[論文レビュー] Pathways towards instability in financial networks

Marco Bardoscia, Stefano Battiston+2 more|London School of Economics and Political Science Research Online (London School of Economics and Political Science)|Feb 18, 2016

Banking stability, regulation, efficiency被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、金融システムの安定化をもたらすと広く信じられている市場統合とダイバーシフィケーションというプロセスが、逆に金融不安定性を引き起こす可能性があることを示している。具体的には、これらプロセスが銀行間ネットワークにおける循環的構造を促進し、金融的困難を拡大させるためである。ネットワーク理論的枠組みを用いて、最大固有値が1を超えると、契約固有の詳細にかかわらず、つながりの強化とレバレッジの上昇が不安定性を引き起こすことが示された。

ABSTRACT

Following the financial crisis of 2007-2008, a deep analogy between the origins of instability in financial systems and complex ecosystems has been pointed out: in both cases, topological features of network structures influence how easily distress can spread within the system. However, in financial network models, the details of how financial institutions interact typically play a decisive role, and a general understanding of precisely how network topology creates instability remains lacking. Here we show how processes that are widely believed to stabilise the financial system, i.e. market integration and diversification, can actually drive it towards instability, as they contribute to create cyclical structures which tend to amplify financial distress, thereby undermining systemic stability and making large crises more likely. This result holds irrespective of the details of how institutions interact, showing that policy-relevant analysis of the factors affecting financial stability can be carried out while abstracting away from such details.

研究の動機と目的

• ネットワークのトポロジー、特に循環的構造が金融ネットワークにおけるシステミック・リスクの原因となる仕組みを理解すること。
• 市場統合やダイバーシフィケーションといったプロセスが、一般的には安定化要因と見なされているが、実際にはシステミック・リスクを増大させる可能性があるかどうかを調査すること。
• 具体的な契約の詳細に依存せず、トポロジー的特徴に焦点を当てた金融安定性分析の手法を開発すること。
• ネットワーク構造を操作しながら、主要な統計的性質を維持することで、安定状態から不安定状態への経路を同定すること。
• 微視的金融メカニズムに依存しない形で、ネットワークトポロジーと不安定性の閾値を結びつけることで、政策に役立つシステミック・リスクの洞察を提供すること。

提案手法

• 金融ネットワークを、機関間の相互債務を表す有向・重み付きグラフとしてモデル化する。
• 銀行間レバレッジ行列の最大固有値（λ_max）を安定性指標として用いる：λ_max > 1 であれば不安定と判断する。
• 平均銀行間レバレッジとトポロジーを維持しながら、段階的に銀行を追加または削除することで合成的ネットワーク経路を構築する。
• RASアルゴリズムを用いてエッジの重みを再スケーリングし、ネットワークの拡大・縮小過程で一貫したレバレッジ水準を維持する。
• 成長プロセスを逆転させ（不安定から安定へ）、平均レバレッジを一定に保つことで、安定的経路の構築を可能にする。
• 2012年の欧州上位176銀行の貸借対照表を用いて、実世界のデータで妥当性を検証し、実証的関連性を確保する。

Figure 1: Illustrative stability analysis of two paradigmatic interbank network architectures. The example in a is a “butterfly” graph, while the example in b has a core-periphery topology: nodes 1, 2, 3 and 4 form a complete core, with the remaining nodes having either only incoming or outgoing edg

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 市場統合とダイバーシフィケーションは、安定化要因と見なされているが、なぜ金融ネットワークのシステミック不安定性を引き起こすのか？
• RQ2 特に循環的構造を含む金融ネットワークのどのようなトポロジー的特徴が、金融的困難を拡大させ、不安定性を引き起こすのか？
• RQ3 契約固有のダイナミクスに依存しない形で、レバレッジ行列の最大固有値といったネットワークレベルの指標を用いて、システミック不安定性を予測できるか？
• RQ4 平均レバレッジとトポロジーを維持しながら、ネットワーク構造を変更することで、安定性をどれだけ維持または回復できるか？
• RQ5 安定状態から不安定状態への経路はどのようなものがあり、ネットワークサイズと結合性の段階的変化によってどのように生成されるのか？

主な発見

• 市場統合とダイバーシフィケーションは、安定化要因と広く見なされているが、循環的相互接続の可能性を高めることで、金融ネットワークの不安定化を引き起こす可能性がある。
• 銀行間レバレッジ行列の最大固有値（λ_max）は、契約固有の詳細にかかわらず、安定性の強固な閾値として機能する：λ_max > 1 であれば、システムは不安定になる。
• 平均銀行間レバレッジが1より大きい安定ネットワークでも、銀行数の増加に伴い、エッジ密度が一定であっても不安定化する可能性がある。
• Erdős-Rényi、正規ランダム、スケールフリーネットワーク、コア・パーサー型ネットワークなど、さまざまなネットワークタイプにおいて、安定から不安定への経路が存在し、このメカニズムの一般性を示している。
• 2012年の欧州上位176銀行の実世界データにおいて、銀行間ネットワークは不安定（λ_max > 1）であると判明し、システミック・リスクへの露出が示された。
• 本研究は、特定のデフォルトメカニズムに起因するのではなく、サイクルなどの構造的特徴に起因して不安定性が生じることを確認した。これにより、詳細なデフォルト伝搬のモデリングを伴わずに、システミック・リスクを評価することが可能になる。

Figure 2: Stability of the network of the top 50 European banks using data from their 2013 balance sheets. We start from a random DAG, i.e. a network with no cycles, which is therefore stable. Interbank exposures are assigned with the RAS algorithm so that, for each bank, the total interbank assets