基于网络视角的银行业系统性风险度量方法

发布时间：2017-11-23 01:12

  本文关键词：基于网络视角的银行业系统性风险度量方法

  更多相关文章： 系统性风险 银行间网络 蒙特卡洛模拟 VaR

【摘要】：网络模型已经成为研究银行系统性风险的重要方法。然而现有研究忽视了银行系统性风险的小概率特点,同时也缺少度量银行系统性风险的统一标准。为此,本文提出了基于网络模型的银行系统性风险度量方法:银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。首先,本文采用蒙特卡洛模拟方法,模拟银行外部冲击造成银行间网络损失的大样本。在银行间网络损失大样本中,估计银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。这两个测度能够捕捉到银行间网络损失的尾部特征,解决了对比随机冲击结果无法反映银行系统性风险的问题。其次,在模拟实验中,本文利用真实银行间网络结构参数,对模拟的三种银行间网络进行校准,保证了研究结论真实性和可靠性。最后,在模拟实验中发现:(1)外部冲击会引发违约传染的连锁反应,并导致银行间网络损失分布从近似正态分布转变成尖峰厚尾分布,最后变成双峰分布。(2)网络集中度越高发生违约传染连锁反应的概率越小,但是传染的破坏力会更大。(3)银行间网络的潜在传染作用会极大的放大银行系统的风险,而且违约传染效应是呈指数增长的。
【作者单位】： 东北财经大学金融学院;东北财经大学商品市场与行为决策研究中心;东北财经大学萨里国际学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71571034,61304180) 教育部人文社会科学基金项目(12YJCZH211) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助项目(WJQ2015012)
【分类号】：F832.3
【正文快照】： 1引言银行间同业市场为银行间调剂流动性提供便利的同时,也为危机的蔓延提供了传染渠道。通过银行间同业市场形成的银行间的借贷网络,构成了复杂的债权债务网络——银行间网络。银行间网络在系统性风险的蔓延过程中扮演着重要的角色,越来越受到金融学家的重视。Iori等[1]研究

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本文编号：1216693