全部版块 我的主页
论坛 经济学人 二区 外文文献专区
1225 47
2022-06-01
英文标题:
《Corporate payments networks and credit risk rating》
---
作者:
Elisa Letizia, Fabrizio Lillo
---
最新提交年份:
2018
---
英文摘要:
  Aggregate and systemic risk in complex systems are emergent phenomena depending on two properties: the idiosyncratic risks of the elements and the topology of the network of interactions among them. While a significant attention has been given to aggregate risk assessment and risk propagation once the above two properties are given, less is known about how the risk is distributed in the network and its relations with the topology. We study this problem by investigating a large proprietary dataset of payments among 2.4M Italian firms, whose credit risk rating is known. We document significant correlations between local topological properties of a node (firm) and its risk. Moreover we show the existence of an homophily of risk, i.e. the tendency of firms with similar risk profile to be statistically more connected among themselves. This effect is observed when considering both pairs of firms and communities or hierarchies identified in the network. We leverage this knowledge to show the predictability of the missing rating of a firm using only the network properties of the associated node.
---
中文摘要:
复杂系统中的聚合风险和系统风险是一种突发现象,取决于两个特性:要素的特殊风险和要素之间相互作用网络的拓扑结构。虽然在给出上述两个属性后,人们对总体风险评估和风险传播给予了极大的关注,但对风险在网络中的分布及其与拓扑的关系知之甚少。我们通过调查240万家意大利公司的大型专有支付数据集来研究这个问题,这些公司的信用风险评级是已知的。我们记录了节点(企业)的局部拓扑性质与其风险之间的显著相关性。此外,我们还证明了风险的同质性的存在,即具有相似风险状况的公司在统计上更倾向于彼此之间的联系。当考虑网络中确定的成对企业和社区或等级时,就会观察到这种影响。我们利用这些知识,仅使用关联节点的网络属性来显示公司缺失评级的可预测性。
---
分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述:Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模,包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用,以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用,包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题;计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题;计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议(例如TCP/IP)的论文通常更适合网络和因特网体系结构(CS.NI)类别。
--
一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
--

---
PDF下载:
-->
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2022-6-1 18:00:39
公司支付网络和信用风险比率意大利比萨卡瓦列里广场356126号Lisa Letiziaaand Fabrizio Lillo1,2,3 Cuola Normale Superiore。letizia@sns.itDepartment博洛尼亚大学数学系,意大利博洛尼亚圣多纳托广场5号,40126,法布里齐奥。lillo@unibo.itCenter对于分析、决策和社会而言,复杂系统中的人类技术极、米兰、意大利抽象聚合和系统风险是突发现象,取决于两个属性:元素的特殊风险和元素之间交互网络的拓扑结构。虽然在给出上述两个属性后,人们对风险评估和风险传播的集合给予了极大的关注,但对风险在网络中的分布及其与拓扑的关系知之甚少。我们通过调查240万家意大利公司的大型专有付款数据集来研究这个问题,这些公司的信用风险评级是已知的。我们记录了节点(实体)的局部拓扑属性与其风险之间的显著相关性。此外,我们还表明了风险同质性的存在,即具有类似风险特征的企业在统计上彼此之间的联系更紧密。当考虑网络中确定的成对企业和社区或层级时,就会观察到这种影响。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-1 18:00:42
我们利用这些知识,仅使用相关节点的网络属性来显示企业缺失评级的可预测性。关键词:金融网络-企业网络-信用风险-信用评级-机器学习JEL分类:C45-C88-G21-G33-L14评估复杂系统中出现的总风险在经济、金融、流行病学、基础设施工程等各个领域都至关重要。。大量近期文献从理论和经验上探讨了风险如何传播【Pozzi等人,2013年】,以及当每个实体的风险已知时如何评估总风险【Nier等人,2007年】,以及它们之间相互作用网络的拓扑结构。这两个方面都很重要,但它们之间的相互关系却相对较少探讨。在理论研究中,通常假设特质风险和拓扑结构之间是独立的,而在实证研究中,相关性是调查数据集中存在的相关性。但是,节点的特殊风险与其局部拓扑属性(如度、中心性、社区等)之间有什么关系(如果有)?在本文中,我们通过研究一个特别重要的总体风险评估系统来回答这个问题,即企业之间的互动网络。评估企业风险是信贷系统的基本活动之一。银行花费大量资源审查企业的资产负债表,以便准确估计其风险、内部评级,并提供反映企业偿还贷款能力及其违约概率的信用条件。企业的风险取决于任何特殊因素(例如。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-1 18:00:45
资产负债表、管理结构等)以及工业部门或其地理位置【Treacy和Carey,2000年,Crouhy等人,2000年,Crouhy等人,2001年】。然而,企业并不是孤立地生活,而是每天相互交流。这种互动可能有不同的类型,包括供应链、支付、商业伙伴关系、金融合同和共同所有权所产生的互动。互动的结构是复杂和多方面的,但其知识对于宏观经济学家以及信贷和银行业了解经济动态、商业周期、公司控制结构,当然还有企业风险(单独或合并)至关重要。在这里,我们研究了企业风险和它们之间的相互联系之间的相互作用。该网络由一家大型欧洲银行(Europeanbank)提供的大型专有数据集构建而成。该数据集包含200多万家意大利公司每天收集的付款,以及其中大部分公司的内部风险评级信息。我们想了解企业在网络中的角色是否以及在哪些方面可以提供风险信息。这一点很重要,原因有二。首先,即使一家公司的风险并非所有对应方都知道,也可能会影响其与其他公司的互动能力。例如,较差的评级(即高风险)可能会妨碍获得信贷,因此可能会导致对供应商的付款减少或延迟。如果供应商存在高风险,则缺失或延迟付款可能会阻碍其自身的付款,从而增加缺失付款和财务困境蔓延的可能性。第二个原因是,在某些情况下,对一家或一组公司的风险性缺乏了解或不准确。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-1 18:00:48
在这些情况下,网络属性和风险之间的相关性可以允许或改进风险评估。事实上,在本文的最后一部分,我们将展示如何利用节点的网络属性预测相应企业的风险。以往关于企业网络的研究主要集中在所有权上【Kogut和Walker,2001年,Souma et al.,2006年,Vitali et al.,2011年,Romei et al.,2015年,Garcia Bernardo et al.,2017年】,并没有涉及实证部分,而是涉及建模【Huremovic和Vega Redondo,2016年】。例外情况是对日本经济体系的实证研究【Ohnishi等人,2009年,Watanabe等人,2012年】,其中的联系代表了买方与供应商之间的关系,但没有关于交换金额的信息。在开创性的工作中【Acemoglu等人,2012年】,即使理论框架也适用于单个企业,但由于缺乏更细粒度的数据,实证部分将重点放在聚合、行业网络上。将薪酬用作经济实体之间互动的代理并非新鲜事,主要针对银行进行了系统风险研究【Soram–aki等人,2007年,Rodam等人,2009年,Battiston等人,2012年,Bargigli等人,2015年,Fukuyama和Matousek,2016年】,然而,可以选择其他方式来描述相互作用【Elliott等人,2014年,Cimini等人,2015年,A ffinito and Pozzolo,2017年,DErrico等人,2017年】。显然,对企业之间的支付网络了解甚少,主要是因为缺乏数据。至于评级预测,它可以嵌入到现在广泛的分类问题文献中【Friedman等人,2001年】。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-1 18:00:51
在信用评级评分中使用机器学习技术的想法之前已经探讨过【Altman等人,1994年】,但在这种情况下,评级的预测值都来自资产负债表,因此结果与我们的结果不可比较。其他研究使用更多的异质信息来预测评级【Wilson和Sharda,1994,Grunert等人,2005,Lee,2007,Parnes,2012】。本文从几个方面对这些文献流作出了贡献。首先,我们通过考虑标准网络度量,如度和强度分布以及组件分解,研究支付网络的拓扑性质。我们发现,本文研究的大型支付网络具有其他复杂网络中观察到的相同特性,即它们是稀疏的,但几乎完全由单个组件组成,它们是无标度的小世界。然后,我们研究了企业在支付网络中的风险分布,以量化节点或节点组的网络属性与节点所代表的企业风险之间的依赖关系。本文最主要也是最具创新性的贡献是记录了这种相关性的存在。我们发现风险的同质性,即企业与风险相似的企业互动的趋势。这是一个两节点属性,但在更大的聚合规模下,观察到类似的行为,甚至更清楚。通过使用不同的方法检测到的企业社区,往往显示出具有特定风险类别的企业数量在统计上非常丰富,这表明评级相似的企业倾向于通过支付联系在一起。因此,风险不会在网络上均匀分布,而是集中在特定区域。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群