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2022-06-09
英文标题:
《A dynamic network model to measure exposure diversification in the
  Austrian interbank market》
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作者:
Juraj Hledik and Riccardo Rastelli
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  We propose a statistical model for weighted temporal networks capable of measuring the level of heterogeneity in a financial system. Our model focuses on the level of diversification of financial institutions; that is, whether they are more inclined to distribute their assets equally among partners, or if they rather concentrate their commitment towards a limited number of institutions. Crucially, a Markov property is introduced to capture time dependencies and to make our measures comparable across time. We apply the model on an original dataset of Austrian interbank exposures. The temporal span encompasses the onset and development of the financial crisis in 2008 as well as the beginnings of European sovereign debt crisis in 2011. Our analysis highlights an overall increasing trend for network homogeneity, whereby core banks have a tendency to distribute their market exposures more equally across their partners.
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中文摘要:
我们提出了一个加权时间网络的统计模型,能够衡量金融系统的异质性水平。我们的模型侧重于金融机构的多元化水平;也就是说,他们是否更倾向于在合作伙伴之间平均分配资产,或者是否更愿意将承诺集中在数量有限的机构上。关键的是,引入了马尔可夫特性来捕获时间依赖性,并使我们的度量在时间上具有可比性。我们将该模型应用于奥地利银行间风险敞口的原始数据集。时间跨度包括2008年金融危机的开始和发展,以及2011年欧洲主权债务危机的开始。我们的分析强调了网络同质性的总体增长趋势,即核心银行倾向于在其合作伙伴之间更平均地分配其市场敞口。
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分类信息:

一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Applications        应用程序
分类描述:Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学,教育学,流行病学,工程学,环境科学,医学,物理科学,质量控制,社会科学
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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
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2022-6-9 21:41:31
衡量奥地利银行间市场风险敞口多元化的动态网络模型Juraj Hledik和Riccardo Rastelli*2018年8月15日摘要我们提出了一个加权时间网络统计模型,该模型能够衡量金融系统的异质性水平。我们的模型侧重于金融机构的多元化水平;也就是说,他们是更倾向于在合伙人之间平均分配资产,还是更倾向于将承诺集中在数量有限的机构上。关键的是,引入了马尔可夫特性来捕获时间依赖性,并使我们的度量在时间上具有可比性。我们将该模型应用于奥地利银行间风险敞口的原始数据集。时间的*本文作者是维也纳经济与商业大学(WU Vienna University of Economics and Business)的教授。维也纳Welthandelsplatz 1号。作者衷心感谢奥地利科学基金会(FWF)的财政支持,以及使用奥地利国家银行(OeNB)提供的数据的可能性。这项研究还得到了维也纳科学技术基金(WWTF)项目MA14-031的支持。所有错误都是我们自己的责任。跨度包括2008年金融危机的开始和发展,以及2011年欧洲主权债务危机的开始。
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2022-6-9 21:41:34
我们的分析强调了网络同质性的总体增长趋势,即核心银行倾向于在其合作伙伴之间更平等地分配其市场敞口。关键词:潜在变量模型、动态网络、奥地利银行间市场、系统性风险、贝叶斯推断在过去10年中,欧盟遭受了两次重大金融危机的打击。2008年,这些问题开始于美国次级抵押贷款市场,部分原因是监管松懈和债务评级过于保守。然而,2011年欧洲主权债务危机的根源很可能是房地产泡沫引发的私人债务,并导致ZF救助。欧盟缺乏一个共同的规模联盟无助于改善现状,这导致欧洲央行提供廉价贷款,以维持欧盟银行之间的稳定现金流。在这些动荡时期,欧洲银行面临着高度的不确定性。目前尚不清楚哪一个交易对手在可预见的未来仍有偿付能力,甚至主权债券也不再被视为最安全的选择。面对这些不利条件,银行不得不重新考虑其在印度央行的投资,并重新调整其投资组合,以应对经济形势的变化。本文研究了2008年春季至2011年秋季奥地利银行间风险敞口的原始数据集。即,我们引入动态网络模型来分析银行风险敞口的多元化模式以及奥地利银行间市场多元化的总体趋势。为了完成这项任务,我们创建了一个原始的潜在变量模型,可以分析随时间演化的加权网络。这种方法为我们提供了一种基于模型的系统性风险度量方法,不仅适用于每家银行的本地风险,也适用于整个金融系统的全球风险。
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2022-6-9 21:41:37
在我们的应用程序中,我们表明,与基本描述性统计相比,我们的度量提供了一个质量上不同的视图。为了实现这一点,我们求助于对单个网络同质性(漂移)参数的直观建模,我们使用该参数来研究网络同质性在时间上的演变。我们的模型专门设计用于网络需要由单个演变变量表征的情况,或者当人们有兴趣获得基于模型的网络同质性跨时间发展定量测量时。重要的是要理解,金融网络结构的变化可能会产生深远的影响。为了进一步说明这一事实,请考虑一个由四个机构(银行)组成的假设金融网络,这些机构(银行)由节点表示,它们的共同金融风险敞口(债务)由边缘表示。在这个简单的例子中,连接是对称的,每家银行将其投资平均分配给其邻居。此外,监管机构要求银行始终保持资本充足率,以应对意外提款、不利的经济状况和其他因素。因此,我们假设一家机构保持安全,除非它损失了至少一半的投资。如果发生这种情况,该机构就会破产,并可能进一步对网络中的其他银行产生负面影响。要了解网络结构如何影响整体稳定性,请考虑以下情况:这四家银行中的一家受到外部冲击,不得不宣布破产。在这种情况下,其邻国将无法获得各自的投资,并可能承受同样的命运,使其邻国处于危险之中。
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2022-6-9 21:41:40
这种传染行为取决于银行之间的联系方式,这说明了在对系统重要性和金融稳定性提出质疑时,结构的重要性。对于四家银行的假设情况,可能会出现11种不同的网络结构:其中一个子集如图0.1所示。在图0.1a所示的情况下,由于(a)(b)(c)图0.1,因此没有传染危险。四家银行的不同贷款网络结构。没有传播冲击的边。图0.1c所示的网络得出了类似的结果,其中一个节点的故障不足以摧毁其余节点,因为其他机构只损失了三分之一的投资。问题出现在中间连接的系统中,如0.1b,其中初始冲击会覆盖整个系统。这个基本的例子暗示了一个更为复杂的网络稳定性问题,在过去二十年中,金融监管机构对这个问题进行了广泛的研究。更重要的是,它强调了系统中的多样性水平可能在决定其稳定性方面起着至关重要的作用,并且对观察到的网络的这一特征进行评估可能具有挑战性。在本文中,我们解决了这一僵局,引入了一个统计模型,该模型专门用于衡量金融系统的多样性,从而获得了系统性风险的一个方面的衡量标准。本文跨越了两个不同的学术领域。一方面,westrive致力于系统性风险和金融网络的既定文献。这一系列文献经常关注金融系统的稳定性以及类似于上述简单例子的传染性破产的可能性。
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2022-6-9 21:41:43
金融学界和市场监管机构都发表了关于这一主题的研究论文。另一方面,我们也为处理网络数据潜在变量建模的理论论文做出了贡献。我们提出的方法借鉴了这两个领域,为系统风险提出了新的视角。Allen和Gale(2000)最早发表的关于金融系统性风险的论文之一表明,银行间市场的结构对于评估可能的传染性破产非常重要。后来,Gai和Kapadia(2010)将他们的工作从四个机构的简单模型扩展到任意规模的金融网络。关于系统性风险的其他著名论文包括,例如Glassermanand Young(2016)或Acemoglu、Ozdaglar和Tahbaz Salehi(2015),whileUpper(2011)提供了一份关于监管发布科学的优秀调查。这包括各国的中央银行以及欧洲中央银行和美联储。国际清算银行(Bank for InternationalSettlements)或国际货币基金组织(International Monetary Fund)进行了进一步的研究。关于该主题的报告。关于多元化的问题,我们请读者阅读Elliott、Golub和Jackson(2014)以及Frey和Hledik(2014),其中阐述了多元化与传染性债务之间的重要关系,或者阅读Goncharenko、Hledik和Pinto(2015),其中银行在均衡设置中内生选择其多元化水平。我们的论文与这些工作相关,因为这是我们正在研究的金融网络的结构,同时探索有关多元化的问题。
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