基于多层网络的银行系统性风险研究
发布时间：2021-07-13 14:12
随着全球化进程的加快,金融活动在全球范围内得到迅速的扩展和深化,金融系统面临愈加复杂的发展环境。数次金融危机后,金融机构“大而不倒”的理论逐渐被淘汰,金融机构“太关联而不能倒”逐渐成为主流,由此产生了一个研究金融系统风险的新视角——金融网络结构视角。维护金融系统的稳定性一直是各国追求经济发展的重要目标之一,银行间市场在维护金融系统稳定性中处于重中之重的位置。银行间市场如同业拆借、交叉持有证券等为资金在银行供需方流通提供了渠道,同时也为风险损失在银行间传染提供了可能。因此,银行系统性风险逐渐成为国内外学者、金融监管机构的热点研究对象,对于维护全球经济稳定、促进国家经济繁荣具有重要指导作用。针对银行间市场中银行间关系的多样化,本文基于多层网络理论研究银行系统性风险。本文借助多层网络理论对银行间市场进行网络化表示,根据银行同业拆借期限的差异简单将银行间市场划分为短期市场和长期市场,并基于银行资产负债表刻画构建了银行间市场多层网络模型,并剖析了银行间风险传染顺序及清偿机制等。在上述研究基础上,仿真分析了不同的银行间市场多层网络结构中银行系统性风险特征,其中分析了三种不同的多层网络结构。即长期同...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
所示，中央银行与
T由图 4-1 知，随着银行净资产比例 增大，短期、长期以及总的银行系统性风险在整体上呈现单调递减的特征，而且短期和总的银行系统性风险的单调递减趋势更为显著。由图 4-1-(c)知，银行净资产比例γ与总的银行系统性风险 呈现非线性单调负相关关系，即当银行净资产比例 为 0 时，总的银行系统性风险 达到最大值；当银行净资产比例在(0,0.02]范围变化时，总的银行系统性风险 下降趋势明显；当银行净资产比例 在(0.02，0.04)范围变化时，总的银行系统性风险下降趋势逐渐减弱；当银行净资产比例γ在[0.04,0.2]范围变化时，总的银行系统性风险 趋近于一个最小值。由图 4-1-(a)知，随着银行净资产比例 增大，短期银行系统性风险 与总的银行系统性风险 的变化趋势基本相同，在 ER 下短期银行系统性风险 最大，其次依次为WS 和 BA。由图 4-1-(b)知，长期银行系统性风险 整体上随着净资产比例 的增大而减小，只有 BA 结构下长期银行系统性风险 呈现先增长后降低的趋势，但总体来说其一直处于较低水平。因此，长期银行系统性风险 在三种网络结构下虽存在较小波动，但可忽略不计。由第三章所设定的风险传染顺序可知，当银行系统中发生风险传染时，受到风险影
T根据图 4-2，银行间短期市场资产比例 在[0.1,0.45]范围变化时，在 WS 下受初始冲击造成的银行系统性风险明显大于另外两种网络结构；而且在 BA 下，银行系统性风险最小。由图 4-2-(a)和图 4-2-(c)知，随着银行间短期市场资产比例 增加，短期和总的银行系统性风险整体均呈现单调递增的特征；而且，在 ER 和 BA 下，银行间短期市场资产比例 对总的银行系统性风险 基本满足线性增长的特征。由图 4-2-(b)知，随着银行间短期市场资产比例 的增加，长期银行系统性风险 呈现先下降后缓慢增加并最终趋于平缓的特征。然而，在银行间短期市场资产比例 影响下，长期银行系统性风险 较小，可忽略不计。银行间长期市场资产比例 与银行系统性风险 X 的仿真结果如图 4-3 所示，其中，图 4-3-(a)、图 4-3-(b)、图 4-3-(c)分别为银行间长期市场资产比例 与短期、长期以及总的银行系统性风险之间的关系。由图 4-3 知，随着银行间长期市场资产比例 增加，短期、长期以及总的银行系统性风险整体上均呈现单调递增趋势；而且，在 WS 和BA 下，银行系统性风险的变化趋势基本重合。由图 4-3-(a)知，短期银行系统性风险 随
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于复杂网络的贷款竞争网络及其效应[J]. 陆军,童玉芬,黄嘉. 国际金融研究. 2017(11)
[2]基于银行间网络的流动性风险传染机制研究[J]. 姚登宝. 安徽大学学报(哲学社会科学版). 2017(04)
[3]我国银行体系的网络结构特征——基于复杂网络的实证分析[J]. 陈少炜,李旸. 经济问题. 2016(08)
[4]我国银行同业间网络的拓扑结构特征分析及启示[J]. 吴念鲁,徐丽丽. 当代财经. 2015(11)
[5]复杂网络视角下银行同业间市场风险传染效应研究[J]. 王晓枫,廖凯亮,徐金池. 经济学动态. 2015(03)
[6]中国银行间支付网络及其结构特征[J]. 巴曙松,左伟,朱元倩. 系统工程. 2014(11)
[7]基于复杂网络的金融传染风险模型研究[J]. 邓超,陈学军. 中国管理科学. 2014(11)
[8]基于复杂网络的银行系统风险传染与防范[J]. 张英奎,马茜,姚水洪. 统计与决策. 2013(10)
[9]不同网络结构下银行间传染风险研究[J]. 李守伟,何建敏. 管理工程学报. 2012(04)
[10]复杂网络理论的银行间市场网络结构演化模型[J]. 厉浩,陈庭强,何建敏. 北京理工大学学报(社会科学版). 2012(02)
本文编号：3282209
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
所示，中央银行与
T由图 4-1 知，随着银行净资产比例 增大，短期、长期以及总的银行系统性风险在整体上呈现单调递减的特征，而且短期和总的银行系统性风险的单调递减趋势更为显著。由图 4-1-(c)知，银行净资产比例γ与总的银行系统性风险 呈现非线性单调负相关关系，即当银行净资产比例 为 0 时，总的银行系统性风险 达到最大值；当银行净资产比例在(0,0.02]范围变化时，总的银行系统性风险 下降趋势明显；当银行净资产比例 在(0.02，0.04)范围变化时，总的银行系统性风险下降趋势逐渐减弱；当银行净资产比例γ在[0.04,0.2]范围变化时，总的银行系统性风险 趋近于一个最小值。由图 4-1-(a)知，随着银行净资产比例 增大，短期银行系统性风险 与总的银行系统性风险 的变化趋势基本相同，在 ER 下短期银行系统性风险 最大，其次依次为WS 和 BA。由图 4-1-(b)知，长期银行系统性风险 整体上随着净资产比例 的增大而减小，只有 BA 结构下长期银行系统性风险 呈现先增长后降低的趋势，但总体来说其一直处于较低水平。因此，长期银行系统性风险 在三种网络结构下虽存在较小波动，但可忽略不计。由第三章所设定的风险传染顺序可知，当银行系统中发生风险传染时，受到风险影
T根据图 4-2，银行间短期市场资产比例 在[0.1,0.45]范围变化时，在 WS 下受初始冲击造成的银行系统性风险明显大于另外两种网络结构；而且在 BA 下，银行系统性风险最小。由图 4-2-(a)和图 4-2-(c)知，随着银行间短期市场资产比例 增加，短期和总的银行系统性风险整体均呈现单调递增的特征；而且，在 ER 和 BA 下，银行间短期市场资产比例 对总的银行系统性风险 基本满足线性增长的特征。由图 4-2-(b)知，随着银行间短期市场资产比例 的增加，长期银行系统性风险 呈现先下降后缓慢增加并最终趋于平缓的特征。然而，在银行间短期市场资产比例 影响下，长期银行系统性风险 较小，可忽略不计。银行间长期市场资产比例 与银行系统性风险 X 的仿真结果如图 4-3 所示，其中，图 4-3-(a)、图 4-3-(b)、图 4-3-(c)分别为银行间长期市场资产比例 与短期、长期以及总的银行系统性风险之间的关系。由图 4-3 知，随着银行间长期市场资产比例 增加，短期、长期以及总的银行系统性风险整体上均呈现单调递增趋势；而且，在 WS 和BA 下，银行系统性风险的变化趋势基本重合。由图 4-3-(a)知，短期银行系统性风险 随
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于复杂网络的贷款竞争网络及其效应[J]. 陆军,童玉芬,黄嘉. 国际金融研究. 2017(11)
[2]基于银行间网络的流动性风险传染机制研究[J]. 姚登宝. 安徽大学学报(哲学社会科学版). 2017(04)
[3]我国银行体系的网络结构特征——基于复杂网络的实证分析[J]. 陈少炜,李旸. 经济问题. 2016(08)
[4]我国银行同业间网络的拓扑结构特征分析及启示[J]. 吴念鲁,徐丽丽. 当代财经. 2015(11)
[5]复杂网络视角下银行同业间市场风险传染效应研究[J]. 王晓枫,廖凯亮,徐金池. 经济学动态. 2015(03)
[6]中国银行间支付网络及其结构特征[J]. 巴曙松,左伟,朱元倩. 系统工程. 2014(11)
[7]基于复杂网络的金融传染风险模型研究[J]. 邓超,陈学军. 中国管理科学. 2014(11)
[8]基于复杂网络的银行系统风险传染与防范[J]. 张英奎,马茜,姚水洪. 统计与决策. 2013(10)
[9]不同网络结构下银行间传染风险研究[J]. 李守伟,何建敏. 管理工程学报. 2012(04)
[10]复杂网络理论的银行间市场网络结构演化模型[J]. 厉浩,陈庭强,何建敏. 北京理工大学学报(社会科学版). 2012(02)
本文编号：3282209
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