[論文レビュー] The multi-layer network nature of systemic risk and its implications for the costs of financial crises

Sebastian Poledna, José Luis Molina-Borboa+3 more|arXiv (Cornell University)|May 16, 2015

Banking stability, regulation, efficiency参考文献 51被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、信用、デリバティブ、外国為替、証券市場を網羅する多層ネットワークフレームワークを導入し、DebtRankを用いてこれらの市場間での連鎖的デフォルトを定量化する。単一の層に注目すると、システミックリスクが最大90%低く見積もられ、2008年以前と比較して現在の国家レベルの期待システミック損失は最大4倍にまで上昇している。また、個々の取引は信用リスクのみに比べて最大1,000倍のシステミックリスクをもたらすことが判明した。

ABSTRACT

The inability to see and quantify systemic financial risk comes at an immense social cost. Systemic risk in the financial system arises to a large extent as a consequence of the interconnectedness of its institutions, which are linked through networks of different types of financial contracts, such as credit, derivatives, foreign exchange and securities. The interplay of the various exposure networks can be represented as layers in a financial multi-layer network. In this work we quantify the daily contributions to systemic risk from four layers of the Mexican banking system from 2007-2013. We show that focusing on a single layer underestimates the total systemic risk by up to 90%. By assigning systemic risk levels to individual banks we study the systemic risk profile of the Mexican banking system on all market layers. This profile can be used to quantify systemic risk on a national level in terms of nation-wide expected systemic losses. We show that market-based systemic risk indicators systematically underestimate expected systemic losses. We find that expected systemic losses are up to a factor four higher now than before the financial crisis of 2007-2008. We find that systemic risk contributions of individual transactions can be up to a factor of thousand higher than the corresponding credit risk, which creates huge risks for the public. We find an intriguing non-linear effect whereby the sum of systemic risk of all layers underestimates the total risk. The method presented here is the first objective data driven quantification of systemic risk on national scales that reveal its true levels.

研究の動機と目的

• 金融システムにおけるシステミックリスクの全国的・データ駆動的定量化の重要な空白を埋めること。
• システミックリスクを、信用、デリバティブ、外国為替、証券市場間の相互依存性を捉える多層ネットワーク現象としてモデル化すること。
• 連鎖的デフォルトを考慮した、計算的に実行可能で実用的な期待システミック損失の推定手法を開発すること。
• 市場指標が真のシステミックリスク水準を系統的に低く見積もっていることを示すこと。
• 従来の信用リスク指標と比較して、個々の取引が果たすシステミック影響の非対称性を定量化すること。

提案手法

• メキシコの銀行システムを、信用、デリバティブ、外国為替、証券の4つの異なる金融層からなる多層ネットワークとしてモデル化する。
• DebtRankアルゴリズムを適用し、相互に接続された機関を介したデフォルトの連鎖的伝播を再帰的にシミュレートすることで、システミックインパクトを定量化する。
• 連鎖的デフォルトのダイナミクスをモデル化するため、連続的な苦情変数 $ h_i(t) $ と離散的状態 $ s_i(t) $ を用いた再帰的状態更新メカニズムを採用する。
• 期待システミック損失 $ ext{EL}^{ ext{syst}} $ の実用的近似を導出する。式は $ ext{EL}^{ ext{syst}} riangleq V imes extstyleigsum_{i=1}^{b} p_i R_i $ であり、$ p_i $ はデフォルト確率、$ R_i $ はDebtRankによるシステミックインパクトを表す。
• 15大メキシコ銀行のサブセットに対して正確な計算と照合し、平均偏差が0.65%未満であることを確認した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の金融層にわたってモデル化した場合、単一層モデルと比較してシステミックリスクはどのように変化するか？
• RQ2 VIX や CDX といった市場ベースのシステミックリスク指標は、真のシステミックリスク水準をどれほど正しく捉えていないか？
• RQ3 国家規模の期待システミック損失はどの程度で、2007–2008年の金融危機以降、どのように変化したか？
• RQ4 個々の取引のシステミックリスク寄与度は、その信用リスク暴露と比較してどの程度高いか？
• RQ5 特にサイクルや高次元接続を含むネットワークトポロジーの影響は、システミックリスク推定にどのように作用するか？

主な発見

• 相互層間の依存関係と連鎖的効果により、単一の金融層に注目すると、総システミックリスクが最大90%低く見積もられる。
• 全国的期待システミック損失は、2007–2008年の金融危機以前と比較して、現在最大4倍に上昇しており、システミックリスクの持続的増加を示している。
• 個々の取引は、その信用リスク暴露と比較して最大1,000倍のシステミックリスクをもたらすことがあり、隠れたシステミックリスク暴露が存在することが明らかになった。
• すべての層におけるシステミックリスクの合計は、層間相互作用に起因する非線形的で相乗的な効果のため、総リスクを低く見積もっている。
• 提案された近似式 $ ext{EL}^{ ext{syst}} = V imes extstyleigsum_{i=1}^{b} p_i R_i $ は正確な結果とよく一致しており（平均偏差 < 0.65%）、大規模ネットワークへのスケーラブルな計算を可能にした。