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2022-05-05
英文标题:
《Double Cascade Model of Financial Crises》
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作者:
Thomas R. Hurd, Davide Cellai, Sergey Melnik, Quentin Shao
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  The scope of financial systemic risk research encompasses a wide range of interbank channels and effects, including asset correlation shocks, default contagion, illiquidity contagion, and asset fire sales. This paper introduces a financial network model that combines the default and liquidity stress mechanisms into a \"double cascade mapping\". The progress and eventual result of the crisis is obtained by iterating this mapping to its fixed point. Unlike simpler models, this model can therefore quantify how illiquidity or default of one bank influences the overall level of liquidity stress and default in the system. Large-network asymptotic cascade mapping formulas are derived that can be used for efficient network computations of the double cascade. Numerical experiments then demonstrate that these asymptotic formulas agree qualitatively with Monte Carlo results for large finite networks, and quantitatively except when the initial system is placed in an exceptional \"knife-edge\" configuration. The experiments clearly support the main conclusion that when banks respond to liquidity stress by hoarding liquidity, then in the absence of asset fire sales, the level of defaults in a financial network is negatively related to the strength of bank liquidity hoarding and the eventual level of stress in the network.
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中文摘要:
金融系统风险研究的范围包括广泛的银行间渠道和影响,包括资产相关性冲击、违约传染、流动性不足传染和资产抛售。本文介绍了一个金融网络模型,该模型将违约和流动性压力机制结合成一个“双级联映射”。通过将该映射迭代到其固定点,可以获得危机的进展和最终结果。与更简单的模型不同,该模型因此可以量化一家银行的流动性不足或违约如何影响系统中流动性压力和违约的总体水平。导出了大网络渐近级联映射公式,可用于双级联的高效网络计算。数值实验表明,这些渐近公式在定性上与大型有限网络的蒙特卡罗结果一致,在定量上与蒙特卡罗结果一致,除非初始系统处于特殊的“刀口”配置。这些实验清楚地支持了一个主要结论,即当银行通过囤积流动性来应对流动性压力时,在没有资产抛售的情况下,金融网络中的违约水平与银行流动性囤积的强度以及网络中的最终压力水平呈负相关。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Probability        概率
分类描述:Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用:例如中心极限定理,大偏差,随机微分方程,统计力学模型,排队论
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2022-5-5 03:34:55
金融危机的双重级联模型。R.HURDMathematics&Statistics,麦克马斯特大学,1280 Main St.WestHamilton,安大略省,L8S4L8,Canadahurdt@mcmaster.caDAVIDECELLAIMACSI,利默里克大学数学与统计系,Irelandavide V94 T9PX。cellai@gmail.comSERGEYMELNIKMACSI,利默里克利梅里克大学数学与统计系,爱尔兰谢尔盖V94 T9PX。melnik@ul.ieQUENTINH.数学与统计,麦克马斯特大学,安大略省圣韦斯特汉密尔顿大街1280号,L8S4L8,Canadashaoq@math.mcmaster.caReceived金融系统风险研究的范围包括广泛的银行间渠道和影响,包括资产相关性冲击、违约传染、流动性不足和资产再出售。本文介绍了一个金融网络模型,该模型将违约和流动性压力机制结合成一个“双级联映射”。通过迭代该映射到其固定点,可以获得危机的进展和最终结果。与更简单的模型不同,该模型因此可以量化一家银行的流动性不足或违约对整个系统流动性压力和违约水平的影响。导出了大型网络渐近级联映射公式,可用于双级联的高效网络计算。数值实验表明,这些渐近公式在定性上与大型有限网络的蒙特卡罗结果一致,在定量上与蒙特卡罗结果一致,除非初始系统处于特殊的“刀口”配置中。
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2022-5-5 03:34:58
这些实验清楚地支持了一个主要结论,即当银行通过囤积流动性来应对流动性压力时,在没有资产再出售的情况下,金融网络中的违约水平与银行流动性囤积的强度以及网络中的最终压力水平呈负相关。系统性流动性风险,网络流动性风险,随机囤积,关键词。MSC:05C80、91B30、91B70、91G401简介自2007-2008年银行业危机以来,在危机期间通过银行间网络传播的冲击类型现在被认为是重要的,不仅包括由违约银行引起的冲击,还包括许多其他现象,最显著的资产冲击源于银行强制出售非流动性资产,以及在非流动性银行收回其他银行贷款时为流动性冲击提供资金。Hurd(2016)对这些传染效应的综合处理,以及如何在特定的金融网络中计算它们。从Eisenberg&Noe(2001年)开始,并在Upper(2011年)中审查的一系列关于银行违约级联模型的成熟文献,基于一个银行网络,其中一家给定银行的破产(定义为其净值变为非正值的银行)将对其每个债权银行资产负债表的资产侧产生冲击。在某些情况下,这样的“下游”冲击可能会导致进一步的资不抵债,而这些资不抵债可能会累积起来,形成一个全球破产级联。Nier,Yang,Yorulmazer&Alenterr(2007)的一个贡献是,利用蒙特卡罗模拟来确定25家银行组成的程式化随机网络中违约模型的关键网络参数如何以非线性、有时甚至非单调的方式影响违约总数。
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2022-5-5 03:35:01
Gai&Kapadia(2010a)的论文以及Hurd&Gleeson(2011)对其进行的扩展,将瓦茨(2002)的信息级联网络模型应用于金融系统的背景,得出了不同结构参数下的默认级联依赖性的分析和蒙特卡罗结果。May&Arinaminathy(2010)提出了Nier等人模型和Gai-Kapadia模型的近似分析公式,可以解释这些论文中发现的模拟结果的一些主要特性。Amini,Cont&Minca(2012)和Amini,Cont&Minca(2016)基于异构网络中违约级联的渐近分析,开发了一个简单但通用的违约传染韧性分析标准。最近,盖伊和卡帕迪亚(2010b)、盖伊、霍尔丹和卡帕迪亚(2011)和李(2013)的论文在评论了雷曼兄弟倒闭前后观察到的银行间贷款“冻结”后,采纳了一种观点的变体,即银行的非流动资金也可以通过银行间风险传播。他们认为,如果一家银行的流动资产不足以满足其债务需求,那么该银行将缺乏流动性或“压力”,必须减少其银行间借贷,从而对其债务银行资产负债表的负债端造成冲击。这种“上游”冲击可能会在其他银行造成流动性不足的压力,在某些情况下,这种压力可能会累积起来,形成全球流动性不足的级联效应。第三种渠道,有时被称为市场流动性不足或资产再出售效应,由Ciffentes、Ferrucci&Shin(2005)确定,他们认为银行融资流动性不足的网络,即流动资产不足以弥补债务挤兑,与市场流动性不足不同,市场流动性不足是由于市场供过于求,资产变得难以出售。
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2022-5-5 03:35:04
关于这些概念的详细分析,请参见Tirole(2010)和Brunnermeier&Pedersen(2009)。拥有共同的资产。随着系统压力的增大,一些银行被迫出售大量非流动资产头寸,导致价格螺旋式下跌,再加上整个网络的银行资产负债表不断恶化。在Caccioli、Shrestha、Moore&Farmer(2014)的一篇论文中,这种机制已扩展到多个资产的共享。这些论文通过省略经济细节来简化,这些细节掩盖了他们对系统性风险单一渠道的关注。他们都认为,危机的最终结果是一种新的平衡,这种平衡是通过一系列机械步骤实现的,银行会根据价格变化和其他银行传递的冲击更新和修改资产负债表。通常,级联第n步的系统特性可以根据第n步的特性来计算- 1,生成一组可以称为级联映射的方程。在一些模型中,可以找到一个解析级联映射,它可以生成SystemIrisk的详细图片,而不需要基于蒙特卡罗模拟的计算。然而,即使在某些情况下,也会对解析近似方法与蒙特卡罗模拟进行大规模基准测试,以验证其使用。现在,一个重要的问题出现了:一个人能否成功地整合两个或两个以上这样的级联机制,以一种现实的、分析上可处理的方式整合“溢出”效应,并识别系统性风险的新特征。本文的目的正是为了做到这一点,通过引入双重非流动性破产级联的网络模型,并导出描述它的解析级联映射。
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2022-5-5 03:35:07
如图1所示,这种双级联模型可以解决单级联模型中无法解决的问题,例如,量化银行对流动性压力的行为反应对整个系统中最终故障水平的影响。特别是,我们可以证明,在危机时刻通过收缩自身银行间贷款来应对压力的银行,也可以保护自己免受银行间违约冲击造成的违约。在关于传染渠道如何“溢出”到彼此的文献中,Diamond&Rajan(2005)通过银行在贷款人和借款人之间的中介作用解释了银行的流动性、偿付能力和行为。正如Role(2010)所讨论的,持有流动性极低的资产可能会导致有偿付能力的银行(拥有正权益的银行)违约,因为它们无法筹集足够的流动性来满足短期需求。Battiston、Gatti、Gallegati、Greenwald&Stiglitz(2012)对银行间风险敞口关联的银行网络的稳健性动态进行了建模,强调了“金融加速器”机制对系统风险水平的反馈效应。
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