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2022-05-07
英文标题:
《Interbank markets and multiplex networks: centrality measures and
  statistical null models》
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作者:
Leonardo Bargigli, Giovanni di Iasio, Luigi Infante, Fabrizio Lillo
  and Federico Pierobon
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  The interbank market is considered one of the most important channels of contagion. Its network representation, where banks and claims/obligations are represented by nodes and links (respectively), has received a lot of attention in the recent theoretical and empirical literature, for assessing systemic risk and identifying systematically important financial institutions. Different types of links, for example in terms of maturity and collateralization of the claim/obligation, can be established between financial institutions. Therefore a natural representation of the interbank structure which takes into account more features of the market, is a multiplex, where each layer is associated with a type of link. In this paper we review the empirical structure of the multiplex and the theoretical consequences of this representation. We also investigate the betweenness and eigenvector centrality of a bank in the network, comparing its centrality properties across different layers and with Maximum Entropy null models.
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中文摘要:
银行间市场被认为是最重要的传染渠道之一。它的网络表示(银行和债权/债务分别由节点和链接表示)在最近的理论和实证文献中受到了大量关注,用于评估系统性风险和识别系统性重要金融机构。金融机构之间可以建立不同类型的联系,例如债权/债务的到期日和抵押。因此,考虑到市场更多特征的银行间结构的自然表现形式是一种多元化,其中每一层都与一种链接类型相关联。在本文中,我们回顾了多元化的经验结构和这种表述的理论后果。我们还研究了银行在网络中的介数和特征向量中心性,比较了银行在不同层次上的中心性,并与最大熵零模型进行了比较。
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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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2022-5-7 09:27:54
我们还研究了网络中银行的介数和特征向量中心性,比较了其在不同层次上的中心性,并与最大熵零模型进行了比较。莱昂纳多·巴吉格利迪帕蒂门托·迪西恩泽·佩尔《经济与印象》,弗伦泽大学,电子邮件:莱昂纳多。bargigli@unifi.itGiovanni意大利国际银行,电子邮件:giovanni。diiasio@bancaditalia.itLuigi意大利国家银行,电子邮件:luigi。infante@bancaditalia.itFabrizio意大利比萨卡瓦列里广场7号Lilloscoola Normale Superiore电子邮件:fabrizio。lillo@sns.itFedericoPierobonEuropean中央银行,电子邮件:federico。pierobon@ecb.europa.eu2作者被压制,部分原因是由于2008年末雷曼事件后的危机爆发,金融网络在对系统性风险分析感兴趣的决策者、监管者和学者中越来越受欢迎。网络是识别关键金融机构的有用且自然的工具,也是了解金融系统中危机如何传播的工具。本文考虑的金融网络类型是金融机构之间的直接风险敞口,包括信用关系、衍生品交易、交叉所有权等。。任何两个金融机构之间的相互联系都比可以用一个数字(链接的权重)和一个方向(如有向和加权网络)概括的信息更复杂。这是因为两个机构之间存在多种联系,每种联系都与一类索赔/义务有关。不同类型关系之间的相互作用可能与系统风险分析有关。在网络行话中,这种情况最好用多路复用网络或简单的多路复用来建模。
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2022-5-7 09:27:58
多路复用是由几个“层”组成的,每个层由相同类型的所有关系组成,并用一个简单的(可能是加权和定向的)网络建模。由于每一层中的节点都是相同的,因此可以将多路复用可视化为一组网络,或者通过一个网络来等效,其中两个节点之间可以存在几种不同类型的链路,每种类型对应于一个层。图1显示了银行间多路复用的astylized表示,其中三层与聚合银行间网络一起被明确显示。金融多元化的研究仍处于起步阶段[Montagna and Kok(2013),Bargigli等人(2014)]。本文基于作者最近对意大利银行间市场(IIN)进行的分析(见[Bargigli等人(2014)])。利用意大利银行收集的独特数据集,[Bargigli等人(2014)]详细分析了危机期间(2008-2012年)多元化的演变。在本文中,在简要描述[Bargigli et al.(2014)]主要发现银行间市场的多重代表性后,我们通过调查一个重要的网络属性(之前未考虑)来补充一个新的结果,即银行的网络中心性。节点中心性对于识别网络体系结构中最重要的节点至关重要。根据上文“重要”一词的含义,中心性有几种不同的定义。例如,见[Abbassi et al.(2013年)、Allen and Gale(2000年)、Battiston et al.(2007年)、Battiston et al.(2012年)、Bech and Atalay(2008年)、Boss et al.(2004年)、Caccioli et al.(2011年)、Cont et al.(2011年)、Fricke and Lux(2013年)、Gai and Kapadia(2010年)、Iazzetta and Manna(2009年)、Iori et al.(2008年)、Iori et al.(2006年)、Mastromatteo et al.(2012年)、Martinez Jaramillo et al.(2012年)、Soram¨等。(2007)][Bargigli等人。
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2022-5-7 09:28:01
(2014)]比较每一层的拓扑特性,研究层之间的相似性,即一个人从一个层了解另一个层可以学到多少,并使用最大熵方法研究每一层的哪些高阶拓扑特性可以用度和强度的统计特性来解释。换句话说,本文调查了银行间市场中观察到的程度和强度上的巨大异质性在多大程度上显著地限制了(例如,对于分类性)或是一个足够的统计数据(例如,对于核心-外围结构)以及最近银行间网络文献中研究的其他拓扑特性。由于篇幅过长,所有权被抑制3总计%银行间%长期%回购%市场%隔夜%%图1:银行间市场多元化结构的程式化表示。每个节点都是一个银行,链接代表信用关系。层是相同类型的所有信用关系的集合。红色的网络是整个银行间市场,通过聚合所有层获得。我们将考虑中间性中心性和特征向量中心性这两个广泛的中心性度量。我们的主要研究问题可以总结如下:(i)给定一个节点的中心性度量,它与节点的度和强度有多大的相关性?这个相关层是特殊的吗?(ii)银行在每一层的中心性(绝对或等级)是否大致相同?或者,是否有银行在某些层面非常核心,但在其他层面基本上是外围的?(iii)一个节点的中心性在多大程度上可以用一个保留节点度和强度的统计零模型来解释?中心性排名主要由学位(或实力)排名决定吗?论文的结构如下。在第2节中,我们展示了数据集,并介绍了多路复用的构造。
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2022-5-7 09:28:04
在第3节中,我们回顾了[Bargigli等人(2014)]关于意大利银行间网络的主要发现。第4节介绍了几种类型的中心性度量,并介绍了我们的结果,包括对银行在每一层的中心性属性的调查,以及与最大熵零模型的比较。第5节结束。4作者因篇幅过长而被压制2数据描述我们的分析调查了一个独特的银行间交易数据库,该数据库基于最初运营的所有机构发送给意大利银行的监管报告(详情参见[Bargigli et al.(2014)])。我们只关注国内联系,即意大利银行之间的交易。信息指2008年末、2009年末、2010年末、2011年末和2012年末的未清余额。对意大利银行体系来说,这是一个特别复杂的时期,因为同时发生的主权债务危机几乎没有影响欧元区,尤其是意大利。大多数银行在意大利通过一系列大型子公司开展业务。因此,区分集团内交易和集团间交易至关重要。由于银行间借贷决策通常在母公司层面做出,我们假设网络的相关经济主体位于集团层面。因此,我们将重点放在集团层面合并的集团间交易数据上。如[Bargigli et al.(2014)]所示,这种整合对交易量和网络结构产生了巨大影响。事实上,在调查的数据集和调查期内,集团内贷款占总贷款量的一小部分,介于78%和89%之间。我们将银行间市场表示为一个加权定向网络,其中一组节点(银行)通过不同类型的金融工具(边缘)相互连接。
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2022-5-7 09:28:08
链接的方向是从有债权的银行i到银行j,权重是jtowards i的负债金额(以百万欧元为单位)。我们数据库的一个特殊性是关于银行间交易的其他信息的可用性,即到期日和抵押品的存在。正如[Bargigli et al.(2014)]中所述,我们使用这些信息来构建银行间网络的多重表示,其中每一层描述特定类型信贷关系的网络。具体而言,就到期日而言,我们考虑o隔夜(OVN)交易o短期(ST)交易,即到期日不超过12个月的交易,不包括隔夜o长期(LT)交易,即到期日超过12个月的交易考虑到抵押品,我们区分o无担保(U)贷款,即无抵押品o有担保(S)贷款,即有抵押品,例如,符号U ST代表无担保短期合同。我们总共有5种可能的组合,因为没有担保的隔夜交易。需要强调的是,我们关于担保交易的数据仅指TC合同,而在受监管市场和集中清算的担保交易不包括在我们的数据库中。由于篇幅过长53意大利银行间市场的多元化结构[Bargigli等人(2014)]我们对银行间市场的多元化结构进行了首次深入分析,尤其是对意大利市场进行了调查。这里我们总结一下我们的主要发现。第一个重要的观察结果是,银行间市场(在数量上)由集团内贷款主导。举例来说,2012年,意大利银行间市场近78%的交易量是在同一集团的两家银行之间进行的,而只有22%是集团间贷款。
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