[論文レビュー] Basel III capital surcharges for G-SIBs fail to control systemic risk and can cause pro-cyclical side effects

Sebastian Poledna, Olaf Bochmann+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2016

Banking stability, regulation, efficiency参考文献 36被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、システミックリスク（SR）規制の2つのアプローチを比較するため、エージェントベースモデルを用いる。それぞれ、G-SIBsに対する資本スプライス（バセルIII方式）とネットワークトポロジー最適化である。資本スプライスは、バセルIII水準よりも著しく高い場合にのみSRを低減できるが、プロサイクル的効果を引き起こし、効率性を低下させる。一方、システミックリスク税を用いた金融ネットワークトポロジーの再構築は、より効果的かつ安定的である。

ABSTRACT

In addition to constraining bilateral exposures of financial institutions, there are essentially two options for future financial regulation of systemic risk (SR): First, financial regulation could attempt to reduce the financial fragility of global or domestic systemically important financial institutions (G-SIBs or D-SIBs), as for instance proposed in Basel III. Second, future financial regulation could attempt strengthening the financial system as a whole. This can be achieved by re-shaping the topology of financial networks. We use an agent-based model (ABM) of a financial system and the real economy to study and compare the consequences of these two options. By conducting three "computer experiments" with the ABM we find that re-shaping financial networks is more effective and efficient than reducing leverage. Capital surcharges for G-SIBs can reduce SR, but must be larger than those specified in Basel III in order to have a measurable impact. This can cause a loss of efficiency. Basel III capital surcharges for G-SIBs can have pro-cyclical side effects.

研究の動機と目的

• G-SIBsに対するバセルIII資本スプライスが、意図しない副作用を伴わずにシステミックリスクを効果的に低減するかを評価すること。
• レバレッジ削減と比較して、金融ネットワークトポロジーを再構築することで、システミックリスクをより効率的かつ安定的に低減できるかを調査すること。
• 個々の金融取引のマージナルシステミックインパクトを内部化するためのシステミックリスク税（SRT）の設計と実験的評価。
• エージェントベースシミュレーションを用いて、資本スプライスとネットワークベース規制の効率性、安定性、プロサイクル的効果を比較すること。
• DebtRankおよび期待システミックロス指標を用いて、個々のローンや取引がシステミックリスクに与えるマージナル寄与度を定量すること。

提案手法

• 銀行、リポ市場、実体経済との相互作用を有する金融システムのエージェントベースモデル（ABM）を構築する。
• DebtRankを用いてシステミックインパクトを測定し、ノードのデフォルトに起因するシステム全体の期待損失として定義する。
• 負債を追加した際の期待システミックロスの変化を用いて、各取引のマージナルシステミックリスク寄与度を計算する。
• 取引に起因する期待システミックロスの増加に比例するシステミックリスク税（SRT）を提案する。
• 3つのコンピュータ実験を実施する：(1) バセルIII方式の資本スプライス、(2) SRTを用いたネットワークトポロジー最適化、(3) 介入なしのベースラインシステム。
• 崩壊の広がりの大きさ、総損失、平均取引量を測定し、安定性と効率性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 G-SIBsに対するバセルIII方式の資本スプライスは、現在の水準では、システミックリスクを顕著に低減できるのか、それとも無効なのか？
• RQ2 資本スプライスにはどのようなプロサイクル的副作用があり、それが金融システムの効率性にどのように影響するのか？
• RQ3 システミックリスク税を用いたネットワークトポロジーの再構築は、資本スプライスと比較して、システミックリスクをより効果的に低減できるのか？
• RQ4 個々のインターバンクローンのマージナルシステミックインパクトは何か、DebtRankおよび期待システミックロス指標を用いて定量できるか？
• RQ5 ネットワークベース規制と資本ベース規制は、安定性、効率性、ショックに対するレジリエンスの観点から、どのように比較できるか？

主な発見

• G-SIBsに対するバセルIII資本スプライスは、フレームワークで定められた水準よりも著しく高い場合にのみ、システミックリスクの低減に顕著な効果を示す。
• 資本スプライスはプロサイクル的効果を引き起こし、逆周期的レバレッジ制約の結果、景気後退期に金融不安定性を助長する。
• システミックリスク税（SRT）は、取引のマージナルシステミックインパクトを効果的に内部化でき、効率的なネットワークトポロジー最適化を可能にする。
• SRTを用いた金融ネットワークトポロジーの再構築は、資本スプライスと比較して、システミックリスク低減においてより効果的かつ効率的である。
• 単一のローンがシステミックリスクに与えるマージナル寄与度は、その追加に伴う期待システミックロスの変化を用いて正確に定量できる。
• モデルの結果、ネットワークベース規制は資本スプライス制度と比較して、総損失が低く、デフォルトの崩壊が小さいことが示された。