了重要启示.     

基于流动性配置的银行系统性风险研究

本文基于银行负债表构建了反映银行间借贷关系的复杂网络,用模型模拟了银行系统在面对储户提款冲击下,由银行间资金挤兑和投资资产打折出售而引发的流动性短缺危机在银行体系中的传播过程.研究发现银行间借贷网络结构和银行资产变卖时的损失程度在流动性短缺危机传染中起着关键作用.其中,银行间借贷网络的连通性一方面有抑制风险传播的作用,同时也蕴藏了风险在银行体系中扩散和传播的可能.     

银行间网络模型与系统风险的分布式预警策略

通过对真实银行间借贷行为的数学抽象,建立了一个动态的银行间借贷网络模型.利用该模型,在计算机平台上,可以模拟仿真银行间市场.仿真的银行间市场能够展现出银行间资金流动等诸多规律,并能够用于研究银行间的流动性保护以及潜在的风险传染等规律性问题.同时,提出了分布式的银行间风险传染预警策略.利用分布式方法,将每家银行的风险特征映射成银行系统整体风险预警值,能够有效的解决中央预警方式的时滞性问题.仿真实验结果表明,银行的违约和风险传染并不是突发的,而是银行系统的风险累积的结果;分布式预警策略反映了银行系统内风险的累积过程,能够很好地预警银行系统性风险.     

银行资产负债结构对金融风险传染的影响

最近的金融危机显示金融风险传染已经成为引发系统性风险的关键特征.本文致力于研究中国银行业潜在的风险传染规律和特征.首先,采用中国银行业数据,对银行间债务网络进行建模,并在模拟实验中采用了修正的偿还算法.其次,构造了三种网络、设计了四种情景,对银行间债务网络进行模拟实验,研究了银行间借贷比例、资本充足率等因素变化对银行间风险传染的单独影响和混合影响.实验结果表明:1)银行借贷比例超过5%就会引发风险传染.降低银行间借贷比例能够减少银行间的风险传染.2)资本比率保持在一个较高的水平,能够有效防范银行间风险传染.资本比例在6%~8%之间防范风险传染的效果比较明显.3)从网络结构来看,平均度对风险传染有明显影响,影响的规律由初始破产银行数量决定.     

基于避险行为的银行间网络系统性风险传染研究

建立了一个基于避险行为的银行间网络模型,研究了异质性网络结构和异质性银行资产条件下流动性囤积避险行为、折价出售避险行为以及避险行为叠加对系统性风险传染的影响。结果表明,流动性囤积在初始阶段减缓了系统性风险传染,折价出售没有延缓系统性风险传染,而避险行为的叠加从整体上加剧了系统性风险传染。考虑避险行为时,异质性网络稳定性强于同质性网络,不考虑避险行为时,同质性的随机网络更加稳定。最后,银行资产异质性对系统性风险传染没有显著影响。     

信用和流动风险冲击下的中国银行业传染分析

银行业信用风险冲击和传染是金融危机的重要导火索之一,而金融危机的加深导致流动性风险冲击会进一步加剧银行业风险.基于中国资产规模最大的50家代表性银行的同业债权债务关系,通过最大熵方法构建了阈值过滤后的银行业双边同业资产-负债关联网络,进一步在完全网络和"核心-边缘"网络下分别模拟了信用风险单冲击以及信用和流动风险双冲击叠加下的银行业风险传染路径、波及范围和程度.结果发现,第一,从风险易感染程度来看,农村商业银行最高,而大型商业银行最低,从风险破坏程度来看,处于网络中心、资产规模大的银行更强;第二,当信用、流动风险二维冲击时,风险传染效将增强,传染阈值也会相应降低;第三,长周期银行业拆借网络分析发现过滤后的中国银行业网络有明显的核心-边缘结构,当市场从完全网络变为核心-边缘网络时,银行体系抵御风险的能力会有所下降.研究结果不仅可以为商业银行自身的风险管理提供建议,而且可以为监管机构风险监控提供借鉴.     

银行间债务违约诱发资产减价出售——基于债务与资产关联的风险叠加传染研究

本文针对银行间债务与外部资产关联两种传染渠道,研究了风险传染的叠加效应.首先,本文构建了包含两种传染机制的研究框架.该研究框架的优势在于,允许两种传染机制同时存在,相互影响,为多种传染机制风险叠加的相关问题提供了一类研究方法.其次,本文提出了一种新的实验设计思路.在相同的基础设置上,独立进行银行间债务违约,减价出售以及同时存在这两种传染机制的三种模拟.这种实验设计完全剔除了两种传染机制的交叉影响,因此可以准确研究两种传染机制的叠加效应.最后,本文进行了三组实验,分析了两种传染机制的叠加效应,研究了资产价格敏感系数,银行间贷款比例对叠加效应的影响.研究结果发现:1)两种传染机制同时存在产生的叠加效应的破坏力远远大于两种传染机制的独立传染破坏力.风险传染的叠加效应是形成银行系统性风险的主要推手.2)资产价格敏感系数对减价出售以及叠加效应的影响具有突变性.在减价出售过程中,随着抛售资产数量增加,价格加速下降,减价出售的风险传染力度不断增大,会导致叠加效应加速放大.在风险传染初期,若能保证充足的流动性,避免减价出售,则能够大大降低银行系统性风险.3)银行间贷款比例变动对债务违约以及叠加效应的影响力有限.与减价出售传染不同,银行间债务违约传染随着传染轮次的增加,初始冲击的损失会不断被违约银行的权益所吸收,传染损失会逐渐衰退.     

考虑网络结构的影子银行与银行系统稳定性研究北大核心CSCD

为探讨网络结构与影子银行对银行系统性风险的影响,基于复杂网络和演变的资产负债表模型,引入影子银行,构建考虑不同银行间网络结构的动态银行间网络系统模型。研究结果表明,影子银行是风险传染的主要载体,带有影子银行的银行系统性风险较高且其与银行间网络结构密切相关;相对集中的无标度和小世界网络更容易传播风险,分散的随机网络可以缓解风险传染,但过强的外部冲击会使缓解作用失效。     

动态内生拆借网络演化的银行系统稳定性研究

目前针对银行系统稳定性的研究大多在静态给定（外生）的网络结构下，并假设银行资产负债表固定的情况下，研究银行网络系统中银行倒闭传染规律。而现实中的银行网络系统，网络结构是内生（银行动态拆借选择形成的）动态演化的，同时网络中银行的资产负债表也是动态演化的。本文基于银行资产负债表动态演化、储蓄波动动态演化及同业拆借利率动态演化下，构建动态内生拆借网络演化的银行网络系统模型。然后研究内生拆借机制，网络结构、银行异质性及不同参数变动对银行系统稳定性的影响。研究表明:偏好拆借形成的多中心网络结构下的系统更稳定，且偏好网络的网络密度明显低于随机网络；进一步研究发现，异质性银行系统比同质性银行系统稳定性更高；同时，增大银行数量、增加所有者权益比重和提升存款准备金率有利于维护系统稳定性;但增加投资比重并加大存款波动时系统稳定性将遭到破坏。     

基于分数布朗运动驱动的银行货币存贮网络模型系统风险和最优控制的研究

从银行间货币流动的动力学角度出发,提出了一个由分数布朗运动驱动的并且有中央银行参与的银行货币存储网络模型.每家银行以特定的比率从其他银行拆借货币,并在一定的情况下可以向中央银行拆借资金,但由此会产生借贷成本.系统中银行的货币存储满足文中给出的随机微分方程,计算并给出了系统风险指标——总体破产概率,系统活动总量的数学表达式,通过线性二次型控制方法,求得银行向中央银行拆借资金的最优成本.     

基于不同投资行为的动态银行网络稳定性研究

针对中国同业拆借市场中银行的交易行为相仿、并缺乏对拆借资金有效监管的问题,首先构建多Agent的动态银行网络模型,然后采用计算仿真的方法研究Agent的两种行为下(投资约束行为与未约束行为)银行网络系统的稳定性。结果表明,未加约束的同业拆借行为将导致银行系统的风险增大,并且当由此造成银行系统不稳定时,中央银行试图通过调整存款准备金率提高系统稳定的货币政策难有效果。     

基于Markov-vine copula的我国网贷平台对传统金融机构风险传染效应研究

近年来,网络借贷发展迅速,并且随着互联网技术的运用和网络借贷自身所蕴含的独特风险方式,使得其局部风险更容易蔓延至整个网贷市场,有可能会迅速波及,传染到其他类型的金融市场.本文将Markov区制转换模型和vine copula相结合,用来研究我国网络借贷平台对传统金融机构的动态风险传染效应.研究结果表明:我国网络借贷平台和相应的传统金融机构在不同阶段呈现出不同的"杠杆效应";我国网络借贷平台以及相关的传统金融机构均具有较为明显的区制转换特征;比较三个阶段的情况,网络借贷平台对商业银行的风险传染效应要大于其他的传统金融机构,其次是网络借贷平台对信托业的风险传染效应;在各阶段,网络借贷平台对传统金融机构的风险传染效应不对称,下尾相关系数基本大于上尾相关系数.     

银行间流动性风险传染救助策略研究:多层网络与媒体情绪的交叉视角

从多层网络与媒体情绪的交叉视角构建内生性多层银行间流动性网络,进而构建银行间流动性风险传染救助策略模型,并仿真分析媒体情绪与救助策略交互作用下银行间流动性风险传染的演化特征.研究得到的主要结论有:在考虑媒体情绪的多层银行间流动性网络中,择优关联方式更有利于银行间流动性风险发生传染,而随机关联方式则有助于抑制银行间流动性风险大规模传染.但是,在单层银行间流动性网络中与之相反.相对于多层银行间流动性网络,单层银行间流动性网络可能高估实际流动性风险水平而非低估.在多层银行间流动性网络中,不仅能够通过综合调节媒体情绪因素达成大幅降低银行间流动性风险传染的目的,而且能够通过综合调节媒体情绪与救助策略因素实现快速抑制银行间流动性风险大幅传染的效果,同时通过综合调节救助策略因素能够更为有效实现银行间流动性风险快速消亡的目的.     

银行间市场体系的相继违约风险分析与建模

总结分析当今世界各主要经济体的银行间市场体系的网络结构特征,指出随机网络和无标度网络是目前各国银行间市场的主要网络结构形态。并进一步通过模型说明和数值仿真揭示了这两种不同的网络体系下银行间市场的相继违约风险发生过程和演化特征,分析了网络结构对于银行体系风险的影响,指出无标度的银行体系结构会带来更大的相继违约风险。     

动态内生拆借网络演化的银行系统稳定性

目前针对银行系统稳定性的研究大多在静态给定(外生)的网络结构下,并假设银行资产负债表固定的情况下,研究银行网络系统中银行倒闭传染规律。而现实中的银行网络系统,网络结构是内生(银行动态拆借选择形成的)动态演化的,同时网络中银行的资产负债表也是动态演化的。本文基于银行资产负债表动态演化、储蓄波动动态演化及同业拆借利率动态演化下,构建动态内生拆借网络演化的银行网络系统模型。然后研究内生拆借机制,网络结构、银行异质性及不同参数变动对银行系统稳定性的影响。研究表明:偏好拆借形成的多中心网络结构下的系统更稳定,且偏好网络的网络密度明显低于随机网络;进一步研究发现,异质性银行系统比同质性银行系统稳定性更高;同时,增大银行数量、增加所有者权益比重和提升存款准备金率有利于维护系统稳定性;但增加投资比重并加大存款波动时系统稳定性将遭到破坏。     

双渠道复杂金融系统的系统性风险传染研究

金融系统是一个复杂系统。全球金融危机的爆发使得金融系统的系统性风险传染研究成为了系统科学研究的迫切课题。目前的金融系统性风险传染的研究主要针对直接或间接单一风险传染渠道,对直接(同业拆借)与间接(多资产重叠)双渠道相互作用下的系统性风险传染的研究相对缺乏。本文首先建立直接和间接双渠道系统性风险传染模型并设计仿真算法。然后研究在连接度、拆借比和杠杆等因素的作用下,金融系统性风险传染的变化趋势。仿真最终结果表明:在连接度不断增大的过程中,发生金融系统性风险传染的概率先迅速增大至1,保持一段高概率传染状态之后,又迅速减小至0,在概率减小的这段区间,系统呈现"稳健又脆弱"的特征;随着拆借比的增大,金融系统性风险发生传染的概率变小;降低杠杆,可以减少金融系统性风险传染的发生。该研究丰富了金融系统性风险传染渠道的理论,可为金融监管机构进行市场调控提供参考。     

多因素耦合下CRT市场信用风险传染的熵空间模型

本文基于熵空间理论,考虑到信用风险转移(credit risk transfer,CRT)中银行和投资者间空间因素对CRT市场信用风险传染的影响,同时加入行业因素、区域金融发展因素以及CRT市场个体因素构建了CRT市场信用风险传染的熵空间模型.通过数值仿真模拟表明,该模型有效刻画了CRT市场上银行与投资者间空间距离和传输能力、银行资产质量与信用风险转移能力、投资者资产规模与风险偏好程度、投资者所处区域的金融发展水平以及银行和投资者所在区域之间金融发展的趋同性等对CRT市场信用风险传染效应的影响及其作用机制,揭示了CRT市场上空间因素与概率之间的显性联系,为空间背景下信用风险传染研究提供了新的思路和理论框架.     

ARMA-GARCH模型及VaR方法在我国银行间同业拆借市场中的应用研究

对我国银行间同业拆借市场利率建立不同分布假设下的12种ARMA-GARCH模型,并用VaR模型度量同业拆借市场的利率风险,得出结论:通过选择适当的滞后阶数,12种不同分布假设下的ARMA(m,n)-GARCH(p,q)模型均可以有效地刻画同业拆借利率序列的动态特性,且同业拆借利率的变化与其前两期的变化有较大关系;我国银行间同业拆借利率序列存在显著的反杠杆效应:利率向上变动时的波动性要大于利率向下变动时的波动性;t分布不适合描述同业拆借利率序列的尾部特征,正态分布和GED分布能较好地描述同业拆借利率序列的右尾特征,但不适合描述其左尾特征.     

跨银行与企业部门的系统性风险研究

从风险反馈视角，研究跨银行与企业部门的系统性风险贡献度与传染效应.基于债务排序方法构建了银企系统性风险测度模型，并基于2018年中国银企间借贷数据进行研究.研究结果表明：银行节点在银行层的债务等级小于在企业层的债务等级，而企业节点在企业层的债务等级小于在银行层的债务等级；银企信贷系统中存在少数系统重要性银行和企业，其系统性风险贡献度高；随着银行或企业的信贷规模增大，所对应的总债务等级越高，而且总债务等级与信贷规模呈现非线性特征；随着信贷宽松程度变大，银行与企业的系统性风险贡献度呈现下降特征；在不同信贷宽松政策下，由企业所引发的总信贷损失始终大于银行，而且造成的银企信贷系统崩溃的阈值始终小于银行；信贷政策宽松程度对维持银企信贷系统的稳定性具有积极影响，特别对银行的作用更为显著.