信息传播对银行系统性风险的影响研究

发布时间：2020-08-06 06:29

【摘要】：近些年金融危机频发,给实体经济带来严重的打击。随着经济市场化,我国金融市场风险事件也不断发生,而影响系统性风险的因素众多而复杂,信息传播对风险的扩大是一个主要原因,但以往文献对相关研究较少,研究中国银行市场更少。在这一背景下研究信息传播对银行系统性风险的影响,有利于防范金融风险,也能为进一步集成系统性风险提供参考意义。本文主要以银行为研究对象,模拟了当某个银行发生风险事件时其他银行可能采取的行为,并分析这些行为对系统的影响。在这个过程中,首先回顾了信息传播与系统性风险的文献,在相关理论基础上,构建了银行无标度网络,采用中国银行2016年的财报数据,用最大熵方法模拟出具有真实特点的中国银行无标度网络结构。当某个银行发生风险事件时,模拟其它银行可能采取的行为,用DebtRank模型度量系统性风险,分析相关结果。研究的结论主要有:(1)面对某个银行的负面信息时,其它银行可能采取的行为会对系统性风险产生影响。其它银行要求风险银行提前还款带来的系统性风险最大,其次是其它银行不采取任何措施,最小的是银行直接减少与风险银行的联系。并且其它银行的撤资行为会引发更多的新的银行破产。(2)信息的负面程度(?)越大,系统性风险越大,但并不是严格的线性关系。(3)风险传染是系统性风险的关键所在。动态网络与静态网络相比,系统性风险的差别主要在于风险传染不一样。(4)信息衰减系数、信息价值和风险头寸都会对系统性风险的产生影响。在以上结论下,提出相应的政策建议。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.3;G206
【图文】：

技术路线图,信息传播,负面信息,系统性风险

图 1.2 技术路线图本文主要分为四章，各章安排如下：第 1 章主要阐述了研究背景与意义，进行了系统性风险形成、信息传播的文献综述，指出本文银行系统性风险和信息传播的定义，进而总结出本文的研究目的、研究内容和创新点等。第 2 章进行了相关理论的回顾，主要包括本文所研究问题的理论基础和构建银行间关系的理论基础。第 3 章介绍了模拟实验的相关建模，主要为信息传播对银行系统性风险的影响建模。为了实现这一目的，首先通过收集的数据初步构建了我国银行的无标度网络，并通过最大熵方法进行优化，得到我国银行的关系视化图。随后，在已构建的银行网络结构基础上，对系统性风险的度量进行建模。最后，对其它银行面对风险银行的负面信息时可能采取的行为进行建模。第 4 章主要是实验的说明和结果分析。实验结果分为静态分析和动态分析。静态下负面信息发生时，其它银行不采取措施，银行间网络结构不变，分析实验结果；动态下银行对风险银行采取一定的行为，这个过程使得银行间的网络结构

银行,借贷关系,银行通,连线

据背景中我国银行的现状，将我国银行间联系模拟程如下。系统网络的构建银行间网络关系图原理为：假设现有 n 个银行，构成，E），其中 I=1，2，…，i，…j，…，n，表示这个网集合，E=I×I 表示银行与银行之间的连接关系，即问题，用随机网络图 3.2 来简单说明银行间的网络图表示五家银行，银行通过借贷关系彼此相连接。假设连线表示银行之间存在借贷联系，连线的多少即该示借贷的金额，箭头是借贷方向。表示银行i对银指向顶点。 23和 32是表示不同的边，即表示银行网络中，由于银行间的借贷数目不一样，连线的粗比较大，线就会相对较粗。 23

方向图,银行,方向,头寸

等于存放款项与拆出资金之和，同业负债等于拆入款项与拆入资金之和。各个银行的风险头寸等于各自的同业资产与同业负债的和。核心资本（又叫一级资本）包括核心一级资本和其它一级资本（或者附属资本），主要的作用是吸收银行在经营管理出现的损失，是金融机构可以永久使用和支配的自有资金，一般情况下，当银行发生损失之后，主要使用核心一级资本偿还。本文所构建的银行间无标度网络主要是模拟出中国 24 家上市银行的网络结构，在随机生成的无标度网络中，分别计算出各个节点度的大小，将风险头寸最大的银行安置在度最大的节点上，这样可以在该无标度网络中找到各个银行的位置，用计算机实现。主要的数据以及各个银行在无标度网络位置（序号）见附录 B。3.1.3 银行网络的视化图将相对熵方法与无标度原理结合，利用所搜集到的数据，通过 matlab 编程，可以得到银行间网络矩阵，并通过 Pajek 软件生成我国上市银行的无标度网络的视化图 3.2。该图中，节点分别为各个银行，节点大小代表该银行风险头寸的大小，连线的粗细代表相连银行借贷的多少，线条越粗代表借贷的资金越多，箭头代表

【参考文献】