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2022-06-11
英文标题:
《Systemic risk governance in a dynamical model of a banking system》
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作者:
Lorella Fatone and Francesca Mariani
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  We consider the problem of governing systemic risk in a banking system model. The banking system model consists in an initial value problem for a system of stochastic differential equations whose dependent variables are the log-monetary reserves of the banks as functions of time. The banking system model considered generalizes previous models studied in [5], [4], [7] and describes an homogeneous population of banks. Two distinct mechanisms are used to model the cooperation among banks and the cooperation between banks and monetary authority. These mechanisms are regulated respectively by the parameters $\\alpha$ and $\\gamma$. A bank fails when its log-monetary reserves go below an assigned default level. We call systemic risk or systemic event in a bounded time interval the fact that in that time interval at least a given fraction of the banks fails. The probability of systemic risk in a bounded time interval is evaluated using statistical simulation. A method to govern the probability of systemic risk in a bounded time interval is presented. The goal of the governance is to keep the probability of systemic risk in a bounded time interval between two given thresholds. The governance is based on the choice of the log-monetary reserves of a kind of \"ideal bank\" as a function of time and on the solution of an optimal control problem for the mean field approximation of the banking system model. The solution of the optimal control problem determines the parameters $\\alpha$ and $\\gamma$ as functions of time, that is defines the rules of the borrowing and lending activity among banks and between banks and monetary authority. Some numerical examples are discussed. The systemic risk governance is tested in absence and in presence of positive and negative shocks acting on the banking system.
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中文摘要:
我们考虑银行系统模型中的系统性风险管理问题。银行系统模型包含一个随机微分方程系统的初值问题,该系统的因变量是银行的对数货币储备随时间的函数。所考虑的银行系统模型概括了文献[5]、[4]、[7]中研究的先前模型,并描述了银行的同质群体。两种不同的机制被用来模拟银行间的合作以及银行与货币当局之间的合作。这些机制分别由参数$\\ alpha$和$\\ gamma$调节。当其原始货币储备低于指定的默认水平时,银行就会倒闭。我们将有限时间间隔内的系统性风险或系统性事件称为在该时间间隔内至少有一部分银行倒闭的事实。系统性风险在有界时间间隔内的概率通过统计模拟进行评估。提出了一种在有界时间间隔内控制系统性风险概率的方法。治理的目标是将系统性风险的概率保持在两个给定阈值之间的有限时间间隔内。治理的基础是选择一种“理想银行”的对数货币储备作为时间的函数,并解决银行系统模型平均场近似的最优控制问题。最优控制问题的解将参数$\\α$和$\\γ$确定为时间的函数,即定义银行之间以及银行与货币当局之间借贷活动的规则。讨论了一些数值例子。系统性风险治理在没有银行系统受到正面和负面冲击的情况下进行测试。
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分类信息:

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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2022-6-11 06:57:40
abanking系统动态模型中的系统性风险治理Lorella Fatonedipartmento di MatematicaUniversit\'a di CamerinoVia Madonna delle Carceri 9,62032 Camerino(MC),ItalyPh。n、 +39-0737-402558,传真号码+39-0737-632525,电子邮件:lorella。fatone@unicam.itFrancescaMarianidiPartmento di S cience Economiche e socialuniversit ` a Politecnica delle MarchePiazza Martelli 8,60121安科纳(AN),意大利。n、 +39-071-2207243,传真号码+39-071-2207102,电子邮件:f。mariani@univpm.itAbstractWe考虑银行系统模型中的系统性风险管理问题。银行系统模型包含一个随机微分方程系统的初值问题,其因变量是作为时间函数的b和k s的对数货币储备。所考虑的银行系统模型推广了文献[5]、[4]、[7]中研究的先前模型,并描述了银行的非均匀人口。两种不同的机制被用来模拟银行之间的合作以及银行与货币当局之间的合作。这些机制分别由参数α和γ调节。当其原始货币储备低于指定的默认水平时,银行就会倒闭。我们称系统性风险或有界时间间隔内的系统性事件,即在一定时间间隔内,至少有一部分银行倒闭。使用统计模拟评估有限时间间隔内系统性风险的概率。提出了一种在有界时间区间内控制系统风险概率的方法。治理的目标是将系统性风险的概率保持在两次给定风险之间的有限时间间隔内。治理的基础是选择一种“理想银行”的对数货币储备作为时间的函数,并解决b an k系统模型平均场近似的最优控制问题。
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2022-6-11 06:57:43
最优控制问题的解将参数α和γ确定为时间的函数,即确定银行之间以及银行与货币当局之间借贷活动的规则。讨论了一些数值例子。特别是在两年期间,我们考虑下一年的系统性风险治理,当治理决策按季度作出时。系统风险治理是在银行系统没有受到正面和负面冲击的情况下进行测试的。1简介如果一个由代理组成的内部操作系统可以单独完成故障,那么与该系统相关的系统风险就是大量代理同时发生故障,从而导致整个系统失效的风险。物理系统、流行病学系统、工程系统和银行系统是发生系统性风险的众多例子之一。鉴于这些系统的相关性,很容易理解系统性风险的评估和治理是一个重要问题。例如,就银行系统而言,众所周知,在发达国家,这些系统的监管和正确运作对于整个经济的福祉是必要的。在这些国家,特定的政治和技术当局负责银行系统的管理。为简单起见,请将这些权限与mo netar y权限区分开来。关于系统性风险多方面的调查,我们参考了[9]、[3]以及其中的参考文献。尤其是最近,数学模型被用来研究金融部门的系统性风险,例如,参见[1]、[2]、[5]、[4]、[8]、[1]、[12]、[7]。在本文中,我们关注银行系统数学模型中系统风险的评估和治理。
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2022-6-11 06:57:46
我们模型的代理人是金融机构,为了简单起见,这些机构与通过其对数货币储备表示的银行是一致的。银行的对数货币储备只是银行货币储备的对数。提出的银行系统模型概括了[5]、[4]、[7]中研究的模型,并描述了银行的同质群体。在该模型中,银行的对数货币储备作为时间的函数表示为由随机微分方程系统隐含定义的相互作用微分过程(见方程(23)、(24)、(3))。该模型由该随机微分方程组的初值问题组成。在该模型中,每家银行都与ot herbanks和货币管理局进行互动。我们说,当一家银行的法定货币储备低于一个被称为违约水平的给定水平时,该银行就破产了,而在一个有限的时间间隔内,当该模型中的银行至少有一个给定的部分破产时,就会发生系统性风险。模型中有两种合作机制。第一个是银行间的借贷活动。第二个是银行和货币当局之间的借贷活动。这些机制分别由参数α和γ控制(见方程式(23))。模拟银行间借贷活动的机制与[5]中使用的机制相同。银行和金融管理局之间的借贷活动取决于系统银行对数货币储备的经验平均值与金融管理局选择的目标轨迹之间的时间差,该目标轨迹表示对数货币储备作为一种“理想银行”的时间函数。
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2022-6-11 06:57:49
请注意,由于在该模型中,银行人口是均匀的,所有银行都应表现为“理想银行”。本文提出的银行系统模型(即方程(23)、(24)、(3))概括了文献[5]中介绍的模型,其中只考虑了银行间合作机制,并使用了文献[4]、[7]中的思想。我们研究了银行系统模型(即方程(23)、(24)、(3))的性质,并推导了其平均场近似值。利用统计模拟,我们评估了系统性风险在有限时间间隔内的可能性。我们从数量上表明,提高银行之间以及银行与货币当局之间的合作率可以提高单个银行的安全性,但在某些情况下,也会增加在未来时间内出现“极端”系统性风险的可能性。极端的系统性风险意味着所有银行或几乎所有银行的倒闭。基于银行系统模型的平均场近似,我们提出了一种在充裕时间间隔内控制系统性风险概率的方法。该方法追求的目标是将系统风险概率保持在两个给定阈值之间的有界时间间隔内,并取决于货币当局对理想银行对数货币储备目标轨迹的选择,该轨迹是时间的函数。通过解决银行系统模型平均场近似的优化控制问题,将此选择转化为银行规则(即,将参数α和γ的值转化为时间的函数)。我们通过一些数值实验来说明银行系统模型和系统风险治理的行为。特别是,我们在两年期间对系统风险治理进行了模拟。
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2022-6-11 06:57:53
在模拟中,治理决策每季度进行一次,并包括在每个季度开始时,在没有治理决策的情况下评估下一年系统性风险的概率,随后选择下一年理想银行的宏观货币储备目标轨迹,以及在银行规则中对该选择的转换。理想银行明年的对数货币储备目标轨迹的选择是通过简单的试错程序完成的。系统性风险治理在银行系统中存在积极和消极因素的情况下进行测试。请注意,银行系统模型的行为通过其平均场近似值来控制。这是一个可能的高维动态模型(即银行系统模型),由使用低维动态模型(即银行系统模型的平均场近似)确定的控制律控制。这是可能的,因为在同质的银行群体中,每家银行都表现为一种普通银行,并且从普通银行的治理可以推断出如何治理整个银行群体。同样的想法可以在研究同质代理群体的所有情况下加以利用。论文的其余部分组织如下。第2节回顾了文献[5]、[4]中开发的银行系统模型,并定义了银行和系统风险在有限时间间隔内的故障。第3节介绍了本文研究的银行系统模型,推导了它们的平均场近似值,并评估了有界时间间隔内系统性风险的概率。特别是在第2节和第3节中,我们在所考虑的银行系统模型中研究了单个银行的安全性与银行系统的安全性之间的关系。
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