[論文レビュー] How interbank lending amplifies overlapping portfolio contagion: A case study of the Austrian banking network

Fabio Caccioli, J. Doyne Farmer+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2013

Banking stability, regulation, efficiency参考文献 26被引用数 13

ひとこと要約

本稿は、銀行間融資ネットワークが直接の相手方デフォルトに起因するのみでなく、重複するポートフォリオがもたらすリスクを悪化させることによって、金融感染を拡大することを示している。オーストリアの銀行間ネットワークに対するストレステストを通じて、著者らは直接的なリスクだけでは感染拡大は限定的であるが、共通資産保有との相互作用によりシステム全体のリスクが著しく上昇することを明らかにした。これにより、金融ネットワーク内に隠れた拡大メカニズムが存在することが判明した。

ABSTRACT

In spite of the growing theoretical literature on cascades of failures in interbank lending networks, empirical results seem to suggest that networks of direct exposures are not the major channel of financial contagion. In this paper we show that networks of interbank exposures can however significantly amplify contagion due to overlapping portfolios. To illustrate this point, we consider the case of the Austrian interbank network and perform stress tests on it according to different protocols. We consider in particular contagion due to (i) counterparty loss; (ii) roll-over risk; and (iii) overlapping portfolios. We find that the average number of bankruptcies caused by counterparty loss and roll-over risk is fairly small if these contagion mechanisms are considered in isolation. Once portfolio overlaps are also accounted for, however, we observe that the network of direct interbank exposures significantly contributes to systemic risk.

研究の動機と目的

• 銀行間融資ネットワークが直接の相手方リスクを上回って金融感染を拡大するかどうかを調査すること。
• 銀行間ネットワーク内における重複するポートフォリオの役割が、システム的リスクをどのように拡大するかを評価すること。
• 現実のネットワーク構造とノンモデルを比較し、感染拡大を引き起こす構造的要因を特定すること。
• 相手方損失、リポージョンリスク、重複するポートフォリオという3つの感染拡大メカニズムの相対的影響を評価すること。
• 次数列以外のネットワークトポロジーが、システム的リスクの結果をどのように形作るかを特定すること。

提案手法

• 相手方損失、リポージョンリスク、重複するポートフォリオの3つの感染拡大メカニズムを用いて、オーストリアの銀行間ネットワーク向けのストレステストフレームワークを構築した。
• Furfineのモデルに基づく反復的デフォルトアルゴリズムを適用し、損失が自己資本のしきい値を超えると銀行が破綻するとした。
• 実際のネットワークの次数列を保持するがリンクをランダム化するノンモデルを用い、トポロジー的要因を隔離した。
• 実際のネットワークと合成ネットワークの両方について、四半期ごとに1,000回のストレステストを実施し、感染の確率と範囲を計算した。
• 感染の程度を3つの指標で測定した：感染確率、平均的感染範囲、最大感染範囲。
• 統計的性質（次数分布、クラスタリング係数）を用いてネットワークトポロジーを分析し、実際のネットワークとノンモデルの結果を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 銀行間ネットワークの構造は、直接の相手方リスクを超えて感染拡大を拡大するか？
• RQ2 重複するポートフォリオと銀行間リンクがどのように相互作用し、システム的リスクを増大させるか？
• RQ3 次数列に基づくノンモデルが、現実の感染拡大ダイナミクスをどれほど正確に予測できないか？
• RQ4 相手方損失、リポージョンリスク、ポートフォリオの重複という3つの感染拡大メカニズムは、それぞれシステム的影響においてどのように比較されるか？
• RQ5 実際のネットワークの構造的特徴は、ランダム化された類似ネットワークと比較して、その回復力または脆弱性をどのように説明できるか？

主な発見

• 相手方損失やリポージョンリスクのみを考慮すると、破綻は少数にとどまる。
• 重複するポートフォリオが含まれるようになると、銀行間ネットワーク構造がシステム的リスクを著しく拡大し、はるかに大きな連鎖的破綻を引き起こす。
• 実際のオーストリア銀行間ネットワークは、同じ次数列を持つノンモデルよりも感染確率が低く、重要なリンクの配置がより回復力があることを示している。
• 感染確率が低いにもかかわらず、実際のネットワークは合成ネットワークよりも平均的および最大の感染範囲が大きく、より強い拡大効果を示している。
• 実際のネットワークとノンモデルの差異は、次数列やクラスタリング係数だけでは説明できず、局所的なネットワーク構造が感染ダイナミクスにおいて重要な役割を果たしていることを示している。
• 銀行間のリスク暴露と共通資産保有の相互作用により、個々のリスクチャnelの合計を上回るシステム的リスクが生じ、非線形な拡大メカニズムが顕在化している。