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2022-05-05
英文标题:
《Systemic Losses Due to Counter Party Risk in a Stylized Banking System》
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作者:
Annika Birch and Tomaso Aste
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  We report a study of a stylized banking cascade model investigating systemic risk caused by counter party failure using liabilities and assets to define banks\' balance sheet. In our stylized system, banks can be in two states: normally operating or distressed and the state of a bank changes from normally operating to distressed whenever its liabilities are larger than the banks\' assets. The banks are connected through an interbank lending network and, whenever a bank is distressed, its creditor cannot expect the loan from the distressed bank to be repaid, potentially becoming distressed themselves. We solve the problem analytically for a homogeneous system and test the robustness and generality of the results with simulations of more complex systems. We investigate the parameter space and the corresponding distribution of operating banks mapping the conditions under which the whole system is stable or unstable. This allows us to determine how financial stability of a banking system is influenced by regulatory decisions, such as leverage; we discuss the effect of central bank actions, such as quantitative easing and we determine the cost of rescuing a distressed banking system using re-capitalisation. Finally, we estimate the stability of the UK and US banking systems in the years 2007 and 2012 showing that both banking systems were more unstable in 2007 and connectedness on the interbank market partly caused the banking crisis.
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中文摘要:
我们报告了一项关于一个程式化的银行级联模型的研究,该模型利用负债和资产来定义银行的资产负债表,调查交易对手失败导致的系统性风险。在我们的程式化系统中,银行可以处于两种状态:正常经营或不良状态,当其负债大于银行资产时,银行的状态就会从正常经营变为不良状态。这些银行通过银行间贷款网络连接起来,每当一家银行陷入困境时,其债权人就无法指望从陷入困境的银行获得的贷款得到偿还,从而可能自己陷入困境。我们解析地解决了一个齐次系统的问题,并通过对更复杂系统的仿真测试了结果的鲁棒性和通用性。我们研究了映射整个系统稳定或不稳定条件的操作银行的参数空间和相应分布。这使我们能够确定监管决策(如杠杆)如何影响银行系统的金融稳定性;我们讨论了量化宽松等央行行动的影响,并确定了利用资本重组拯救陷入困境的银行系统的成本。最后,我们对2007年和2012年英国和美国银行系统的稳定性进行了估计,结果表明,2007年英国和美国的银行系统都更加不稳定,银行间市场的连通性在一定程度上导致了银行业危机。
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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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2022-5-5 18:47:51
myjournal手稿编号(将由编辑插入)Annika Birch·Tomaso:风格化银行系统中的交易对手风险导致的系统性损失收到:日期/接受:日期摘要我们报告了一项风格化银行级联模型的研究,该模型调查了交易对手失败导致的系统性风险,使用负债和资产来定义银行的资产负债表。在我们的程式化系统中,银行可以处于两种状态:正常经营或不良,当银行的负债大于银行的资产时,银行的状态就会从正常经营变为不良。这些银行通过银行间贷款网络连接起来,每当一家银行陷入困境时,其债权人就不能指望从陷入困境的银行获得的贷款得到偿还,这可能会让他们自己陷入困境。我们用解析方法解决了一个齐次系统的问题,并用更复杂系统的仿真测试了结果的鲁棒性和通用性。我们研究了映射整个系统稳定或不稳定条件的操作银行的参数空间和相应分布。这使我们能够确定监管决策(如杠杆)如何影响银行系统的金融稳定性;我们讨论了央行行动的影响,例如量化,并确定了利用资本重组拯救陷入困境的银行系统的成本。
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2022-5-5 18:47:54
最后,我们对2007年和2012年英国和美国银行系统的稳定性进行了评估,结果显示,英国伦敦大学学院计算机科学系银行业sysAnnika BirchDepartment of Computer Science,伦敦高尔街,WC1E 6BT,以及伦敦经济和政治科学学院系统风险中心,伦敦,WC2AE,UKTel:+44-20-76790304电子邮件:a.birch。11@ucl.ac.ukTomasoASTE英国伦敦大学学院计算机科学系,伦敦高尔街,WC1E 6BT,伦敦经济与政治科学学院系统风险中心,伦敦,WC2A2AE,英国+44-20-76790430电子邮件:t。aste@ucl.ac.uktems2007年,银行业更加不稳定,银行间市场的连通性在一定程度上导致了银行业危机。关键词系统性风险·交易对手风险·银行业危机·随机场模型1简介在2008年左右开始的全球金融危机期间,现代金融系统的结构可以通过银行间市场的索赔将危机传播给其他银行,从而在单家银行发生危机时造成严重的危险。银行通过相互关联向他人施加的风险称为交易对手风险[48],这是本文的主题。在这项研究中,我们报告了银行间市场的互联性以及负债和资产之间的比率如何影响一个程式化银行系统的稳定性。银行导致系统故障的风险称为系统风险[23]。扩展一个简单的默顿违约模型[42],我们可以基于资产负债表数量测试金融系统的系统弹性,并确定交易对手风险可能导致整个系统失败的比率。关于程式化银行模式的文献很多。
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2022-5-5 18:47:57
例如,在[10,28,40,43]中,调查了通过银行间贷款暴露的交易对手风险。[15,46,47]的其他研究考虑了初始冲击对资产价格产生的违约级联效应,并研究了相关资产类别的市场风险。这些模型已用于研究雪崩、损耗分布和参数对系统稳定性的影响。大多数模型都是基于模拟的,并将部分银行的任意失败或资产价值的任意损失作为初始冲击。在本文中,我们提出了一个模型,将[28]和[43]使用的基于资产负债表的模型与[46]使用的传染模型相结合,创建了一个类似于随机场伊辛模型的智能化银行系统,随机场伊辛模型是统计物理文献中的一个著名模型。[13]回顾了这种模型在经济和金融行为背景下的应用,并在[34]中讨论了其在信用违约模型中的应用。在我们程式化的银行体系中,如果一家银行的负债大于该银行的资产,即所谓的资产负债表测试[30],则该银行被视为资不抵债。银行的这种破产可能由随机事件(如资产价值的变化)触发。机构之间的相互联系,以一家机构向另一家机构提供贷款的形式,可能会将这种破产从一家银行传播到另一家银行,造成进一步的破产,最终拖垮整个系统。在本文中,我们讨论了通过均匀化系统得到的该模型的解。这就允许了一个平均场假设,使我们能够在资产负债表数量的价值发生变化的情况下计算存活银行的平衡份额。此外,我们测试了我们的结果,改变了暴露网络的结构,测试了平均场解的稳健性和通用性。
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2022-5-5 18:48:00
我们详细说明了导致系统稳定或不稳定的参数范围,使我们能够确定负债和资产之间的严格比率,以确保银行系统稳定。此外,我们量化了将不稳定系统重新引导到稳定区域的潜在救援尝试的成本。我们发现,银行间贷款可以提高银行系统的稳定性,但这是以突发性系统性故障的风险增加和高昂的恢复成本为代价的。最后,我们使用2007年和2012年的资产负债表数据显示,2007年的美国和英国银行体系比2012年更容易倒闭。本文的结构如下:在第二节中,我们描述了传染模型的建立。接下来是第3节,我们陈述了我们的假设,并定义了一个描述传染过程的迭代函数。在第4节中,我们将讨论该模型的结果和含义。特别是,第4.4节讨论了系统的稳定性,并讨论了中央银行和监管机构影响资产负债表数量以创建或恢复稳定系统的含义。第5节将平均场结果与模拟的平衡值进行比较,测试资产负债表数量的不同随机分布模型的可靠性,确定不同结构对风险敞口网络和抵押贷款的影响。在第6节中,美国和英国银行的资产负债表数据用于确定2007年和2012年美国和英国银行体系的稳定性。结论和观点见第7.2节压力模型。在我们的模型中,我们考虑了M家银行。为了调查违约过程,我们将我们的兴趣限制在银行系统压力的短期传播上。具体来说,我们关注的是银行无法运营但仍然没有必要违约的短时间间隔,即。
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2022-5-5 18:48:04
根据英国法律《2009年银行法》,必须对不稳定银行的未来做出决定的时间点。因此,我们区分正常运营银行和不良银行,因此银行的状态由以下公式给出:Si(t)=1如果银行i正常运营0如果银行i陷入困境。(1) 我们采用[28]和[43]引入的风格化资产负债表,同时考虑负债和资产。图1给出了银行“i”的简单资产负债表示意图。银行i在时间t的非银行间资产为gi(t)。曝光矩阵{Jki(t)}0≤k、 我≤md描述了时间t时的银行间借贷网络;通过将时间t时银行k的所有债务加上银行i,并将其乘以银行k的状态,即Pk,来模拟银行间借贷∈νiJki(t)Sk(t),其中νi是银行i的借款人集合。银行k的状态表示银行k是否能够偿还贷款。那么,banki在时间t的总资产是!资本同业拆借、非同业资产、同业拆借、客户存款、直接投资(t)Jik(t)k∈γi∑gi(t)Jki(t)Skk∈我∑Ei(t)图1 i银行的风格化资产负债表。t时i银行的总负债Li(t)是银行存款di(t)和银行间借款Pk的总和∈伊吉克。时间t时,银行i的总资产Ai(t)是非银行间资产gi(t)和银行间贷款Pk之和∈νiJki(t)Sk(t)。银行总资产和负债的差异是银行的资本Ei(t)=Ai(t)- 李(t)。如果Ai(t),银行就可以正常运作≥ 李(t)。如果银行陷入困境。Ai(t)=gi(t)+Xk∈νiJki(t)Sk(t)。(2) 时间t时银行i的客户存款用di(t)表示。
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