复杂性视角下银行体系风险传染的计算实验研究

发布时间：2020-11-16 11:46

　　 银行体系是指由不同银行构成的、按照特有规则创造、传递、分配、派生资金和信息的系统。银行体系在金融系统中处于核心地位,它的稳定直接关系到金融系统和整个社会经济系统的稳定。近几十年来爆发的几场经济和金融危机,尤其是2008年发生的全球金融危机,其重要原因和突出表现都与银行体系的风险传染密切相关。因此,银行体系的风险传染问题一直都是研究热点之一。从复杂性科学的角度来看,银行体系是典型的复杂系统。银行体系内独立的银行个体通过各种关联关系结成复杂的网络结构,并与外部环境之间不断的进行着交互。现代银行体系中比其他行业更为复杂的债权债务关系和信息关联关系,给银行体系风险传染的研究带来了挑战。以往的相关研究较多地关注了风险传染的外部表象而非内在机制,本研究从复杂性视角出发,采用计算实验等方法对银行体系的风险传染机制等问题进行了系统深入的研究。本文的研究工作主要包括以下五部分:(1)理论分析:有别于传统的相对单一的分析视角,本文基于更全面整体的复杂性视角,从银行主体行为、银行间的关联关系、银行体系网络结构、外部环境四个方面对银行体系的风险传染问题进行了理论分析,为计算实验建模打下基础。(2)模型构建:建立了基于Agent建模和系统动力学建模两种建模方式相结合的混合模型。对银行体系内的银行和企业进行基于Agent建模,对外部环境进行系统动力学建模,并通过精心设计的交互方式将自底向上和自顶向下这两种复杂系统建模方式有机融合,构造了银行体系风险传染的混合计算实验模型。(3)模型校验:将管理科学中计算实验研究的通用验证思想应用到本文的具体研究实践中,设计了对银行体系风险传染计算实验模型进行校验的方法。调研收集了中国24家上市商业银行数据,运用最大熵方法计算了银行网络结构并加载到模型中,将运行结果与全球系统重要性银行列表相比对,证实了模型合理可信。(4)计算实验研究:为揭示了银行体系风险传染的内在机制和变化规律,本文采用实验方法对不同冲击方式引起的风险传染的不同特性、银行规模异质性和银行风险控制对于风险传染的影响、金融监管机构的流动性救助行为和对系统重要性银行的监管措施对风险传染的控制作用进行了研究。(5)管理启示和对策建议:根据实验结果,从银行体系外部冲击识别、银行的规模异质性与风控行为、监管机构的监管措施和救助手段等方面,提出对银行体系风险传染的预防、控制和救助的管理启示和对策建议。本文的创新之处体现以下方面:论文以复杂性科学的视角,从银行主体行为、银行间关联关系、银行体系网络结构和银行外部环境四个方面进行理论分析;综合运用了基于Agent的建模和系统动力学方法相结合,构建了银行体系风险传染的混合模型,并用银行实际数据验证了模型合理可信;同时论文通过计算实验方法研究了银行体系风险传染的冲击方式、银行属性与行为对风险传染的影响和风险传染控制作用,揭示了银行体系外部冲击和内部的银行属性行为对风险传染的影响的内在机制。本文的研究对深入探索金融风险及其防控问题、对丰富和发展复杂性科学都具有理论价值,对银行体系应对风险传染问题等管理实践具有现实指导意义。
【学位单位】：河北工业大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2017
【中图分类】：F832.3;F224
【部分图文】：

复杂性视角下银行体系风险传染的计算实验研究复杂系统模型；在模型的基础上进行数值计算、算法描述，并通过计算机进验验证；最后综合集成得到比较完整的认识。复杂系统理论是复杂性科学的核心理论，其直接渊源是系统科学。目前复杂的学术流派主要有 SFI 的复杂适应系统理论、欧洲的自组织理论和中国的开系统理论等。Holland(1996)提出“适应性造就了复杂性”，引入了复杂适应性系统(Comptive System, CAS)的概念，成为 SFI 的主要研究对象[6]。CAS 理论的研究方用计算机仿真作为主要的研究工具，CAS 的典型表现是复杂适应行为(Comptive Behavior)，而复杂适应行为的核心则是涌现(Emergence)。图 2.1 为复杂的概念图。

图 3.1 2013 年 SHIBOR 利率和基准利率走势注：图中细实线为各期 SHIBOR；粗点划线为央行 6 个月以内和 6 个月至 1 年期贷款基准利率（2012 年 7 月 6日至 2015 年 3 月 1 日）。数据来源：全国银行间同业拆借中心网站（www.shiber.org）和中国人民银行网站（www.pbc.gov.cn）3.3.1.2 同业拆借风险传染机制银行间的同业拆借是银行风险传染的主要渠道之一。银行间基于资产负债表的信用关系相互联系，如果银行遭受外部冲击导致的损失超过银行资本，那么银行就会破产。银行破产后无法足额清偿债务，导致其债权银行也遭受损失，造成了风险传染。风险通过银行间同业拆借关系造成的传染过程可以简单概括：首先，外部冲击导致某家银行破产，其被称为“导火索”银行；然后，导火索银行的倒闭冲击通过同业拆借传染给债权银行，债权银行的资产遭受损失；最后，如果债权银行遭受的损失大于资本，债权银行破产，引发新一轮传染，直至银行体系内再没有银行倒闭。现实的银行体系中，同业拆借关系通常非常繁杂，一家银行可能是多家银行的债

图 3.3 互依网络级联崩溃现象示意图由图 3.3 中可以看到，A、B 两个网络的节点之间是互相依赖的关系，当网络 A 中的某个节点失效后，网络 B 中与其相互依赖的节点也同时失效；在网络 A 内部，失效节点的三条边消失，导致网络 A 破碎成三个部分 a11、a12、a13，见图中 Stage1；由于网络 B 中的节点与 a11、a12、a13相连的 B 内的边也消失了，网络 B 破碎成四部分 b21、b22、b23、b24，见图中 Stage 2；同理，网络 A 也继续破碎成四部分，网络稳定下来，见 Stage 3。Huang et al(2013)在此研究基础上建立了由银行和资产组成的二分图(Bi-partiteGraphs)网络模型，使用美国次贷危机期间的实际数据证实了上述理论研究，表明银行间通过持有同一行业的资产导致了大量银行的连锁倒闭，从而证明了银行间的间接连接网络结构导致了严重的危机传染[112]。
【参考文献】

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本文编号：2886180