资产价格与银行行为的动态互动：系统分析

2022-5-8 04:14:25

资产价格和银行行为之间的动态互动：系统性风险视角佐藤浩、塔斯卡和伊藤隆志信息学院，京都大学，本町吉田，古坂洋，京都606-8501日本研究中心，中央政府，德国联邦银行，威廉·爱泼斯坦，法兰克福大街14号，德国金融系统和银行考试部，日本银行2-1-1日本中央银行apanhttp://ssuopt.amp.i.kyoto-u.ac.jp/akihiro/wiki_en/Abstract.银行系统中的系统性风险仍然是一个尚未完全理解的关键问题。在我们的玩具模型中，银行面临两种风险来源，即银行系统外部资产投资的市场风险和银行间市场贷款的信用风险。总的来说，在严重的金融动荡期间，这两种风险都会增加。在这种情况下，本文展示了个人和系统违约倾向于继续的条件。关键词：银行体系；资本充足率；顺周期性；基于agent的模型；金融市场1简介在全球化的世界经济中，通过多个渠道了解银行之间的相互作用至关重要[1,2]。一般来说，银行从存款利率与银行间市场、股票市场、信贷市场等利率之间的差异中获得利润。当然，货币流动和利率与国际经济状况密切相关。人们认识到，系统风险是由银行间的互联互通造成的。赫尔宾认为，系统性故障和极端事件是高度互联的系统和网络风险的后果。

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2022-5-8 04:14:28

他提出了一种通用理论，用于在全球系统科学框架下分析、理解和管理社会经济技术环境系统中各类领域的系统性故障[3]。他进一步阐述了系统不稳定性的一系列常见驱动因素，这些驱动因素可能会随着时间的推移破坏拟人化系统。以下驱动因素将是相当重要的：（1）增加系统规模，（2）由于试图节省资源而减少冗余（意味着没有安全余量），（3）更密集的网络（在网络的关键部分之间产生越来越大的相互依赖性），以及（4）高速创新（产生不确定性或“未知的未知”）。2佐藤昭宏、塔斯卡和伊藤隆志这些系统性风险可能来自金融市场和银行互动之间的正反馈循环。它们的形成有多种原因，如杠杆交易、趋势跟随者交易、亏损交易、银行破产、捆绑销售、房地产市场和实体经济、就业、财富过度集中、贸易失衡、政治权力、超低利率、过度或缺乏监管等。几种类型的非线性正反馈机制可以同时触发严重的崩溃，破坏所有金融系统。这项研究与旨在评估银行系统性风险的一系列工作相结合，这些工作包括在股票市场交易的高风险资产组合中进行系统性风险评估[4]。一些现有研究关注通过借贷网络进行风险传播。这种方法关注银行间债务和信用的相互作用。例如，Iori e t al.通过模拟银行的借贷活动来分析银行间货币市场的系统风险[5]。他们的模拟模型假设银行承担着由资金和投资活动之间的到期日差距造成的流动性风险。

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2022-5-8 04:14:31

该模型引入了一个特征，银行根据该特征规避风险，并进一步创造了一家银行的危机通过系统传播的可能性。此外，还分析了银行的异质性，这种异质性可能会在冲击传播中产生连锁效应，而同质银行组成的银行间市场往往会稳定吸收冲击。在该模型中，假设有两种类型的银行：现金为正的银行和现金为负的银行。因此，他们被归类为潜在贷款人和潜在借款人。银行首先投资，其余部分作为贷款发放。市场的总需求并不总是与总供给相匹配。因此，由于流动性不足，银行存在违约风险，冲击可以通过系统传播。至于银行间市场作为安全网的表现，当银行同质化时，银行间拆借的保险作用占主导地位；更高的准备金要求可能导致银行倒闭的高发生率。当银行在平均流动性或平均规模上存在异质性时，可能会产生传染效应。他们发现，这种影响既可以是直接的（即破产银行对其直接债权人的连锁反应），也可以是间接的（即造成整个体系的关键性）。尽管有可能造成传染，但他们坚持认为，银行间贷款似乎总能稳定系统：第一次失败之前的时间总是随着连通性的增加而增加。

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2022-5-8 04:14:34

他们的模拟结果还表明，仅仅异质性就可能导致不稳定性。Gai和Kapadia研究了共同区域的可能性和潜在影响，共同区域受到总体和特殊冲击、网络结构变化和既定市场流动性的影响[6]。通过对冲击传播的数值模拟，利用有向和加权网络模式l来表达冲击的广泛传播，建立了任意金融网络中的区域接触模型。资产价格和银行行为之间的动态互动3银行通过彼此之间的金融漏洞（包括通过银行间市场和支付系统）联系在一起。他们在具有任意结构的复杂金融网络中对意外冲击的传染进行建模，然后使用数值模拟来说明和澄清支持我们分析结果的直觉。模拟分析的结果表明，金融系统呈现出脆弱的趋势：虽然传染的概率可能很低，但当问题发生时，影响可能非常广泛。不利的集合股票和流动性风险放大了传染的可能性和程度。还阐明了为什么系统在2007年之前抵御相当大的冲击时的恢复力不应被视为其未来稳健的可靠指南。这意味着我们在建立基于网络的模型时需要更灵活的假设。该方法为未知联系时的接触风险建模提供了第一步。他们建议进一步扩展分析，放宽违约银行是随机选择的假设，并考虑目标失败对大型或高度关联的银行间借款人的影响。

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2022-5-8 04:14:39

如前所述，通过使用每家银行的实际资产负债表或赋予网络的形式，也可以在模型中加入额外的现实主义。从系统风险研究的角度来看，这种模型的扩展将是有益的。Haldane和May研究了单个金融机构风险优化对整个系统稳定性的可能影响[7]。他们在经过刻意简化的金融网络模型中探索复杂性和稳定性之间的相互作用，以找到一些政策教训，明确目标是最小化系统性风险。他们的目标是，可能被称为“金融生态系统”的网络动力学与电子科学有相似之处，在电子科学中，太多的复杂性意味着不稳定。著名的套利定价理论（APT）以及其他衍生产品定价理论通常假设完全竞争、市场流动性、无套利和市场完整性。关键的是，这些条件并不总是令人满意的；因此，假设这些条件下的活动会破坏市场的稳定，可能会对动态行为产生影响，而这些活动在初始阶段似乎是成功的。霍尔丹和梅也可能深入研究冲击传播机制，应用最初在生态学中发展的网络系统方法。金融系统表现为一个网络，其中许多银行通过网络连接，形成银行间货币市场。当某个节点的减震能力不足以承受即将到来的冲击时，在某些节点中产生的初始冲击会传输到其他连接的节点。此外，流动性因素在冲击传播中起主要作用。由于市场价格普遍下跌，银行外部资产的价值下降，随着更多银行相应倒闭，这种流动性冲击会放大。

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大多数88

2022-5-8 04:14:41

因此，相对较小的初始流动性冲击有可能对系统性风险做出重大贡献。Iori等人还强调了冲击传播的分类效应，其中银行间贷款的可用性降低导致银行连续4次流动性融资失败。传统的经济学理论无法解释网络中节点之间的复杂相互作用。设定监管资本/流动性比率的传统理由是，特殊风险被降低到单个银行的余额。审慎监管正追随生态学的脚步，生态学在促进和管理生态系统弹性时越来越多地从全系统的角度出发。科学家们还从拓扑网络分析中列出了两个政策含义：跨金融系统的多样性和金融系统的模块化。他们警告说，银行的资产负债表和风险管理系统变得越来越同质化；大亨造就了脆弱。至于金融系统内的模块性，它通过限制级联的可能性来保护自然网络和构建网络的系统弹性。他们强调了在银行生态系统中鼓励模块化和多样性的重要性，作为支持系统抵抗的一种手段拟议的债务等级，以衡量银行的违约风险。pape r假设破产可能会影响其他银行的资产负债表状况，并可能发生传染效应[8]。债务等级是计算每家银行传染效应风险的指标之一。减少顺周期性和促进反周期性缓冲是Bas e l III协议中最重要的问题之一[9]。

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2022-5-8 04:14:45

它提供了一个信息，“危机中最不稳定的因素之一是整个银行系统、金融市场和更广泛经济中金融冲击的顺周期性。“在这项研究中，我们将重点放在金融资产之间的相关性上。这可能会影响共同因素和顺周期性。为此，我们研究了银行系统和金融市场之间的相互作用。金融价格会发生变化，并显示波动聚集和波动同步。事实上，金融价格的波动似乎是随机的，但金融市场的波动社会资产有时是同步的。如果许多银行持有金融资产头寸，那么它们的资本充足率有时可能会同步变化。这是资产负债表中金融资产的常见影响因素。为了研究这种情况，我们构建了一个由银行和金融市场组成的基于代理的模型。金融市场中广泛观察到通过潜在共同因素的联系。通过市场参与者的任意交易，冲击会在短时间内影响整个市场。个体资产的回报率，因此它们往往在波动性波动中同步：在特定时间观察到大规模的波动性波动，导致市场震荡。许多研究人员已经对金融市场中的资产价格波动进行了研究[10,11]。随机模型和基于代理的模型都得到了很好的研究[12,13]。一些研究人员非常关注金融市场中的网络效应[14,15]。根据对金融时间序列的实证研究，资产价格波动遵循厚尾分布。这通常是资产价格和银行行为之间的动态交互作用，以student t分布[1,16,17]中的随机数表示。

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大多数88

2022-5-8 04:14:48

然而，由于资产价格波动是由市场参与者的交易产生的，因此高波动性制度并不独立于银行行为。银行行为如何影响金融市场？资产价格如何影响银行行为？这形成了循环因果关系。这是本研究的主要问题。为此，我们通过基于代理的模型来考虑银行间交互的玩具模型。我们假设银行与其他银行存在借贷关系，并将其资金投资于一项资产。我们关注两个观点：资本充足率和借贷网络与金融市场之间的相互作用。其中一位作者（T.I.）将GARCH模式l分别应用于个别股票收益率[18]，对日本股市进行了分析。结果表明，市场范围内的极端波动率（大于个人波动率经验分布的第95百分位）同步化，主要发生在危机时期。本文旨在阐明顺周期性的影响。我们假设，资产负债表中的金融资产在银行体系中扮演着共同的角色。从一个考虑银行系统和金融市场的基于代理的模型出发，我们构建了一个模型，并测量了银行间资本充足率的相关性。

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大多数88

2022-5-8 04:14:51

我们发现，资本充足率的同步行为受到金融市场的影响。本文的其余部分组织如下：第2节定义了银行系统；第3节定义了市场参与者的行为；第4节展示了连锁反应式破产模型；第5节展示了从所提出的基于代理的模型中获得的仿真结果；第6节讲述了该模型的一些局限性；第7节专门用来得出我们的结论。2 BanksLet us considerN（t）银行在借贷关系和金融市场时间t下相互作用。假设一个资产负债表由银行i的负债和资产组成（见图1）。权益Ei（t）、存款Di和债务Li（t）被分类为现金Ci（t）、信贷Ki（t）和金融资产Ji（t）作为资产。我们假设本行持有风险资产的ni（t）个单位，其市场价格为S（t），现金价格为Ci（t）。因此，风险资产的价值估计为Ji（t）=ni（t）S（t）。由于该银行最初由其银行存款人融资，我们假设ni（0）>0，Ci（0）>0。银行存款被描述为Di，这是一个恒定值。如果第i家银行购买Vi（t）单位的风险资产，那么ni（t+t） =ni（t）+Vi（t）和Ci（t+t） =Ci（t）- Vi（t）S（t）。如果第i银行出售thenni（t+t） =ni（t）- Vi（t）和Ci（t+t） =Ci（t）+Vi（t）S（t）。Vi（t）代表银行i在t时的交易量。此外，银行之间存在借贷关系。这种关系可以描述为不对称加权矩阵。让Wij（t）在时间t.6 Aki Hiro Sato、Paolo Tasca和Takashi IsogaiFig时表示为i银行向j银行的贷款金额。1.资产负债表模型。

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2022-5-8 04:14:54

Ei（t）代表股权、直接投资（t）存款、Li（t）债务、Ci（t）现金、Ki（t）信贷和Ji（t）金融资产。第i银行在t时对其他银行的债务估计为Li（t）=PNj=1Wji（t），第i银行在t时的银行信用估计为asKi（t）=PNj=1Wij（t）。因此，第i银行的生存条件为Ci（t）+Ji（t）+Ki（t）>Li（t）+Di（1），即如果Ci（t）+Ji（t）+Ki（t）≤ 当第一家银行破产时。我们假设第i家银行的交易对手可以获得其风险敞口的ρ×100%（0<ρ<1）。这可以表示为银行间相互联系的暂时发展。Wji（t）的更新规则是为所有i asWji（t+（t）=Wji（t）（如果Ci（t）+Ji（t）+Ki（t）≥ Li（t）+Di）ρWji（t）（否则）（2）如果我们可以重复地模拟基于代理的模型，那么从相对频率我们可以估计第i银行asPr[Ci（t）+Ji（t）的违约概率≤ Di+Li（t）-Ki（t）]≈M[Ci（t）+Ji（t）≤ Di+Li（t）- Ki（t）]Msim，（3）其中Msimis是s刺激的数量，M[Ci（t）+Ji（t）<Di+Li（t）-Ki（t）]是第i家银行的违约次数。资产价格和银行行为之间的动态互动7银行我必须在银行间市场的每一步都以存款利率向储户和以利率向贷款人付款。这样的薪酬福利（t+t） =Ci（t）- λDDi- λILi+λIKi，（4）其中λdre表示存款利率，λi表示银行间市场的利率。我们假设利率由λ给出=1+（年利率）T- 1、（5）在哪里t是每天测量的。年利率为1%且t=1【天】，日利率估计为2.67262×10-5.资本要求旨在确保银行拥有足够的资源来吸收资产负债表的冲击。

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2022-5-8 04:14:57

衡量个体银行健康状况的标准是其资本充足率（CAR）。1988年，根据《巴塞尔协议一》，资本充足率计算为一家银行的监管资本总额除以其风险加权资产。新巴塞尔协议修订版重新定义了风险权重的计算，并纳入了风险的三个主要组成部分：信贷、运营和市场风险。Bas el II修订版还将国际银行的最低资本充足率设定为8%，国内银行的最低资本充足率设定为4%。保守经营的银行倾向于拥有高性能的汽车来缓冲高损耗。此外，巴塞尔协议III修订版引入了d，即总资本与总风险加权资产的比率应大于8%，普通股一级资本与风险资产的比率应大于4.5%。银行资本与资产负债表是银行资本和准备金与总资产的比率。资本和准备金包括所有者投入的资金、留存收益、一般和特别准备金、准备金和估值调整。资本包括第1类资本（实收股份和普通股），这是世界各地银行系统的一个共同特征，以及总注册资本，其中包括几种特定类型的次级债务工具，如果需要资金来维持最低资本水平（包括二级和三级资本）。总资产包括所有非金融和金融资产。

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2022-5-8 04:15:01

CAR定义为asCAR=（一级资本）+（二级资本）（风险加权为集合），（6）其中一级资本定义为（一级资本）=（实收资本）+（统计准备金）+（披露的自由准备金）- （对子公司的股权投资）- （无形资产）- （当前和b/f损失）和二级资本TA（二级资本）=（未披露的准备金）8佐藤昭宏和保罗塔斯卡以及高石Isogai+（一般损失准备金）+（hybr id债务资本和次级债务）。风险权重取决于资产的种类。就现金和ZF证券而言，权重为0%。抵押贷款的权重为50%（巴塞尔协议一）或35%（巴塞尔协议二）。其他贷款和资产的权重为100%（巴塞尔协议一）或75%至150%（巴塞尔协议二）。股票有100%的权重（巴塞尔协议I和II）。在我们的模型中，我们假设总资本充足率近似为asCARi（t）=Ci（t）+Ji（t）+Ki（t）- 李（t）- DiJi（t）+Ki（t）×100（%），（7），一级普通股的公平比率近似为一级普通股（现金和普通股）与风险加权资产和运营风险的比率；CEARi（t）=Ci（t）Ji（t）+（1+λIc）Ki（t）+c|yi（t）| Vi（t）S（t）×100（%），（8）其中c是小于1的正常数。根据l II底座的要求，CARi（t）≥ 8 (%). 巴塞尔III协议要求≥ 除此之外，自2013年第三季度以来，增长了4.5%。这是一个银行系统的模型。此模型中的变量列在选项卡中。1.表1。银行和市场的变量。变量项st timeN（t）市场参与者的数量tf（t）趋势跟踪者的数量（t）风险资产的市场价格i（t）股票存款i（t）债务ci（t）现金i（t）信贷ji（t）金融资产wij（t）从银行i向银行jni（t）贷款金额金融资产的持有量vi（t）交易量i（t）投资态度fig。

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2022-5-8 04:15:05

图2显示了2000年以来8个国家的平均汽车保有量，数据可从世界银行数据库下载[19]。这张图表告诉我们，平均汽车在时间上是不同的，它的流量在4.0到12.0之间。资产价格和银行行为之间的动态互动9美国政治家的平均汽车保有量超过8%。从2000年到2010年，法国、德国和日本不到6%。加拿大和俄勒冈州占6%以上。然而，这些数值是全国的平均值。特定银行的估值高于平均值。例如，尽管日本的平均值不到5%，但日本三家大型银行（瑞穗金融集团、东京三桥金融集团和三井住友金融集团）的估值更高；截至2014年12月31日，瑞穗金融集团的总资本比率为15.09%[20]（见表2）。三菱东京金融集团（Mitsubishi Tokyo Financial Group）截至2014年9月31日的总资本比率为15.39%[21]（见表3）。截至2014年12月，三井住友金融集团的总资本比率为16.79%[22]（见表4）。世界银行报告的当前资本与资产比率是不考虑banksequity和as集合总额的国家银行的平均值。可能有必要根据银行资本和风险加权资产的规模来比较资本充足率。2000年2002年2004年2008年2010年2012年2014年日本联邦各州德国、法国和韩国代表。2.颜色在线。2000年至2013年期间，8个国家（日本、美国、德国、意大利、法国、瑞士、韩国和加拿大）的平均银行资本充足率。3市场机制风险资产通过共同市场进行交易。银行交易员买卖他们的风险资产。

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2022-5-8 04:15:08

为了简单起见，我们假设金融市场的投资态度是根据市场价格的上一次变化确定的。10佐藤昭弘、塔斯卡和伊藤隆志表2。瑞穗金融集团，截至2014年12月31日。项目金额巴塞尔协议III模板编号74812.42亿日元45Teir2资本2181.86亿日元58总资本96631.05亿日元59风险加权资产640239.07亿日元60Tier1汽车11.68%62Tier1汽车（普通股权Teir1）9.25%61汽车15.09%63表3。三菱东京金融集团，截至2014年9月31日。项目金额巴塞尔协议III模板编号1级资本12726.11亿日元45级资本3330.73亿日元58总资本16039.91亿日元59风险加权资产104160.64亿日元60级汽车12.21%62级汽车（普通股一级）10.97%61总汽车15.39%63表4。三井住友金融集团，截至2014年12月31日。项目金额巴塞尔协议III模板编号1级资本83662.28亿日元45级资本25479.49亿日元58总资本10914.78亿日元59风险加权资产649926.42亿日元60级汽车12.87%62级汽车（普通股本1级）11.17%61总汽车16.79%63市场参与者分为两类；潮流追随者和反对者。趋势跟随者是想在资产价格上涨（下跌）时买入（卖出）资产的交易者。反向交易者是指当资产价格下跌（上涨）时，想要购买（出售）资产的交易者。假设N（t）家银行在时间t交易一项单一资产。假设银行可以采取三种投资态度，分别编码为三种状态（买入：1，卖出：-1，等待：0）：yi（t+（t）=1的概率为p（+）i（R（t））0的概率为1- p（+）i（R（t））- p(-)i（R（t））-概率为p的1(-)i（R（t）），（9），其中p（+）（R）=erfcθ2i- 空气√2σ, （10）资产价格与银行行为的动态互动(-)（R） =erfc空气- θ1i√2σ.

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2022-5-8 04:15:11

（11） AI是一个决定银行行为的参数。如果ai>0，则i-thbank是趋势跟随者。如果ai<0，则第i家银行是反向投资者。θ1i和θ2i是第i银行的参数（θ1i<θ2i）。σ（>0）的值代表决策的不确定性。事实上，银行分为投资银行、零售银行和中央银行。中央银行有时会出于非盈利但政策导向的目的（例如，为了货币宽松而购买资产）交易股票。投资银行和零售银行对金融市场有不同的风险偏好。这些差异可以通过参数ai、θ1i和θ2i来调节。这些参数强烈依赖于市场条件和银行的风险应用。然而，总体而言，我们对银行的风险偏好没有足够的信息。我们需要根据有关宏观经济状况、银行资产负债表和市场情绪的可用信息推断模型参数。这个问题产生了本文件不打算调查的其他问题。参数估计应被视为未来的一项重要任务。这些是感知（价格变化）和三种投资态度之间的响应曲线模型。我们使用这些曲线将价格变化与投资态度联系起来。图3显示了三种投资态度的概率。概率可以通过使用θ1i、θ2i、a和σ进行调整。具体而言，θ1和θ2是描述对价格变化的一系列不响应的参数。θ1通常取负值，而θ2取正值。p（0）（R）的T hemode与（θ1i+θ2i）/2等价。如果我们将|θ|与|θ|区分开来，那么我们可以表示价格变化对投资态度的不对称反应。这一点也可以从原因上理解。此外，假设对风险资产的过度需求ni=1Vi（t）yi（t）驱动市场价格。

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2022-5-8 04:15:14

假设银行的交易量与其权益金额成比例：Vi（t）=η词（t）+Ji（t）+Ki（t）- 李（t）- Di, （12）式中η是从0到1的投资比率。基于银行基于风险的资本量，有一个控制银行价格波动风险的总体战略框架。一般来说，银行应在其经济资本的限制下进行风险交易。这是经济资本管理的基本要求[23]。基于风险的资本基本上与权益金额有关，尽管根据资产负债表数据精确计算基于风险的资本很复杂。因此，我们使用权益金额来确定银行的交易量。为保证市场价格为正，选择以下对数回报率：R（t）=对数S（t+（t）- 日志S（t），（13）12佐藤昭弘、塔斯卡和伊藤隆志。10.20.30.40.50.60.70.80.9-10-5 0 5 10Rp+（R）p（R）p（R）（a）0.10.20.30.40.50.60.70.80.9-10-5 0 5 10Rp+（R）p（R）p（R）（b）图3。科罗拉多在线。在（a）θ1i=-1.0，θ2i=1.0，ai=1.0，σ=2.0。（b）在θ1i=-2.0，θ2i=0.4，ai=1.0，σ=3.0。对数返回的ar e与超额需求成正比，R（t）=γNXi=1Vi（t）yi（t），（14），其中γ是一个正常数，表示对超额需求的响应。这个常数与价格弹性有关。来自Eqs。（13）和（14），我们有（t+t） =S（t）expγNXi=1Vi（t）yi（t）. （15）资产价格和银行行为之间的动态互动13银行交易股票后，银行的现金量和持有股票的数量是最新的。对于买方，如果Ci（t）≥ Vi（t）S（t）thenCi（t+t） =Ci（t）- Vi（t）S（t），ni（t+t） =ni（t）+Vi（t）。（16）对于se侧，如果ni（t）≥ Vi（t）thenCi（t+t） =Ci（t）+Vi（t）S（t），ni（t+t） =ni（t）- Vi（t）。

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mingdashike22

2022-5-8 04:15:17

（17） 4债务敞口第i家银行拥有权益Ei（t）=Ci（t）+Ji（t）+Ki（t）-李（t）-时间t的Di（t）。如果Ei（t）小于零，我们确定第i家银行破产。因此，将默认事件（DE）形式化是有用的，这样DE:=E=0:=CAR（J+K）/100%，（18）也可以被视为CAR的函数。假设对称加权矩阵Wij（t）描述了t时刻银行间的借贷关系。j银行的债务估计为Lj（t）=PNi=1Wij（t）。银行i在时间t的违约影响被定义为Wij（t）。为了估计最坏情况，我们假设等式（2）中的ρ设为零（ρ=0）。如果我们对ρ使用一个非零值，那么我们可以模拟这样一种情况，即第j银行对第i银行的债务的某个百分比是可收取的。设Q（n）ibe为第n次迭代中的累积损失。如果我们引入一个二元变量h（n）jsuch，即h（n）j=0（正常）和h（n）j=1（默认），那么银行i的累积损失可以计算为Q（n+1）i=Q（n）i+NXj=1W（n）ijh（n）j，（19），其中W（n）ij更新为W（n）ij=（W（n）-1） ij（h（n）-1） j=0）ρW（n）-1） ij（h（n）-1） j=1）。（20）初始条件为byQ（0）i=0，W（0）ij=Wij（t）。（21）如果i银行的累积损失Q（n）Io大于其权益Ei（t）Q（n）i>Ei（t），（22）14 Aki Hiro Sato和Paolo Tasca以及Takashi Isogai，那么我们承认i银行破产，并且se t h（n+1）i=1（它成为故障），否则h（n+1）i=h（n）i。我们在时间t+t asWij（t+t） =W(∞)ij。我们的目的是了解所有银行的总损失，该损失被称为H（t），由银行j的违约引发，估计为总损失（t）=Xj6=ih(∞)JCj（t）+Jj（t）+Kj（t）, （23）H（t）=NXi=1Hi（t），（24）在初始条件H（0）i=0（i6=j）下。

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2022-5-8 04:15:21

假设Cj（t）+Jj（t）+Kj（t）为银行j.5模拟的经济价值。为了计算该算法，我们设置了如表所示的参数。我们从均匀分布中采样参数。事实上，参数之间确实存在一些关系，它们是随时间变化的。然而，该数值模拟的目的是展示金融市场和趋势跟随者之间的相互作用，以及它如何发挥积极反馈机制和市场价格顺周期运动的作用。如果我们有关于银行的详细数据，我们可以设置更现实的参数s。此外，如上所述，很难获得关于所有银行行为的信息。我们应该考虑一种从银行余额表的可用信息中设置可靠参数的方法，然而，这样的扩展会使问题更加复杂。这是未来研究中需要分析和讨论的一个重要问题。在我们的数值模拟中，我们认为利率（5%）高于存款利率（1%），但一个并不比另一个高多少。当前的参数模型设置是最困难的情况。如果我们设定的利率高于存款利率，那么我们可以模拟一个比所提出的模型给出的假设更安全的情况。我们还选择了银行在时间t定义的总现金持有量asCtotal=NXi=1Ci（t），（25）和银行在时间t计算的总股票数量NXi=1ni（t），（26）资产价格和银行行为之间的动态互动15表5。

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2022-5-8 04:15:24

模型参数初始银行数量N（0）=100初始市场价格S（0）=1θ1从均匀分布U中取样(-1.0, -0.3）θ2从均匀分布U（0.3，1.0）中取样，a′i（t）从均匀分布U（a，a+2.1）ai（t）’ai+a′i（t）中取样，其中a′i（t）从U中取样(-σa，σa）从均匀分布U（3.0，4.0）中取样σ从均匀分布U（2000，3000）中取样Ci（0）从均匀分布U（2000，3000）中取样ni（0）从均匀分布U（100，500）中取样Wij（0）从均匀分布U（100，200）中取样存款利率λD=2.7262×10-5（1%）银行间利率λI=1.3368×10-4（5%）投资比率与等式η=0.001价格弹性常数γ=0.1 ai的随机性（t）σa=0.3回收率ρ=0.0从均匀分布U（100500）中取样的平均链接数6，作为描述银行状况的代表性数量。趋势跟随者与总交易者的比率α（t）=Ntf（t）N（t），（27），其中Ntf（t）是趋势跟随者的数量。分数α（t）被用作描述时间t时金融市场的一个参数。我们可以通过在时间t时改变每个银行i的ai（t）来控制α（t）。通常，由于参与者交易策略机制的演变，趋势跟随者的数量占市场参与者总数的分数随时间而变化。为了考虑作用α（t）的时间依赖性，我们对ai（t）=ai+a′i（t）引入了一些随机性，其中a′i（t）是从均匀分布中采样的(-σa，σa）。这里σ是一个正常数。图4显示了（a）α（0）=0.31，（b）α（0）=0.48，（c）α（0）=0.56和（d）α（0）=0.75时的市场价格。α（0）=0.31（共犯主导市场）代表了一种情况，即在市场中，共犯占主导地位。

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2022-5-8 04:15:27

α（0）=0.48（反向预期市场）对应于反向预期者仍然占主导地位，但趋势跟随者的数量多于α（0）=0.31的情况。在α（0）=0.56（趋势跟随者占主导地位的市场）的情况下，趋势跟随者在市场中比反向者多。α（0）=0.75（趋势跟随者主导市场）表明趋势跟随者在市场中占主导地位。我们比较了这四种情况，并检验了α（t）对市场条件的依赖性。标签。6显示了四个案例的市场价格的描述性统计。如图5所示，由于银行破产，我们确认α（t）具有一定的方差，并且在时间上有很大的变化。也就是说，如果一家银行在时间t破产了16佐藤昭弘、塔斯卡和伊藤隆志，那么N（t+1）=N（t）- 1.如果它是进一步的趋势跟随者，那么Ntf（t+1）=Ntf（t）- 1.e图的持续时间相当于100年（36500天）。图6显示了现金总额，图7显示了r isky资产总额。标签。7和8显示现金和风险集合总额的描述性统计。当市场价格下跌时，风险资产总额减少，损失总额增加。这种情况可以在α（0）=0.75时得到证实。表6。四个案例的市场价格描述性统计。α（0）平均中值最小值最大值0.31 0.396906 0.388796 0.0021480.288575 0.9257970.48 0.422041 0.419790 0.003362 0.276761 0.8901190.56 0.268880 0.260136 0.015824 0.025530 0.8762530.75 0.024344 0.001470 0.004728 0.000013 0.838115表7。四个案例现金总额的描述性统计。α（0）平均中值Var Min。

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2022-5-8 04:15:31

最大0.31 221025.65 216784.15 434426403.00 193298.04 258798.490.48 222981.91 221224.41 471846434.54 190538.46 262366.220.56 200522.00 193584.94 686616124.42 163129.25 271543.810.75 262675.93 265049.78 959870096.96 179773.39 329123.678表8。四种情况下风险资产总额的描述性统计。α（0）平均中位风险最小值最大值0.31 199288.73 193253.00 711326678.75 162122.00 253637.000.48 198077.09 199944.00 827698672.91 150323.00 253288.000.56 173392.31 167072.00 710520661.60 132277.00 253255.000.75 137052.78 128987.00 1839165861.20 68731.00 253252.00如果对手对总交易者的比率增加，那么价格变动将使EEM均值回复。如选项卡所示。6.在这四种情况下，在α（0）=0.31时，承包商主导市场的方差最小。其他情况（α（0）=0.56和0.75）显示出更高的波动性，并对应泡沫和崩盘之间的顺周期市场行为。如选项卡中所示。7.资产价格与银行行为之间的动态互动170.20.40.60.8t市场价格（a）0.20.40.60.8t市场价格（b）0.20.40.60.8t市场价格（c）0.20.40.60.8t市场价格（d）图4。颜色在线。（a）（a）反向主导市场，（b）反向主导市场，（c）趋势跟随者主导市场，以及（d）趋势跟随者主导市场的市场价格。8.研究表明，与其他情况相比，α（0）=0.56时的现金和风险资产总额波动较小。这意味着，在α（0）=0.56时，趋势跟随者-主导市场的银行系统中的现金和风险资产总量的变化幅度小于其他情况（α（0）=0.75）。也就是说，如果趋势跟随者在市场中占主导地位，那么市场的顺周期行为将对市场参与者有害，并可能使银行系统更加不稳定。累积损失H（t）如图8所示。

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2022-5-8 04:15:34

据说，如果市场参与者是同质的，那么损失的总金额要少于更异质的情况。在趋势跟随者主导市场和反向主导市场中，破产的数量都大于趋势跟随者主导市场和反向主导市场等其他两种情况。当市场价格回暖时，逆向投资者可能会从市场中获得利益。当市场价格顺周期时，趋势跟随者可能会从市场中获得利润。无花果。9和10显示了市场价格与现金总量之间以及市场价格与总损失之间的卡特尔曲线。我们发现，均值回复价格变动对银行的危害可能小于高波动价格变动。图11显示了（a）α（0）=0.31，（b）α（0）=0.48，（c）α（0）=0.56和（d）α（0）=0.75时的时间序列资本充足率（CAR）。经证实，银行18佐藤昭弘（Aki Hiro Sato）和保罗塔斯卡（Paolo Tasca）以及高石Isogai0。20.250.30.350.40.45talpha（a）0.40.420.440.460.480.50.520.540.560.580.6talpha（b）0.450.50.550.60.650.70.75talpha（c）0.680.70.720.740.760.780.80.820.840.860.880.9talpha（d）图5。颜色在线。α（t）的时间发展；（a）反向主导市场，（b）反向主导市场，（c）趋势跟随者主导市场，以及（d）趋势跟随者主导市场。其中破产的有一辆小型汽车。在银行破产之前，汽车的价值下降了。因此，违约概率应该是CAR的函数，它不是齐次的。一般来说，反向投资者占主导地位的市场表现出均值回复的价格波动，而趋势跟随者占主导地位的市场使市场价格波动。

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2022-5-8 04:15:37

然而，逆反者的汽车倾向于减少，而趋势跟随者的汽车倾向于增加。在某些情况下，我们比较了CAR和CEAR的灵敏度。图12显示了100个银行（α（0）=0.79）的CAR和C EAR的节奏发展。当银行破产时，他们的汽车最终会下降，然而，他们的资本充足率并没有改变。这意味着汽车可以用作衡量银行状况的指标，但CEAR可能不会用作此类目的的指标。汽车的灵敏度非常高。我们应该认识到CAR和CEAR在特性上的差异。6讨论我们的方法有很多局限性。第一个问题与简单和复杂的基于代理的模型之间的关系有关。通常，简单的代理模型过于简单，无法应用实际的风险估计。资产价格和银行行为之间的简单动态互动的主要目的是19t总现金（a）t总现金（b）t总现金（c）t总现金（d）图6。颜色在线。现金总额；（a）反向者主导市场，（b）反向者主导市场，（c）趋势跟随者主导市场，以及（d）趋势跟随者主导市场。基于代理的模型是指定我们想要绘制的场景中假定的角色和组件。通过建模过程，我们最终了解了这些问题的结构，并确定了角色和组件。在采购案例中，我们使用基于年龄的简单模型来确定金融资产在资产负债表中的基本关系、代理人和角色。同时，基于复杂agent的模型的主要目的是捕捉、再现和模拟现象。为此，我们还考虑如何校准模型参数。一般来说，要在可靠的程序下评估所有参数并不容易。我们有时会面临参数的模糊性，从而得出类似的结果。

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2022-5-8 04:15:40

也就是说，不同的参数集可以产生类似的结果。这个问题与参数的非线性有关。众所周知，一个简单的基于agent的模式l经过改进后往往会变成一个基于复杂agent的模式。如果我们改进我们的模型，最终我们模型的目的将从结构规范转变为风险评估。在这种情况下，我们还将解决c校准问题。我们方法的第二个限制是参数校准。我们对实际的银行系统一无所知。事实上，可以使用金融和银行系统的部分数据；然而，我们没有校准模型参数的所有数据。此外，我们基于代理的模型过于简单，无法应用于实际银行网络的风险评估。尽管它很简单，但我们可以理解银行之间的相互作用，并用它来开发和测试20佐藤昭弘（Aki Hiro Sato）、Tasca（Paolo Tasca）和Takashi（Takashi Isogaitto）持有股票的总数（a）持有股票的总数（b）持有股票的总数（c）持有股票的总数（d）图7。颜色在线。（a）风险资产总额；（a）反向主导市场，（b）反向主导市场，（c）趋势跟随者主导市场，以及（d）趋势跟随者主导市场。【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】【典型句型】。8.颜色在线。四种情况下的经济损失总数H（t）。指标。例如，我们可以认识到，金融资产有潜力发挥共同因素的作用，现金充足率和资本充足率资产价格和银行行为之间的动态互动210 0.2 0.4 0.6 0.8 1市场价格（a）0 0.2 0.4 0.6 0.8 1市场价格（b）0 0.2 0.4 0.6 0.8市场价格（c）0 0.2 0.4 0.6 0.8市场价格（d）图9。

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2022-5-8 04:15:44

市场价格与现金总额之间的散点图；（a）反向者主导市场，（b）反向者主导市场，（c）趋势跟随者主导市场，以及（d）趋势跟随者主导市场。比率可以作为估计的指标。此外，如果我们能以银行的角度计算它们的相关性，我们就能量化共同因素的强度。第三个限制与模型的表达式有关。我们使用矩阵来描述银行之间的关系。然而，银行有时会因新成立、破产和并购而出现或消失。matrixrepresentation无法表达这些事情。然而，我们的目标是识别银行资产负债表中的重要组成部分，并对它们有更深入的了解。虽然我们对银行和金融系统进行了简化，但我们建立了一个有用的基准参考模型，阐明了银行行为之间的反馈回路以及资产价格如何影响违约风险。根据国际清算银行2015年第一季度的综合银行统计数据[24]，所有银行国籍的总资产为70082.7（十亿美元），贷款和存款总额为65919.9（十亿美元），债务证券总额为7862,0（十亿美元）（见表9）。我们发现资产总额大于债务证券的负债。也就是说，我们可以证明我们的假设，即对金融市场的敞口大于银行间网络中的借贷金额。22佐藤明博、塔斯卡和Isogai0.2 0.4 0.6 0.8 1市场价格（a）0.2 0.4 0.6 0.8 1市场价格（b）0.2 0.4 0.6 0.8市场价格（c）0.2 0.4 0.6 0.8市场价格（d）图10。

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2022-5-8 04:15:47

市场价格和总损失之间的散点图；（a）反向者主导市场，（b）反向者主导市场，（c）趋势跟随者主导市场，以及（d）趋势跟随者主导市场。表9。国际清算银行2015年第一季度合并银行ing统计数据。该金额是所有CSB报告银行的总和。未偿金额，以十亿美元计。项目金额外国索赔（直接对手）27077.7外国索赔（最终风险）24231.7国内索赔（直接对手）46882.2国内索赔（最终风险）46627.4总资产70082.7负债（总计）65919.9负债（其中贷款和存款）45095.7负债（其中Deb t证券）7862.0负债（其中衍生品）6336.0总股本4809.17结论和未来工作我们强调，在我们建议的模型中，我们能够捕捉银行行为和资产价格之间的关系。我们描述了银行违约概率和资产价格动态之间的正反馈回路。结果表明，顺周期银行的行为（即故障概率和资产价格之间的反馈回路）可以解释资产价格泡沫的形成及其破裂。银行间市场的特征在资产价格和银行行为之间的动态互动中发挥作用23（a）（b）（c）（d）图11。颜色在线。各银行资本充足率；（a）反向者主导市场，（b）反向者主导市场，（c）趋势跟随者主导市场，以及（d）趋势跟随者主导市场。如果金融市场中的风险敞口大于银行间网络中的资本敞口，则上下文将扮演次要角色。从这个角度来看，银行间市场只允许我们将个人违约概率浓缩为系统违约概率。

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2022-5-8 04:15:50

资本充足率（杠杆率）是监测违约可能性的有用指标。至于未来，我们需要根据详细的数据来检验我们的假设，并估计概率。模型参数明显取决于金融市场的宏观行为和银行违约概率。然而，这些参数在很大程度上也取决于市场状况和银行的风险偏好。不幸的是，我们总体上没有足够的关于银行风险偏好的信息。我们需要推断宏观经济状况、银行资产负债表和市场情绪。本文为进一步研究这一重要问题铺平了道路。因此，根据有关实际银行行为的可用信息进行参数估计是未来的关键任务。利益冲突作者声明与本手册无利益冲突。视图是作者的视图，不一定反映B银行（德国银行、日本B银行）的视图。24佐藤明博、塔斯卡保罗和高石Isogai-10 100 200 300 500 600 800 900 1000吨（a）0 100 200 300 500 600 900 1000吨（B）图12。颜色在线。（a）CAR和（b）CEARatα（0）的时间发展=0.79。确认这项工作得到了科学研究援助基金（KAKENHI）（B）（26282089）的财政支持。参考文献1。北卡罗来纳州比尔、兰德公司、H.巴蒂、K.克罗克森、R.M.梅、M.A.诺瓦克：《个人与系统风险和监管者的困境》。PNAS 10812647–12652（2011年）。资产价格和银行行为之间的动态互动252。M.蒙塔尼亚和T.勒克斯：《枢纽和恢复力：走向更现实的银行间市场模型》。基尔工作文件，第1826号（2013年）。赫尔宾，D.：全球网络化风险和如何应对，《自然》杂志，第497页，第51-59页（2013年）。塔斯卡，P.和巴蒂斯顿，S.：市场顺周期性和系统性风险。

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