[論文レビュー] Robustness and Contagion in the International Financial Network

Tilman Dette, Scott D. Pauls+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2011

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、IMFのCPISデータを用いて国際金融ネットワークのレジリエンスと伝染ダイナミクスを分析し、ノックアウト実験および失礼率（LGD）シミュレーションを適用している。ネットワークは「レジリエントでありながら脆い」特性を示しており、米国および欧州諸国が中心的ハブである。PIGS諸国の1カ国がデフォルトすると、特に他のデフォルトと組み合わさった場合、連鎖的破綻を引き起こす可能性があり、全体的なレジリエンスにもかかわらずシステム全体の脆弱性が浮き彫りになる。

ABSTRACT

The recent financial crisis of 2008 and the 2011 indebtedness of Greece highlight the importance of understanding the structure of the global financial network. In this paper we set out to analyze and characterize this network, as captured by the IMF Coordinated Portfolio Investment Survey (CPIS), in two ways. First, through an adaptation of the "error and attack" methodology [1], we show that the network is of the "robust-yet-fragile" type, a topology found in a wide variety of evolved networks. We compare these results against four common null-models, generated only from first-order statistics of the empirical data. In addition, we suggest a fifth, log-normal model, which generates networks that seem to match the empirical one more closely. Still, this model does not account for several higher order network statistics, which reenforces the added value of the higher-order analysis. Second, using loss-given-default dynamics [2], we model financial interdependence and potential cascading of financial distress through the network. Preliminary simulations indicate that default by a single relatively small country like Greece can be absorbed by the network, but that default in combination with defaults of other PIGS countries (Portugal, Ireland, and Spain) could lead to a massive extinction cascade in the global economy.

研究の動機と目的

• IMFの共同ポートフォリオ投資調査（CPIS）データから導出された国際金融ネットワークの構造的レジリエンスを特徴づけること。
• 失礼率（LGD）ダイナミクスを用いたシミュレートされたデフォルトを通じて、システミックリスクおよび伝染の可能性を評価すること。
• 特にPIGS諸国を含むさまざまなしきい値ルールとデフォルトシナリオにおいて、ネットワークのレジリエンスがどのように変化するかを評価すること。
• 一次統計に基づくネイピアモデルと実証ネットワーク構造を比較し、一次統計モデルが高次ネットワーク特徴を捉えることの限界を同定すること。
• 米国および欧州金融センターなどの主要なシステミックリスクノードを特定し、それらがグローバル金融安定性に与える影響を評価することで、政策提言を行うこと。

提案手法

• ポートフォリオ露出のしきい値とGDP正規化投資のしきい値を用いて、CPISデータから2つのバイナリ隣接行列（AおよびB）を構築する。
• ノード（国）を段階的に削除する「ノックアウト実験」を実施し、平均最短経路長（ASPL）の低下を金融統合の代理指標として測定する。
• 一次統計に基づく4つのネイピアモデルと比較し、実証的トポロジーに適合させるために第5の対数正規分布モデルを導入する。
• 失礼率（LGD）ダイナミクスを用いて連鎖的デフォルトをシミュレートし、ネットワーク内での金融不安定性の伝播をモデル化する。
• 2007年のデフォルト伝染を評価するために、異なるしきい値の組み合わせ（d₁：ポートフォリオ露出、d₂：GDP正規化投資）の下で合計576回のシミュレーションを実行する。
• 中心性指標および影響力ランキングを用いて、大規模なデフォルト連鎖を引き起こす可能性が最も高い国、および国ペア・トリオを同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 国際金融ネットワークは、標的的なノード削除に対してどの程度レジリエントであり、『レジリエントでありながら脆い』トポロジーを示すか？
• RQ2 一次統計に基づくネイピアモデルは、実証的ネットワーク構造をどの程度再現できるか。また、高次統計はどのような役割を果たすか？
• RQ3 ギリシャや他のPIGS諸国が最初にデフォルトした場合、その後に連鎖的デフォルトが発生する可能性はどの程度か？
• RQ4 ポートフォリオ露出とGDP正規化投資の両方のしきい値ルールが、観察される伝染ダイナミクスにどのように影響を与えるか？
• RQ5 どの国、または国ペア・トリオが、システミックなデフォルト連鎖を引き起こす上で最も影響力を持つか？

主な発見

• 国際金融ネットワークは、スケールフリー・ネットワークに類似した『レジリエントでありながら脆い』トポロジーを示しており、ランダムな障害に対しては高いレジリエンスを示すが、主要ハブに対する標的的攻撃には脆弱である。
• ネットワークのレジリエンスは、対数正規分布ネイピアモデルによって最もよく捉えられるが、このモデルでも高次ネットワーク統計を十分に説明できないため、高次分析の必要性が浮き彫りになる。
• シミュレーションの結果、ギリシャのような比較的小さな国がデフォルトしても、低しきい値条件下ではネットワークが吸収可能であるが、ポルトガル、アイルランド、スペインなどの他のPIGS諸国のデフォルトと組み合わさると、大規模な消滅連鎖を引き起こす可能性がある。
• 米国および欧州諸国は、そのデフォルトがネットワーク全体を崩壊させる可能性を有する中心的ハブとして特定され、広範な影響を及ぼす。
• 中所得国としてブラジル、トルコ、インドネシアは、米国または西側金融センターの失敗時に特定のネットワーク構成において重要な影響力を持つことが明らかになった。
• 2001年から2007年にかけてネットワークの脆弱性が増大しており、特に低伝染しきい値下で、パンデミック前の時期におけるシステミックリスクの増大が示唆された。