系统性风险下的消防销售和借款优化

2022-6-6 21:00:06

系统性风险下的消防销售和借款优化*Maxim Bichuch+Zachary FeinsteinTuesday 2ndOctober，2018Abstracts本文提供了一个框架，用于建模网络中的金融传染，该网络受零售和价格影响，但允许企业借贷以弥补其不足。我们考虑保敦抵押贷款和抵押贷款。这项工作的主要成果是为清算解决方案（即支付、清算和借款）的存在和唯一性提供充分的条件；在这种情况下，任何清算解决方案都是聚合博弈的纳什均衡。AMS科目分类91G99、9 0B10、91A06。JEL受试者分类G32。关键词系统性风险、网络、甩卖、借贷、金融传染。1简介传统金融风险将每家金融公司视为独立的实体，不相互影响或加剧彼此的下行事件。相比之下，系统性风险考虑的是单个银行或多个银行的困境蔓延到整个金融系统的风险，包括威胁整个系统健康的风险，这是由于企业之间的互动特点造成的。这种债务的蔓延也被称为金融危机。这些传染性事件可能通过本地联系（如合同义务）或全球联系（如对资产价格的影响）发生。这种系统性事件发生在2007-2009年金融危机期间，整个金融系统都面临着失败。由于这一威胁，这一事件导致政府干预，需要大量救助，并直接导致全球衰退。

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

2022-6-6 21:00:11

正是由于这些原因，系统性事件的建模至关重要。本研究将通过引入借贷和再销售的概念，推进此类事件的建模。本文将扩展[15]中的Eisenberg-Noe网络模型方法。该文件考虑了银行间债务网络，并确定了均衡支付。中央银行和监管机构已应用艾森伯格-诺伊模型研究其管辖范围内银行系统的连锁故障，参见，例如。，[5, 25, 10, 16, 32, 20, 7].Eisenberg-Noe模型先前已被扩展，以包括更现实的传染结构；这包括破产成本、CRO s控股和零售销售。关于这些扩展的调查，我们参考[34、31、26]。在我们的工作中，我们将具体考虑与零售相关的扩展。例如，[14、27、21、3、12、34、4]研究了单个（代表性）非流动资产的固定收益率销售，例如，[17、19、18]研究了多个非流动资产的固定收益率销售。本文件的目标是研究信心和流动性对系统性风险和金融传染的影响。为此，考虑修改后的艾森伯格Noe网络模型，在此模型下，存在一个银行网络，银行网络之间存在联系，重新呈现银行间负债；此外，银行持有可能需要清算的非流动资产，以筹集资金。在正在研究的危机事件期间，*感谢两位匿名推荐人的宝贵意见。+约翰·霍普金斯大学应用数学和统计系，巴尔的摩北查尔斯街3400号，MD21218。mbichuch@jhu.edu.这项研究得到了艾奇逊·J·邓肯统计研究促进基金的部分支持圣路易斯华盛顿大学电气与系统工程系。

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

kedemingshi

2022-6-6 21:00:14

美国密苏里州路易63130，zfeinstein@wustl.edu.the资产出售受到证券销售的影响。此外，除了清算资产外，企业还可以通过短期借款筹集资金。假设短期利率是金融系统和特定银行信心的函数；因此，企业可能会有不同的利率。本文重点研究了两种筹资方式下银行决策的纳什均衡。该项目的新颖之处在于考虑了增加储备水平和筹集现金的其他途径。具体来说，需要考虑的一个领域是借款。大多数银行依靠短期借款为其日常运营提供资金。当前项目为该领域带来了好处，因为它为系统性风险增加了另一个维度——信心，以及通过借贷利率表示的特定信心。尽管人们普遍认为信心是金融业最重要的支柱之一，但众所周知，它很难量化和预测。这个问题包括两个主要问题：如何以可测量的方式量化信心；如何将该数量转换为现金流，即如何将该数量与银行的现金流联系起来。我们使用市盈率（P/B）作为市场信心的代表；另请参见[30]，这是研究系统性风险时最早包含信心的论文之一。我们还分别参考了[33]和[8]中的简化形式和结构模型，该模型引入了在实现违约之前银行间贷款按市值减记的概念；在这样做的过程中，这些作品融合了这样一种理念，即信任或缺乏信任可以成为另一种传染途径。

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

2022-6-6 21:00:17

至于第二个问题，将通过假设P/B是影响银行为其日常运营提供资金而必须支付的短期借款利率的变量之一，来实现与fa银行现金流的连接。[23]中也提出了这一点，其中列举了流动性和信心作为额外渠道的例子，这些渠道可能会因传染而产生重大损失。[9]中提出了一个模型，用于在计算单个银行的感知风险时量化和捕捉这种影响。金融网络中的内生利率在[6]中计算。这与筹集现金偿还债务的其他可能性紧密相关。事实证明，借贷能力和总体流动性是2007-2009年金融危机的主要原因之一，监管机构采用的解决方案之一是增加隔夜贷款市场的流动性。本文结合上述特点评估金融系统的系统性风险。特别是，propose d框架具有足够的通用性，可以包含上述所有概念。该模型是[15]框架的扩展，包括借款、信用、流动性和再销售。本文的组织结构如下。第2节包含对艾森伯格Noe模型的初始修改的详细信息，该模型包括我们将扩展的零售额。第3节分析了通过出售和借贷进行的最佳清算，以及一些简单的例子。第4节包含了额外的限制，即所有借款都必须进行抵押。第5节对对称系统和根据欧洲银行业数据校准的系统进行了数值案例研究。

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

2022-6-6 21:00:21

附录中提供了所有结果的顶部。2原始艾森伯格-诺伊火灾销售模型我们希望从一些简单的符号开始，这些符号将在整个手稿中使用。我们将把i=1，…，设为，。。。，n、 j=1，。。。，mand[·]i=1，。。。，分别指定n×m维矩阵和n维向量，其中diag（[·]i=1，…，n）是n×n矩阵，对角线元素（i，i）是向量的第i个坐标。此外，1n×mis是一个n×m矩阵（1nis是一个n×1向量），所有元素为1。给定n个相互关联的银行，表示Lij≥ 0表示银行i对j的负债，对于i，j=1。。。，n、并表示“pi=Pnj=0LI”为银行i的总负债。负债Li0，i=1。。。，n被假定为i银行对银行网络之外的实体的外部责任。假设Li0≥ 在按比例支付方案下，[π]ij=πij表示相对负债，如果πij=Lij'piif'pi>0，则πij=0，否则，对于i=1。。。，n、 j=0。。。，n、这些定义了n×（n+1）矩阵∏。此外，假设银行i具有流动性捐赠ci≥ 0和非流动捐赠ai≥ 虽然流动性捐赠可以被视为现金，但非流动性捐赠是以实物资产为单位的，因为这些资产的清算价格仍有待确定，并将被假定为取决于出售的规模。目前，该价格将由q表示。根据[15、14、4、17]的网络模型，名义付款由p=(R)p给出∧c+平方+πp,其中si∈ [0，ai]是指公司i出售的非流动资产数量，按市值计价，价格为q，ci是其现金储备。

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…

2022-6-6 21:00:25

在整个工作过程中，我们将表示x∧y=（最小值（x，y）。。。，最小值（xn，yn））初始资产负债表资产负债表流动性银行间PNJ=1流动性不足银行间PNJ=1流动性不足银行间PNJ=1流动性不足银行间PNJ=1流动性不足银行间资产负债表更新资产负债表资产负债表流动性*如果（s）*i+s-i） +l*iShortfallhiInterbankPnj=1πjipjIlliquid（ai- s*i） f（s）*i+s-i） InterbankPnj=1Lijiexternall10总“piCapitalAssets-负债图1：案例III中公司i在支付和价格更新前后的风格化资产负债表。对于x，y∈ 注册护士。该模型中存在一个隐含的无卖空约束。假设非流动资产的反向需求曲线f通过q=fnXi=1si！提供均衡价格！。以下是关于反向需求函数f的假设：假设2.1。反向需求函数f:R+→ [0，1]严格递减，且两次连续可微分，f（0）=1。让M≥Pni=1aif（0）=Pni=1aibe非流动资产的初始总市值，f（M）>0。此外，假设一阶导数f′：R+→ -R+不减损。进一步假设映射∈ [0，M]7→ s f（s）严格递增，s∈ [0，M]7→dds（sf（s））=2f′（s）+sf′（s）<0是严格负的。备注1。在这里和其他地方，通过本手稿简化符号，单侧导数off，例如在区间[0，M]末端计算的导数，将被称为导数。直觉是，在正常时期，资产的价格是一。然而，在资产出售期间，由于缺乏流动性，非流动资产的价格被人为压低。因此，假设银行不需要清算资产，资产的账面价格为1，否则，清算价格将设置为q∈ （0，1）。此外，我们还引入了一个概念，即价格越低，价格下降越慢。

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

2022-6-6 21:00:29

最后，如果abank出售一个额外的单位，它将获得正的但边际递减的现金。这与订单簿的构造是一致的。在本项目中，将使用[4]中的清算规则。也就是说，企业必须清算非流动资产，以便有足够的准备金来满足其负债，即s=a∧\'\'p-c-Πpq。我们注意到，在regularnetwork【15，定义5】和假设2.1下，付款p和价格q之间的联合均衡在该清算规则下是唯一的。3减价销售和借款之间的最佳权衡我们现在从每家银行的角度制定一个优化问题。该行可能面临现金短缺，有两种筹资渠道：部分清算其持有的非流动资产，或借入额外资金(li）除LI0外，暂时推迟资产出售。市盈率（P/B）用于代表银行的信心。需要注意的是，资产出售和资金借贷都会影响市盈率。假设i银行的利率为ri，这可能是LIBOR利率等参数的函数。例如，这些参数包括[9]中建议的可量化信任代理。然而，由于模式l是静态的，因此将假定这些参数是固定的，并假定静态利率。此外，定义-i=Pnj=1，j6=isj。因此，有三个案例需要考虑每个银行i：案例i：银行i基本上破产。在这种情况下，银行的账面价值低于其债务，也就是说，即使银行以假设价格f（0）=1出售其非流动资产，在非正常非再出售时间内，银行仍将对其债务进行违约。这是“pi>ci+ai+nXj=1Lji”。

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

2022-6-6 21:00:34

（3.1）在这种情况下不存在借贷，因为人们会认为向根本无力偿债的银行贷款是不明智的。包括如[28，13]中所述的破产公司通知，假设在所研究的危机期间，任何基本上有偿付能力的银行都不会支付任何债务，即在案例i中，任何银行的pi=0。这些银行不会参与融资销售，因为它们的资产将在稍后的时间在破产法院分配或清算。由于我们允许所有其他银行借款以弥补其负债，我们将假设所有不在案例I中的银行的pi=’pi。案例II：银行I有偿付能力，无需借款，也无需资产清算。这是ca se if'pi≤ ci+nXj=1πjipj。（3.2）案例三：银行一基本上有偿付能力，需要借款和资产清算。这是Ifci+nXj=1πjipj<πpi的情况≤ ci+ai+nXj=1Lji。在这种情况下，银行可以决定借入和清算多少资金，或进行多少债务重组，以优化其现金流，即最大限度地减少因支付利息而产生的费用和因转售而产生的损失。在这种情况下，银行可以根据需要借入资金。所有这类银行的集合将被表示为C。只有在银行基本上有偿付能力且资产的名义价格为1的情况下，借款才能且将只在la st ca se发生。因此，本节的其余部分以及本文的大部分内容将重点关注案例III中的银行。即案例III中的银行i寻求最佳清算*i（s）-i） =arg分钟∈[0，ai]s（1- f（s）-i+s））+ri（hi- s f（s）-i+s））+（3.3）非流动资产单位，其中hi=(R)pi-ci+Pjπjipj是银行i的流动资金短缺。请注意，所需借款总额ligiven siis销售li=（hi- sif（s）-i+si））+。我们现在已经准备好证明纳什均衡的存在。附录A中给出了定理m的证明。定理3.1（纳什均衡的存在性）。

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

2022-6-6 21:00:37

在假设2.1下，存在纳什均衡清算策略**=s*（s）**-1), ..., s*n（s）**-n）∈Qni=1[0，ai]，由此产生的均衡价格q**= f（Pni=1s**i）。现在我们将注意力转向纳什均衡策略的唯一性。事实上，我们可以用等式极小化问题来重新构造最优清算问题*i（s）-i） =arg分钟∈[0，ai]{s（1- f（s）-i+s））+ri（hi- s f（s）-i+s））| sf（s-i+s）≤ 嗨}，我∈ C、（3.4）现在，让我们考虑一个流动性和最终价格之间的修正均衡问题，其中约束条件中的价格被变量q替换∈ （0，1）.s+i（s，q）=arg分钟∈[0，最小值{ai，hiq}]s1.- fXj6=isj+s+ 国际扶轮社你好- s和fXj6=isj+s, 我∈ C、（3.5）下面的定理现在断言了纳什均衡的唯一性。附录B给出了证明。定理3.2（纳什均衡的唯一性）。根据假设2.1和固定价格q∈ [f（M），1]存在唯一的均衡清算策略's（q）=s+（'s（q），q）。此外，iff′（s）+sf′（s）≤ 0和- Mf′（0）<f（M）（3.6）则存在唯一的联合清算价格均衡s=s+（s，q），q=f（Pnj=1sj）。在下面的示例中，我们证明定理3.2的条件（3.6）适用于广泛的逆需求函数f。示例3.3。线性价格影响：f（s）=1- 0<α<2的αs满足假设2.1中反向需求函数的所有条件。（3.6）的第一个条件适用于α>0。当α<2M时，（3.6）的第二个条件为真。也就是说，如果0<α<2M，则存在唯一性成立。示例3.4。指数价格影响：f（s）=exp(-αs）对于0<α<m，说明了假设2.1中反向需求函数的所有条件。当0<α时，（3.6）的第一个条件为真≤M、当α<W（1）M时，（3.6）的第二个条件为真≈0.567m，其中W是Lambert W函数。

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

2022-6-6 21:00:41

也就是说，如果0<α<W（1）M，则保证存在唯一性。示例3.5。双曲线价格影响：f（s）=+sfor>0满足假设2.1中反向需求函数的所有条件。当≥ M、当>1时，（3.6）的秒条件为真+√M、也就是说，如果>1，则保证存在性和唯一性+√M、我们通过考虑在定理3.2的条件下构造清算清算和价格的算法来结束本节。简而言之，该方法是考虑已列出的循环：价格q中定点迭代的主循环和使用方法n构建均衡清算策略s（q）的二次循环【29】。附录C算法2中给出了其他详细信息。考虑定理3.2的设置。唯一的均衡清算s和价格q可以通过以下算法找到。1、将公司划分为案例I、II和III.2。定义映射g及其雅可比矩阵g byg（s）=diagI{I∈C}i=1，。。。，n^g（s）-诊断（I{s≤0}）^g（s）+- 诊断（I{s≥最小（a，h/q）}）^g（s）-,^g（s）=诊断（1+r）-11- diag（1+r）[f（nXi=1si）+sf′（nXi=1si）]！，G（s）=-诊断I{I∈C}i=1，。。。，n（I+1n×n）f′（nXi=1si）+diag（s）1n×nf′（nXi=1si）！。0 0.5 1 1.5 2.5 3 3.5 4 4.5企业1清算0.51.52.53.54.5均衡清算的收敛图2：基于[29]算法的两家银行清算收敛迭代的速度和方向图。红色的“x”表示真正的平衡。3.初始化迭代k=0，所有i=1的ski=0。。。，n、 qk=f（Pni=1ski）=1.4。重复，直到qk收敛：（a）迭代k=k+1。（b）初始化sk=sk-1和v=g（sk）。（c）重复，直到v收敛到0:i。设置t=-vG（sk）vkG（sk）vk。二。U更新ski=最小值滑雪+tvi、ai、hi/qk+对于所有公司，i=1。。。，n、 iii.更新v=g（sk）。（d）设置qk=fPni=1ski.5.

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

2022-6-6 21:00:45

确定均衡清算s=SK和价格q=qk。图2以图形的方式显示了在具有不同初始点的两个银行系统中，数值迭代的收敛性，以找到纳什均衡。为了便于说明，我们考虑了h=4、h=2和a=5的网络，因此这两家公司都是案例III机构。此外，我们考虑了异质利率r=12%和r=8%。市场影响由线性反向需求函数f（s）=1建模- αs与α=，满足定理3.2的所有假设。鉴于初始清算∈ [0，5]，找到初始价格q=f（s+s），并计算更新的清算（q）。我们注意到，所有更新的清算都是按照清算解决方案的方向进行的。唯一的纳什均衡显示为红色的“x”。4有抵押借款的最佳甩卖上一节的关键假设之一是银行可以在不需要抵押的情况下获得资金。换言之，一旦确定银行基本上有偿付能力，贷款的规模就没有限制。最初的解释可能是，贷款是由最后贷款人提供的，贷款人最初决定银行是否有偿付能力。一旦确定该银行是有溶剂的，则允许该银行根据需要流动。一个更现实和更好的选择是，短期贷款需要进行抵押，而这种抵押物是以非流动资产的形式存在的。将假定非流动资产的抵押价值为1。这样做的目的是确保使用非流动资产的账面价值价格进行抵押借款的公司将拥有正权益。

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

2022-6-6 21:00:49

更准确地说，在第3节中，有可能要求一家公司清算其持有的一部分资产，并在清算资产后借入更多现金，这与通常认为的“偿付能力”概念形成了对比。因此，当前设置更全面地表明，清算和借贷所需的公司基本上仍具有偿付能力，并限制其行动，以便将此类公司保留在该偿付能力区域。更具体地说，这将原来的第三种情况分为以下情况：情况一：银行I基本上破产。与（3.1）保持相同。与原始情况I类似，在这种情况下，pi=0，否则银行将全额支付。案例二：第一银行有偿付能力，无需借款，也无需资产清算。也与（3.2）相同。案例三：第一银行基本上有偿付能力，有借款和资产清算，但无法通过压力测试。这是ifci+nXj=1πjipj<πpi的情况≤ ci+ai+nXj=1Lji，ai（1- ν） <嗨。第一个条件与原ca se III中的条件相同，但现在添加了一个附加条件，即在压力测试场景下，当非流动资产损失一定比例ν∈ （0，1）由于受到冲击，银行破产。假设在这种情况下，该银行将由监管机构接管，监管机构也将履行该银行的义务，并最终出售给一家国有银行。在这种情况下，将不会清算非流动资产。案例四：第一银行在借贷和资产清算方面基本上有偿付能力，并且能够通过压力测试。这是ifci+nXj=1πjipj<πpi的情况≤ ci+ai+nXj=1Lji，ai（1- ν) ≥ 你好在这种情况下，银行可以决定借入多少资金，以优化其现金流，并最大限度地减少因利息支付和再销售造成的损失而产生的费用。

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

2022-6-6 21:00:52

最大借款金额受抵押品要求的限制。所有此类银行的集合将表示为C。如前一节所述，最后一类银行（案例四公司）是我们最感兴趣的银行。在这种情况下，抵押品的价值将假定为资产的账面价格，即1。因此，对于银行i∈ C、可以借用的最大金额是BI的解决方案-i）（1）- f（s）-i+sbi-i）））=人工智能- 你好（4.1）解决方案sbi-i）如果存在，则to（4.1）是唯一的，否则设置sbi-i） =∞.因此，在案例IV中，取代银行i（3.4）的新问题是优化出售股份和借款的交易效率：*i（s）-i） =arg分钟∈[0，ai]s（1- f（s）-i+s））+ri（hi- s f（s）-i+s））| sf（s-i+s）≤ 嗨，s≤ sbi（s）-（一）. （4.2）与（3.4）相比，（4.2）中的附加约束只需要对定理3.1中的存在性进行微不足道的修改。以下定理类似于定理3.2，其证明见附录D定理4.1（纳什均衡的唯一性）。根据假设2.1和固定价格q∈ [f（M），1]存在唯一的均衡清算策略+s（q）=s+（(R)s（q），q），其中，对于i 6，s+i（s，q）=0∈ Cands+i（s，q）=arg分钟∈[0，最小值{ai，hiq，ai-hi1-q} ]秒1.- fXj6=isj+s+ 国际扶轮社你好- s和fXj6=isj+s对于i∈ C、此外，如果f′（s）+sf′（s）≤ 0和-Mf′（0）<ν∧f（M）则存在唯一的联合清算价格均衡s=s+（s，q），q=f（Pnj=1sj）。备注3。由于清算的限制和借款的可能性，我们可以立即得出结论，有抵押借款提供的（唯一）均衡价格高于无抵押情况下的均衡价格，而无抵押情况下的均衡价格又高于[4]的纯再销售设置。

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

2022-6-6 21:00:55

从经济上讲，这恢复了[24，11]的观察结果，即回购市场的冻结可能会产生过度的系统风险，因为在某种意义上，我们会从抵押贷款下的均衡状态转移到[4]的纯再销售环境。5案例研究5.1对称案例5.1.1无抵押借款：最简单的标准示例是考虑所有银行重新对称的情况，即其头寸和差额相同（参见，例如，[2，1]）。然后可以显式地计算例3.3中的纳什均衡。还有三种情况需要考虑：如果每家银行都处于Cas e I（基本上处于溶剂状态）或案例II（因此不需要进行资产负债或资产清算），那么均衡是直接的，不需要计算。有趣的情况是，如果每家银行都处于第三种情况（需要借款和/或资产清算才有偿付能力）。这意味着h>0。在这种情况下，有两种情况需要考虑：所有银行只清算而不借贷的情况，以及它们同时清算和借贷的情况。为了方便起见，由于所有银行都是对称的，指数i可以去掉。忽略线性价格影响f（s）=1- 带有α的示例3.3中的αs∈ （0.2M）。然后，在第一个场景中，从（A.1）假设有n家银行，我们得到了sL1.- nαsL= h、因此，sL±=1±√1.- 4αnh2αn.（5.1）如果sL-是真的，那么sL-> 0。在本例中，根sL-之所以选择，是因为这是最低限度的解决方案，所有银行都将清算所需的最少资产。为方便起见，此解将简单地表示为assL。如果sL-不是rea l，那么sL+也不是，并且，如定理3.1的证明中所述，我们设置sL=+∞.第二种情况是银行同时清算和借贷。在这篇文章中，从（A.2）可以看出：- （1+r）1.- α（n+1）s= 因此，s=rα（n+1）（1+r）。

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

2022-6-6 21:00:58

（5.2）这些sc激活由液体短缺h的大小决定。具体而言，sL<sif，仅当h<1-(1-2nr（1+r）（n+1））4αn。注意，在这种情况下，f（ns）=1.- αns>1+r，因此银行永远不会采取纯粹的借贷策略。5.1.2抵押借款：我们将假设ν>0设置为所有银行都处于案例IV中，因为这是一个有趣的场景。在借款需要抵押的情况下，上述计算基本上成立。即，（5.1）和（5.2）仍然有效。我们需要添加sL，s≤ sb，其中sb=ra- hαn。我们有：osL≤ s∧ sbif且仅当h≤1.-(1-2nr（1+r）（n+1））4αn∧a（1- αna），os≤ sL公司∧ sbif和仅if1-(1-2nr（1+r）（n+1））4αn≤ h类≤ 一-nrα（n+1）（1+r）和osb≤ sL公司∧sif且仅当h≥1.-(1-2nr（1+r）（n+1））4αn∨a（1- αna）。5.1.3数字：在以下两个案例研究中，我们考虑市值M=100且线性反向需求函数f（s）=1的资产-s、在第4节的抵押框架中，我们需要引入压力测试参数ν，我们选择该参数，以便所有银行都处于案例IV中。虽然我们采用的参数值违反了定理4.1的有效条件，但我们还是发现了清算清算和价格，因为我们明确计算了上述对称纳什均衡。图3的左图说明了利率r对纳什均衡清算价格q的影响。此处考虑的案例是一个系统，其中n=90家银行，a ch的差额h=1，资产的市场资本化b e M=100。假设资产在所有银行之间平均分配，即a=M/n。在无抵押和有抵押的情况下，价格均以1+r+r（n+1）（1+r）的速度下降。

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

2022-6-6 21:01:01

在无抵押的情况下，只有当公司希望出售更多资产，即≥ a、在抵押环境中，由于企业在清算过程中受到抵押约束，即企业希望清算的金额超过市场允许的金额，因此清算价格以较低的利率（和较高的清算价格）达到扭结和波动≥ 某人。这与直觉是一致的，因为在低利率环境下，银行会比在高利率环境下借更多的钱，清算更少。抵押要求的影响是，银行不能处置太多的非流动资产，因为它的资产会减少太多其他资产，并且它们将无法使用有效的抵押贷款。因此，与价格继续下跌的无抵押情况相比，价格下跌更快。图3的右图说明了流动性短缺h对纳什均衡清算价格q的影响。在这种情况下，s系统由n=50家对称银行组成，每家银行的利率为r=20%，非流动资产的市场资本化为M=100。假设资产在所有银行之间均匀分布，即a=M/n。我们注意到，我们限制了单个公司资产a的流动性短缺，因此该公司基本上是有偿付能力的。直到公司接近基本偿付能力的边界，即h≈ a、当h≈ a担保约束s≤ SBI相关。特别是，这表明，只有面临压力测试失败风险的企业才会受到回购市场的影响，而这类企业不会因为需要提供抵押品而受到影响。

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

kedemingshi

2022-6-6 21:01:05

这与达成协议的共同化目标是一致的。随着资金短缺的增加，银行的风险越来越大。如果缺口超过h=2，银行将从根本上资不抵债。因此，当缺口接近2时，银行不能像在未合并情况下那样出售那么多资产，而是需要借入更多资产。这支持了资产的价格，限制了再出售的影响，同时保证了贷款的抵押和安全。5.2欧洲银行业协会案例研究莱特美国公司现在考虑一个根据2011年欧洲银行业数据校准的例子，该例子已在[15]的金融传染框架下的前期研究中使用（例如，[22，12]）。我们使用相同的网络校准0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1利率r0.50.550.60.650.70.750.80.850.90.95利率对平衡的影响抵押借款抵押借款0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2短期贷款h0.820.840.860.880.90.920.940.960.98差额对平衡的影响抵押借款抵押借款图3：左：在对称金融系统中，利率r对清算价格的影响，在无抵押贷款和有抵押贷款的情况下。右图：在对称金融系统中，在无抵押和抵押贷款下，流动性短缺h对清算价格的影响。如【18】所述。在这项工作中，我们注意到，虽然我们利用这个EBA数据集来拥有一个更现实的网络，但网络校准仍然需要启发式，因此这个示例仍然只是为了演示目的。作为一个风格化的银行资产负债表，我们将考虑三类资产：银行间资产spnj=1Lji、流动资产ci和非流动资产ai。

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

nandehutu2022

2022-6-6 21:01:07

我们还将考虑三类负债：银行间负债PNJ=1Lij、外部负债Li0和资本Ci。关于这些术语的演示，请参阅图1。欧洲银行数据集提供了每家银行i的总资产Ti、资本Ci和银行间负债pnj=1lij。为了将此数据集用于我们的目的，我们需要考虑一些假设。首先，如【12，23】中所述，我们假设银行间负债等于银行间资产负债表Pnj=1Lij=Pnj=1Lji（根据【22】中的方法，存在微小的扰动）。此外，如【18】所述，银行间资产的所有资产均为外部资产（流动和非流动），所有非银行间负债或非资本负债均欠社会节点0，即外部负债。最后，外部资产按照一级资本比率Ri的比例分为流动和非流动部分。在这些假设下，考虑到提供的值，我们确定了样式化余额的剩余部分s he e t viaci=RiTi公司-nXj=1Lij, ai=（1- Ri）Ti公司-nXj=1Lij, Li0=Ti-nXj=1Lij- Ci，(R)pi=Li0+nXj=1Lij。在此校准下，公司i的净值等于其资本，即Ci=Ti- ？pi。最后，我们使用[22]的方法构建了完整的名义负债矩阵L。为了完成我们的模型，我们需要考虑系统的其余参数。我们将市值M=Pni=1设置为银行持有的非流动资产股份总数。此外，我们假设所有银行的利率均为r=5%。在本例中，我们将只关注线性逆需求函数f（s）=1- αs，我们将改变α∈ （0.2M）。最后，应力测试参数设置为ν=1%。

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

2022-6-6 21:01:11

与对称设置一样，尽管许多价格影响水平α测试违反了orem 4的条件。1（即α>ν），我们发现数值算法的收敛性仍然成立，并给出了本文的结果。我们在数值研究中说明了对简单清算策略的两种改进。结果如图4所示。左图说明了均衡维吾尔价格和作为价格影响函数的损失。在本研究中，这些损失被定义为以低于原始市场价格f（0）=1的价格出售非流动资产的损失。图4右侧的图显示了破产数量与价格影响的函数关系。由于校准方法的复杂性，我们仅考虑了90家机构中的87家，这两个数据都是线性获得的。DE029、LU45和SI058未包括在本分析中。0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5价格影响α/M0.50.550.60.650.70.750.80.850.90.95 EBA SystemFire Sale Only抵押借款中的清算和价格0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 EBA SystemFire Sale Only抵押借款中的价格影响α/md图4：左侧：平衡价格图（左轴）和损失（右轴）作为价格影响的函数。右图：价格影响反向需求情况下的违约数量，如例3.3所示。这些数据用于说明这三种情况下的金融传染量，即[4]的纯转售模式、第3节中提出的无抵押借款以及第4节中考虑的抵押借款情况。据估计，在所有三种情况下，均衡价格都会随着价格影响的增加而下降。

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

2022-6-6 21:01:13

这一下降趋势在基本情况下最为突出，没有借款，只有零售，在允许借款的任何一种情况下都非常轻微。这也是意料之中的，因为在这两种情况下，当允许借款时，随着零售资产价格下降，银行将越来越依赖借款。这与右轴上的损失图一致。在这两种情况下，随着价格影响的增加，银行对借款的依赖程度也越来越高，并限制了因转售而损失的资本量。当然，这在纯零售环境中是不可能的，在这种情况下，随着均衡价格的下降，损失会急剧增加。此外，我们观察到，有抵押贷款情况下的损失低于无抵押贷款情况下的损失。这与直觉相反，a s one预计在抵押贷款环境下的服务水平和服务水平会更高，因为银行在这种情况下执行的优化比在原始无抵押贷款环境下执行的优化更受约束。事实证明，在这种情况下，由于引入了更多的约束，价格仍然高于无抵押环境。因此，当实施抵押借款时，损失较小。图4右侧的图表显示，一旦引入借款，无抵押或抵押银行均不会出现任何违约或资不抵债。相比之下，在[4]的纯零售模式中，违约数量随着价格影响的增加而稳步增加。发生这种情况时，数据集中的所有银行都已资不抵债。这说明我们的借阅式零售模式比单纯的零售模式更准确地概括了系统的健康状况。

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

2022-6-6 21:01:18

特别是，只要借贷市场保持流动性，我们发现欧洲银行体系在2011年不会受到系统性事件的影响，所有银行都会生存（实践证明）。定理3.1的证明，定理3.1的证明。很快，我6岁∈ C、 s**i=0。对于i∈ C、将考虑两种不同的情况：我们考虑的第一种情况是，银行不借款，只进行清算。在这种情况下，hi=sf（s-i+s）。解决方案sLi-i）如果存在，则是唯一且令人满意的-i） f（s）-i+sLi（s）-i））=你好。（A.1）如果不存在（A.1）的解决方案，则sLi-i） =+∞. 在银行拥有足够的资产来弥补其全部不足的情况下，sLi的存在性和唯一性-i）遵循假设2.1。这里考虑的第二种情况是，银行同时进行借贷和清算。根据假设2.1，该值可通过将（3.3）的导数等于零并求解si（s）得到-i）其中满足1- （1+ri）（f（s-i+si（s-i））+应力强度因子-i+si（s-i）））=0，（A.2），其中si（s-i） =+∞ 如果不存在此类解决方案。请注意，这可能不是优化问题（3.3）的解决方案，因为它还需要与sLi进行比较-i）来自（A.1）以及边界0和ai。o如果f（s-（一）≥ （1+ri）-如果存在，则解（A.2）是唯一的，因为根据假设2.1，ca rd{s≥0 | f（s-i+s）+sf′（s）-i+s）=（1+ri）-1} ≤ 1在这种情况下。此外，原始优化问题（3.3）的解由s给出*i（s）-i） =最小（sLi（s-i），si（s）-i），ai）。如果si（s-（一）∈ [0，sLi（s-（一）∧ai]那么这是一个选项，银行应该清算si-i）持有非流动资产的股份，并借入剩余的流动资金。如果si（s-i） >sLi-（一）∧ A然后是F（s-i+s）+sf′（s）-i+s）>（1+ri）-1每s∈ [0，sLi（s-（一）∧ ai]。

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

2022-6-6 21:01:22

（A.3）因此，如果sLi-（一）≤ ai，银行只需要清算sLi-i）非流动资产数量，无需借贷。鉴于如果sLi（s-i） >A该银行将清算其所有非流动资产并借入其余资产。这是（A.3）中的最佳行为。从财务角度来看，尽可能少地进行清算是最理想的，因此清算sLi是足够的-（一）∧ aiif si（s）-i） >sLi-（一）∧ ai.o如果f（s-i） <（1+ri）-1然后s*i（s）-i） =0，即最优解s*iof（3.3）是纯粹的借贷，并没有清算任何东西。这很容易就跟s一样∈ [0，ai]目标值在s中为非递减：1- （1+ri）（f（s+s-i） +sf′（s+s）-i））>1- （1+ri）（1+ri）-1= 0.总而言之，我将选择清算每家银行*i（s）-i）非流动资产的份额，前提是所有其他公司都是流动资产-i、其中s*i（s）-i）由：s给出*i（s）-i） =（最小sLi-i），si（s）-i），ai）如果f（s-（一）≥ （1+ri）-1和i∈ C0否则。（A.4）事实上，我们可以看到*i： [0，M- ai]→ [0，ai]是连续的，因为其每个组件都是连续的。的确，s*iis continuo us作为s的函数-在f（s）所在的（可能为空）区域-i） <（1+ri）-1和F-i） >（1+ri）-1、也可以看出s*i（s）-i） 0为f（s-i）（1+ri）-1，它在f（s）处建立连续性-i） =（1+ri）-因此，根据Brouwer不动点定理，存在均衡清算策略**=s*（s）**-1), ..., s*n（s）**-n）∈Qni=1【0，ai】。B定理3.2的证明在证明这个定理之前，我们需要以下辅助引理。引理B.1。函数H（s；ρ）=Pni=1Hi（s；ρi），ρ∈ Rn+，是对角s三次凸的，其中Hi（s；ρi）=ρi硅1.- fPnj=1sj+ 国际扶轮社你好- sif公司Pnj=1sj.证据

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

2022-6-6 21:01:26

回想一下[29]中关于s∈ Rn，函数s 7→ H（s；ρ）是对角严格凸的，如果对于某些（固定的）ρ∈ Rn+和对于每个s，s∈ Rn，s6=s，我们有（s-s）g（s；ρ）-（s）-s）g（s；ρ）<0，其中g（s；ρ）=sH（s；ρ）。。。snHn（s；ρn）=ρss1.- fPnj=1sj+ rh类- 旧金山Pnj=1sj...ρn序号序号1.- fPnj=1sj+ 注册护士hn公司- snf公司Pnj=1sj.此外，[2 9，定理6]表明，H严格凸的一个有效条件是G（s；ρ）+G（s；ρ）是每个s的对称正定义矩阵∈ R和一些ρ∈ Rn+，其中G是G相对于s的雅可比矩阵。集ρi=1+rithenG（s；ρ）+（G（s；ρ））ij=-ρi（1+ri）sisjsifnXk=1sk！！- ρj（1+rj）sjsisjfnXk=1sk！！=-（2+2 I{I=j}）f′nXk=1sk！- （si+sj）f′\'nXk=1sk！。因此，写入G（s；ρ）+G（s；ρ）= G（s）+G（s）+f′（Pnk=1sk）G（s），其中G（s）=-2f′nXk=1sk+nXk=1sk！f′\'nXk=1sk！！n×n，G（s）=-直径g2f′nXk=1sk！n+s f′\'nXk=1sk！！，[G（s）]ij=Xk6=i，jsk。对于任何清算，通过构造，矩阵G（s）为正半定义，G（s）为正半定义。接下来，我们证明了G（s）对于一系列清算s是正的s定义，这将给出期望结果，如f′≥ 假设2.1为0。为此，请注意，G（s）=Pni=1si（i）n×n，其中矩阵1（i）n×n，i=1。。。，n由h（i）n×nijk=i{j6=i，k6=i}给出。很容易看出，1（i）n×n正半无限体。因此，G（s）也是如此。定理3.2的证明。我们第一季度∈ [f（M），1]，并寻找平衡'si（q）=s+i（Pj6=i'sj（q），q）。也就是说，我们寻找（3.5）给出的修正纳什均衡。对于固定q，这种非平衡的存在来自定理3.1的逻辑，而s（q）的唯一性是引理B.1的结果，如[29，Theo-rem 2]所示。下一个目标是展示q 7→ Φ（q）=f（Pnj=1'sj（q））是收缩映射。

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

2022-6-6 21:01:30

实际上，对于q6=q：|Φ（q）- Φ（q）| | q- q |=| q- q|f（nXj=1'sj（q））- f（nXj=1'sj（q））≤ -f′（0）最大值∈[f（M），1]nXj=1’s’j（q）. （B.1）因此，作为合同映射，有必要表明-f′（0）最大值∈[f（M），1]nXj=1’s’j（q）< 1、为了证明这一点，考虑s（q）的灵敏度以及对q的响应。回顾s的结构*由（A.4）给出；在这里，我们将替换sLi-i）对于hi/q。假设ai、hiq、si（Pj6=i'sj（q））都不同于所有i=1。。。，n、因此，与sit的连续性一起，s对于q是可微分的，对于给定的银行i，其导数由s’i（q）=i{i给出∈C}-I{hiq<ai∧si（Pj6=i'sj（q））}hiq+（si）\'（Xj6=i'sj（q））（Xj6=i's′j（q））i{0≤si（Pj6=i'sj（q））<hiq∧ai}. （B.2）这里，最优清算si（s）的导数-i），i=1。。。，n可通过隐式微分求出：0=（1+（si）′（s-i））f′（s）-i+si（s-i））+（si）′（s）-i） f′（s）-i+si（s-i））+国际单位制-i）（1+（si）′（s）-i））f′（s）-i+si（s-i））=（si）′（s）-（一）2f′（s）-i+si（s-i））+国际单位制-i） f′（s）-i+si（s-i）（）+f′（s）-i+si（s-i））+国际单位制-i） f′（s）-i+si（s-i）（）.因此，通过重新排列术语，（si）′（s-i） =-f′（s）-i+si（s-i））+国际单位制-i） f′（s）-i+si（s-i））2f′（s）-i+si（s-i））+国际单位制-i） f′（s）-i+si（s-i））=f′（s）-i+si（s-i））2f′（s）-i+si（s-i））+国际单位制-i） f′（s）-i+si（s-i）（）- 因此（si）′（s）-（一）∈ (-1，0]∈ C、如果f′（x+s）≥ （2f′（x+s）+sf′（x+s））对于每s∈ [0，M-x] 和任意x∈ [0，M]。考虑x=0是足够的，换句话说，条件f′（s）+sf′（s）<0是足够的。注意到案例I和II机构的“s”为零，求解系统（B.2），因此“s”（q）=-我- 诊断（si）′（Xj6=i'sj（q））i{0≤si（Pj6=i'sj（q））<hiq∧ai}I{I∈C}i=1，。。。，n（1n×n- （一）-1×诊断hI{hiq<ai∧si（Pj6=i'sj（q））}i{i∈C} ii=1，。。。，n总部。

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

2022-6-6 21:01:33

（B.3）使用（si）′（s）这一事实-（一）∈ (-1，0]对于i=1。。。，n、因此，如下所示n’s’（q）≤ 最大值（maxd）∈[0,1）nn（I+诊断（d）（1n×n- 一）（）-1诊断hI{di=0，hiq<ai}ii=1，。。。，n总部. （B.4）为了计算该最大值，设B（d）：=I+diag（d）（1n×n- 一） =诊断（1n- d） +d1n、 ShermanMorrison公式B（d）-1=诊断（1n- d）-1.-1 + 1ndiag（1n- d）-1诊断（1n- d）-1d1ndiag（1n- d）-1=1.-d0···01-d···0。。。。。。。。。。。。0 0 ···1-dn-1+Pnk=1dk1-丹麦d（1-d） d（1-d）（1）-d） ····d（1-d）（1）-dn）d（1-d）（1）-d） d（1-d） ····d（1-d）（1）-dn）。。。。。。。。。。。。dn（1-dn）（1-d） dn（1-dn）（1-d） ·dn（1）-dn）.下面是b（d）-1诊断I{d=0}i=1，。。，n（B.5）=1+Pnk=1dk1-丹麦I{d=0}（1+Pnk=1dk1-dk）-dI{d=0}1-d···-dI{dn=0}1-d-dI{d=0}1-dI{d=0}（1+Pnk=1dk1-dk）····-dI{dn=0}1-d-dnI{d=0}1-dn-dnI{d=0}1-dn···I{dn=0}（1+Pnk=1dk1-dk）.因此，对于任何j=1。。。，nnXi=1B（d）-1.ijI{dj=0}=1+Pnk=1dk1-丹麦1+nXk=1dk1- 丹麦-Xk6=jdk1- 丹麦I{dj=0}=I{dj=0}1+Pnk=1dk1-丹麦。我们的结论是Maxq∈[f（M），1]n’s’（q）≤ 最大质量∈[f（M），1]，d∈[0,1）nnB（d）-1诊断hI{di=0，hiq<ai}ii=1，。。。，n总部（B.6）≤ 最大质量∈[f（M），1]nhq公司∧ aq公司≤ 最大质量∈[f（M），1]Pni=1aiq≤Mf（M）。回顾（B.1），我们得出结论，如果-M f′（0）<f（M）。回想一下，假设ai、hiq、si（Pj6=i'sj（q））都是不同的。如果违反了这个假设，比如si（Pj6=i'sj（q））>ai=hiq，那么我们需要考虑单边导数。在这种情况下，左边的导数-\'si（q）=0，而从右侧开始+\'si（q）=-总部。在这种情况下，这两个单方面的异议都将得到满足（B.6）。其他病例也可作类似处理。算法2的C证明算法2的顶层。（4）的收敛源自平衡pric eq=f（Pni=1'si（q））的外部收敛和计算sk='s（qk）的内部收敛-1）对于所有迭代k≥ 1.

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

kedemingshi

2022-6-6 21:01:36

outerconvergence直接来自定理3.2的证明，该证明表明f（Pni=1'si（q））是收缩映射。[29]中的理论10提供了内环的临界点，以找到平衡点（qk-1）对于固定收益水平qk-特别地，这个内环是通过考虑KKT条件，求解耦合优化问题（3.5）的梯度下降算法。由[2 9]的定理10构造的梯度和步长分别由映射g和值t提供。D定理4.1的证明定理4.1的证明。这一证明与Theo rems 3.1和3.2的证明基本相同。主题映射q 7→ Φ（q）=f（Pnj=1'sj（q））是收缩映射，如果（B.1）由1支配。我们需要按以下方式更改（B.2）中的\'s\'（q）。与定理3.2的原始证明类似，我们假设数量ai，ai-hi1-q、 hiq，si（s-i） i=1。。。，n都是不同的。如果不是案例，则对证据的修改与原始证据中的修改相同。在此假设下，s′i（q）=i{i∈C}- I{hiq∧人工智能-hi1-q<ai∧si（Pj6=i'sj（q））}hiqI{hiq<ai-hi1-q}-人工智能- 嗨（1- q） I{hiq≥人工智能-hi1-q}+ （si）′（Xj6=i'sj（q））（Xj6=i's′j（q））i{0≤si（Pj6=i'sj（q））<高∧（ai-hi）q∧ai}, 对于i=1。。。，n、然后，类似于（B.3）’s′（q）=-我- 诊断（si）′（Xj6=i'sj（q））i{0≤si（Pj6=i'sj（q））<hiq∧人工智能-hi1-q∧ai}I{I∈C}i=1，。。。，n（1n×n- （一）-1×诊断你好{hiq∧人工智能-hi1-q<ai∧si（Pj6=i'sj（q））}i{i∈C} ii=1，。。。，nhiqI{hiq<ai-hi1-q}-人工智能- 嗨（1- q） I{hiq≥人工智能-hi1-q}i=1，。。。，n、与（B.4）相似，我们恢复n’s’（q）≤ 最大值（maxd）∈[0,1）nnB（d）-1诊断hI{di=0，hiq∧人工智能-hi1-q<ai}ii=1，。。。，nhiqI{hiq<ai-hi1-q}-人工智能- 嗨（1- q） I{hiq≥人工智能-hi1-q}i=1，。。。，n再次让B（d）=I+diag（d）（1n×n- 一）。我们在B（d）上得到了相同的界（B.5）-1诊断I{d=0}.

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

2022-6-6 21:01:40

我们最终包括Maxq∈[f（M），1]n’s’（q）≤ 最大质量∈[f（M），1]d∈[0,1）nnB（d）-1诊断I{d=0，hq∧一-h1-q<a}hiqI{hiq<ai-hi1-q}-人工智能- 嗨（1- q） I{hiq≥人工智能-hi1-q}i=1，。。。，n≤ 最大质量∈[f（M），最大值=1，…，nhiai]不适用-h1-q∧ a1级- q∨ 最大质量∈[f（M），1]nhq公司∧ aq公司≤Pni=1aiν∨Pni=1aif（M）≤Mν∧ f（M）。参考文献【1】D.Acemoglu、A.Ozdaglar和A.Tahbaz Salehi。金融网络中的系统性风险和稳定性。《美国经济评论》，105（2）：564–6082015。[2] H.Amini、R.Cont和A.Minca。金融网络的抗传染能力。《数学金融》，26（2）：329–365，2016年。[3] H.Amini、D.Filipovi\'c和A.Minca。中央结算的系统性风险。瑞士金融研究所（Swiss Fin an ce InstituteResearch Paper No.13-34），瑞士金融研究所，2013年。[4] H.Amini、D.Filipovi\'c和A.Minca。具有清算费用的支付系统均衡的唯一性。运筹学快报，44（1）：1-52016。[5] K.Anand、B.Craig和G.Von Peter。填补空白：网络结构和银行间传染。定量金融，15（4）：625–6362015。[6] T.Banerjee和Z.Feinstein。具有共同捐赠的金融网络中债务和权益的定价。2018年，工作文件。[7] M.Bardocia、P.Barucca、A.Brinley Codd和J.Hill。偿付能力传染风险的下降。英格兰银行工作文件，6622017。[8] P.Barucca、M.Bardocia、F.Caccioli、M.D\'Errico、G.Visentin、S.Battiston和G.Caldarelli。金融系统中的网络估值。2016年工作文件。[9] M.Bichuch和K.Chen。系统性风险：市场信心的影响。2017年，工作文件。[10] M.Boss、H.Elsinger、M.Summer和S.Thurner。银行间市场的网络拓扑。QuantitativeFinance，4（6）：677–6842004。[11] M.K.Brun nermeier。解释2007-2008年的流动性和信贷紧缩。《经济展望杂志》，23（1）：77–1002009年。[12] N.Chen、X.Liu和D.D.Yao。

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

nandehutu2022

2022-6-6 21:01:43

金融系统风险建模的优化视角：网络效应和市场流动性效应。运筹学，64（5），2016年。[13] C.Chong和C.Kl–uppelberg。金融系统中的传染：贝叶斯网络方法。《暹罗金融数学杂志》，9（1）：28–532018年。[14] R.Cifuntes、H.S.Shin和G.Ferrucci。流动性风险和传染。《欧洲经济协会杂志》，3（2-3）：556–5662005。[15] L.Eisenberg和T.H.Noe。金融系统中的系统性风险。《管理科学》，47（2）：236–2492001。[16] H.Elsinger、A.Lehar和M.Summer。网络模型和系统风险评估。SystemicRisk手册，第287–305页。坎布里德ge大学出版社，2013年。[17] Z.范斯坦。金融传染和资产清算策略。运筹学快报，45（2）：109–1142017。[18] Z.范斯坦。在多层财务网络中进行实物交付的义务。2017年，工作文件。[19] Z.Feinstein和F.El-Masri。通过金融网络中的资产流动战略，杠杆要求和金融销售对金融传染的影响。《统计与风险建模》，34（3-4）：109–1142017。[20] P.Gai、A.Haldane和S.Kapadia。复杂性、集中性和传染性。《货币经济学杂志》，58（5）：453–4702011。[21]P.Gai和S.Kapadia。金融网络中的传染。英格兰银行工作文件383，英格兰银行，2010年。【22】A.甘迪和L.A.维拉特。金融网络系统风险评估的贝叶斯方法。管理科学，2016年。内政部：10.1287/mnsc。2016.2546.[23]P.Glasserman和H.P.Young。金融网络中的传染可能性有多大？《银行与金融杂志》，50:383–3992015。【24】G.B.Gorton和A.Metrick。《金融经济学杂志》，104（3）：425–4512012。【25】G.Halaj和C.Kok。模拟银行间网络的出现。

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