[論文レビュー] A Systemic Stress Test Model in Bank-Asset Networks

Nima Dehmamy, Sergey V. Buldyrev+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2014

Complex Systems and Time Series Analysis被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、古典力学およびラプラス的決定論の原則を用いて、銀行資産ネットワークのシステミックなストレステストモデルを提案する。このモデルは、BankRankを導入し、ユーロ圏危機期にネットワークが安定から不安定なダイナミクスに移行し、不安定な状態では中小の保有者がシステミックな関連性を獲得したことを示している。

ABSTRACT

Financial networks are dynamic. To assess their systemic importance to the world-wide economic network and avert losses we need models that take the time variations of the links and nodes into account. Using the methodology of classical mechanics and Laplacian determinism we develop a model that can predict the response of the financial network to a shock. We also propose a way of measuring the systemic importance of the banks, which we call BankRank. Using European Bank Authority 2011 stress test exposure data, we apply our model to the bipartite network connecting the largest institutional debt holders of the troubled European countries (Greece, Italy, Portugal, Spain, and Ireland). From simulating our model we can determine whether a network is in a stable state in which shocks do not cause major losses, or a state in which devastating damages occur. Fitting the parameters of the model, which play the role of physical coupling constants, to Eurozone crisis data shows that before the Eurozone crisis the system was mostly in a stable regime, and that during the crisis it transitioned into an regime. The numerical solutions produced by our model match closely the actual time-line of events of the crisis. We also find that, while the largest holders are usually more important, in the unstable regime smaller holders also exhibit systemic importance. Our model also proves useful for determining the vulnerability of banks and assets to shocks. This suggests that our model may be a useful tool for simulating the response dynamics of shared portfolio networks.

研究の動機と目的

• 時間変動するリンクとノードを考慮した動的金融ネットワークモデルの構築を目的とする。
• 特に危機期における相互接続金融ネットワーク内の銀行のシステミックな重要性を定量化することを目的とする。
• 物理的アナロジーを用いて、共有ポートフォリオネットワークを通じた金融ショックの伝播をシミュレート・予測することを目的とする。
• システミック危機中に金融ネットワークが安定状態と不安定状態の間で遷移するかどうかを評価することを目的とする。
• ネットワークが不安定状態にある期間に、中小の機関投資家がシステミックな重要性を示すかどうかを特定することを目的とする。

提案手法

• モデルは、ラプラス的決定論と古典力学を適用し、時間変動する相互作用を持つ動的システムとして金融ネットワークを表現する。
• 主要な機関投資家と問題を起こしたユーロ圏主権国（ギリシャ、イタリア、ポルトガル、スペイン、アイルランド）を結ぶ二部グラフ構造を用いる。
• 物理的結合定数をユーロ圏危機データにフィットさせ、ショック伝播とネットワーク安定性をシミュレートする。
• BankRankは、銀行のネットワークダイナミクス内での位置と影響力を基に、システミックな重要性を定量化する指標として導入される。
• モデルの式から得られる数値解を、実際の危機のタイムラインと比較することで、予測精度を検証する。
• パラメータのフィッティングには、2011年の欧州中央銀行のストレステスト露出データを用い、モデルを現実のダイナミクスに適合させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 金融ネットワークはショックに対してどのように動的に反応するか。物理的アナロジーを用いてその安定性を予測できるか。
• RQ2 個々の銀行のネットワーク内でのシステミックな重要性は何か。安定状態と不安定状態の間でどのように変化するか。
• RQ3 システミック危機中にネットワークは安定状態から不安定状態に遷移するか。その遷移はいつ発生するか。
• RQ4 ネットワークの不安定状態期に、中小の機関投資家がシステミックに重要であるとされるか。
• RQ5 モデルの数値解は、ユーロ圏危機の実際のタイムラインとどの程度一致するか。

主な発見

• ユーロ圏危機以前、金融ネットワークは主に安定状態にあり、ショックが大きな損失を引き起こさなかった。
• 危機期にはネットワークが不安定状態に移行し、ショックが広範に伝播し、システミックな損害を引き起こした。
• モデルの数値解は、ユーロ圏危機期の実際の出来事のタイムラインとよく一致しており、その予測力が検証された。
• 不安定状態では、中小の機関投資家がシステミックな重要性を示した。これは、大手保有者だけがシステミックに関連するという仮定に反する。
• モデルは、銀行および資産のショックに対する脆弱性を効果的に同定し、共有ポートフォリオネットワークのダイナミクスをシミュレートする上で有効であることを示した。
• BankRankは、特に不安定状態における中小保有者の役割の上昇を的確に捉えており、システミック重要性の変化を効果的に反映した。