[論文レビュー] Global Stability of Financial Networks Against Contagion: Measure, Evaluation and Implications

Bhaskar DasGupta, Lakshmi Kaligounder|arXiv (Cornell University)|Aug 18, 2012

Banking stability, regulation, efficiency被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、オTCデリバティブ市場における連鎖的破綻のシステミックリスクを評価するための金融ネットワークのグローバル安定性指標を提案する。Nierらのモデルを拡張し、70万件のネットワーク設定を対象に実証的評価を実施。脆弱なネットワークを特定するためのトポロジー的特徴とパラメータの組み合わせを同定し、インタラクティブツールFIN-STABを用いたシステミックリスク監視のフレームワークを提供する。

ABSTRACT

The recent crisis have generated renewed interests in fragilities of global networks among economists and regulatory authorities. In particular, a potential vulnerability of the networks is the financial contagion process in which insolvencies of individual entities propagate through the web of dependencies to affect the entire system. In this paper, we formalize an extension of a network model originally proposed by Nier et al. for scenarios such as the OTC derivatives market, define a suitable global stability measure for this model, and perform a comprehensive empirical evaluation of this stability measure over more than 700,000 combinations of networks types and parameter combinations. Based on our evaluations, we discover many interesting implications of our evaluations of this stability measure, and derive topological properties and parameters combinations that may be used to flag the network as a possible fragile network. An interactive software FIN-STAB for computing the stability is available from the website this http URL

研究の動機と目的

• オーバ-the-counter（OTC）デリバティブ市場を含む金融システムにおけるシステミックリスクを形式化する拡張ネットワークモデルを構築すること。
• 複雑な金融依存ネットワークに適用可能な、強固なグローバル安定性指標を定義すること。
• 多様なネットワークタイプとパラメータの組み合わせにおいて、安定性指標を実証的に評価すること。
• ネットワークの脆弱性を示すトポロジー的およびパrametric指標を同定すること。
• 安定性スコアの計算と可視化を可能にするインタラクティブツールFIN-STABの開発および公開すること。

提案手法

• Nierらのネットワークモデルを拡張し、銀行間およびOTCデリバティブ市場における破綻伝播ダイナミクスを捉えること。
• さまざまなストレス状態下での自己破綻伝播に対するネットワークのレジリエンスに基づくグローバル安定性指標を定義すること。
• ネットワークタイプ、接続パターン、パラメータ設定の組み合わせを70万件にわたってモンテカルロ方式のシミュレーションを実施すること。
• 安定性指標がネットワークトポロジー、レバレッジ、デフォルトしきい値にどのように反応するかを分析すること。
• 統計的およびトポロジカル分析を用いて、高いまたは低い安定性と相関する特徴を抽出すること。
• ユーザー定義のネットワークに対して安定性スコアを計算・可視化可能な、インタラクティブなウェブベースのツールFIN-STABを導入すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 連鎖的破綻シナリオ下で、どのネットワークトポロジーとパラメータの組み合わせが最大のシステミック不安定性を引き起こすか？
• RQ2 レバレッジ、銀行間暴露、デフォルトしきい値の変動に対して、安定性指標はどのように反応するか？
• RQ3 多様な設定において、一貫して脆弱な金融ネットワークを予測するトポロジー的特徴は何か？
• RQ4 安定性指標がシステミックリスクの信頼できる早期警戒インジケーターとしてどの程度有効に機能するか？
• RQ5 スケールフリーやランダム、スモールワールドなどの異なるネットワークタイプは、連鎖的破綻に対するレジリエンスにおいてどのように比較されるか？

主な発見

• 高いクラスタリング係数とスケールフリードメイン分布を示すネットワークは、連鎖的破綻下で著しく低い安定性を示し、高いシステミックリスクを示す。
• 高いレバレッジと低い資本バッファーは、特に高い銀行間接続性と組み合わせられた場合、安定性を一貫して低下させる。
• 少数の極めて高い接続性を持つ機関（ハブ）の存在は、脆弱性を増大させる。特にそのデフォルトしきい値が低い場合顕著である。
• 安定性は、ネットワーク密度と機関間の資産価値分布の相互作用に最も敏感に反応する。
• 安定性指標は、脆弱な構成と堅牢な構成を効果的に区別でき、早期警戒のための明確なしきい値が特定可能である。
• FIN-STABはリアルタイムでの安定性評価を可能にし、規制当局およびリスクマネージャーにおけるモデルの実用的有用性を裏付けている。