中国银行间拆借网络结构实证研究

发布时间：2020-12-16 08:08

　　银行间网络结构在银行系统的系统性风险研究中起着十分重要的作用.目前,大多数估算银行间拆借网络结构的研究均采用最大熵估计方法,该方法估算出的网络结构接近全连接的网络结构,从而会低估银行系统的系统性风险.为了估算出更接近中国真实银行系统的银行间拆借网络,文章首次采用最小密度法,用2016年256家中国银行的真实数据,对中国银行间的拆借网络进行了估算.然后从中介中心性和接近中心性以及度的分布等角度研究了中国银行间拆借网络的拓扑特性,并与其他国家的银行间拆借网络结构进行了比较分析.文章通过对实证数据的研究发现:首先中国的银行系统的拆借网络存在分层结构.其次,中国银行系统的银行间拆借网络结构属于无标度网络结构,但不同层中的银行的度的分布呈现不同指数的幂律分布.最后,在描述银行中心性的指标中,中介中心性能更好地描述中国的银行的重要程度,结果与入选"全球系统重要性银行"的中国的银行完全一致. 

【文章来源】：系统科学与数学. 2019年04期 北大核心

【文章页数】：18 页

【部分图文】：

图１银行拆借矩阵空间分布图??（Ｆｉｇｕｒｅ?１?Ｓｐａｔｉａｌ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｂｉｌａｔｅｒａｌ?ｅｘｐｏｓｕｒｅｓ?ｍａｔｒｉｘ）??

银行ｆｔ？号??图１银行拆借矩阵空间分布图??（Ｆｉｇｕｒｅ?１?Ｓｐａｔｉａｌ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｂｉｌａｔｅｒａｌ?ｅｘｐｏｓｕｒｅｓ?ｍａｔｒｉｘ）??４中国银行间拆借网络结构分析??４．１网络拓扑结构??我们用图来表示银行网络间的拓扑结构．首先我们根据第３节中估算出的拆借矩阵画??出有向图，如图２所示．在该图中节点的大小和颜色代表该银行的连接度，连接度越大，节点??越大，颜色越深．图中节点之间的连线表示银行之间的连接，连线的粗细表示拆借金额的大??小，节点上的标签是该银行的简称（简称见附录），图中的这些节点是２５６家银行中产生拆借??关系的所有银行．??％％??４期?范宏等：中国银行间拆借网络结构实证研究?５５１??银行网络系统的第一层结构．从２０到１５０号左右的银行（圆形框内）拆借活动频率和数量都??居中，这些银行构成中国银行系统的第二层结构，该层中主要包括中国的城市银行．第三层??就是１５０号之后的一些银行，除了个别银行外他们的拆借活动很少，比较不活跃，这些银行??主要由农村商业银行构成．??１５０１００??—５１??图２中国银行间拆借网络结构图??（Ｆｉｇｕｒｅ?２?Ｃｈｉｎｅｓｅ?ｉｎｔｅｒｂａｎｋ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）??

５５４??系统科学与数学??３９卷??中节点的重要性具有严重两级分化的特点，往往有大的ｈｕｂ和小的聚类．??（ａ）随机网络示意图??（（ａ）?Ｒａｎｄｏｍ?ｎｅｔｗｏｒｋ）??（ｂ）小世界网络示意图??（（ｂ）?Ｓｍａｌｌ－ｗｏｒｌｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ）??（ｃ）无标度网络示意图??（（ｃ）?Ｓｃａｌｅ－ｆｒｅｅ?ｎｅｔｗｏｒｋ）??图３??（Ｆｉｇｕｒｅ?３）??很多国外的学者已经根据度的分布对很多国家的银行间拆借网络结构进行了研究，发??现银行间的拆借网络服从幂律分布，而无标度网络就是一种度分布服从幂律分布的网络．??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于核心-边缘网络的中国银行风险传染[J]. 杨海军,胡敏文.  管理科学学报. 2017(10)
[2]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)
[3]网络视角下的金融结构与金融风险传染[J]. 鲍勤,孙艳霞.  系统工程理论与实践. 2014(09)
[4]我国银行网络拓扑结构特征的实证研究[J]. 左振宇,李守伟,何建敏.  华东经济管理. 2012(02)
[5]银行同业拆借市场的网络模型构建及稳定性[J]. 李守伟,何建敏,庄亚明,施亚明.  系统工程. 2010(05)
[6]中国银行间市场双边传染的风险估测及其系统性特征分析[J]. 马君潞,范小云,曹元涛.  经济研究. 2007(01)



本文编号：2919831