[논문 리뷰] How interbank lending amplifies overlapping portfolio contagion: A case study of the Austrian banking network

Fabio Caccioli, J. Doyne Farmer외 2명|arXiv (Cornell University)|2013. 06. 16.

Banking stability, regulation, efficiency참고 문헌 26인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 은행 간 대출 네트워크가 직접적인 상대방의 파산만으로가 아니라, 겹치는 포트폴리오로 인해 금융 전염을 악화시킨다는 것을 입증한다. 오스트리아 은행 간 네트워크에 대한 스트레스 테스트를 통해 저자들은 직접적인 노출만으로는 전염이 제한적으로 발생하지만, 공통 자산 보유와의 상호작용이 체계적 리스크를 크게 증가시킴을 보여주며, 금융 네트워크 내에서 숨겨진 확대 메커니즘을 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 은행 간 대출 네트워크가 직접적인 상대방 리스크를 초월해 금융 전염을 악화시키는지 조사하기.
• 겹치는 포트폴리오가 은행 간 네트워크 내에서 체계적 리스크를 어떻게 악화시키는지 평가하기.
• 실제 네트워크 구조와 근본 모델을 비교하여 전염을 이끄는 구조적 요인을 분리하기.
• 세 가지 전염 메커니즘인 상대방 손실, 만기 연장 리스크, 겹치는 포트폴리오의 상대적 영향을 평가하기.
• 도시 구조가 도시 수열 이외의 요소로도 체계적 리스크 결과를 형성하는지 확인하기.

제안 방법

• 은행 간 대출 네트워크의 스트레스 테스트 프레임워크를 구축하여 세 가지 전염 메커니즘을 사용: 상대방 손실, 만기 연장 리스크, 겹치는 포트폴리오.
• Furfine의 모델에 기반한 반복적 파산 알고리즘을 적용하여, 손실이 자본 기준을 초과할 경우 은행이 파산함.
• 실제 네트워크의 도시 수열을 유지하지만 연결성을 무작위화한 근본 모델을 사용하여 구조적 영향을 분리.
• 실제 및 합성 네트워크에서 분기별로 1,000번의 스트레스 테스트를 수행하여 전염 확률과 범위를 계산.
• 세 가지 지표를 통해 전염을 측정: 전염 확률, 평균 범위, 최대 범위.
• 통계적 성질(도시 분포, 군집 계수)을 사용하여 네트워크 구조를 분석하고, 실제 결과와 근본 모델 결과를 비교.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 은행 간 네트워크의 구조가 직접적인 상대방 노출을 초월해 전염을 악화시키는가?
• RQ2 겹치는 포트폴리오가 은행 간 연결성과 어떻게 상호작용하여 체계적 리스크를 증가시키는가?
• RQ3 도시 수열 기반의 근본 모델이 실제 전염 역학을 얼마나 잘 예측하지 못하는가?
• RQ4 세 가지 전염 메커니즘—상대방 손실, 만기 연장 리스크, 포트폴리오 겹침—중에서 어느 것이 체계적 영향을 더 크게 미치는가?
• RQ5 실제 네트워크의 어떤 구조적 특징이 랜덤화된 대조군과 비교해 그 유연성 또는 취약성을 설명하는가?

주요 결과

• 상대방 손실이나 만기 연장 리스크만 고려할 경우, 파산은 고립적으로 매우 소수에 그친다.
• 겹치는 포트폴리오가 포함될 경우, 은행 간 네트워크 구조가 체계적 리스크를 크게 악화시켜 훨씬 더 큰 연쇄 파산을 유도한다.
• 실제 오스트리아 은행 간 네트워크는 동일한 도시 수열을 가진 근본 모델보다 전염 확률이 낮아, 중요한 연결의 더 견고한 배치를 나타낸다.
• 낮은 전염 확률에도 불구하고, 실제 네트워크는 합성 네트워크보다 평균 및 최대 전염 범위가 더 높아, 더 강력한 확대 효과를 보인다.
• 실제 네트워크와 근본 모델 간의 괴리로 인한 원인은 도시 수열이나 군집 계수만으로 설명될 수 없으며, 국소 네트워크 구조가 전염 역학에 결정적인 역할을 함을 시사한다.
• 은행 간 노출과 공통 자산 보유의 상호작용은 개별 리스크 채널의 합을 초월하는 체계적 리스크를 만들어내며, 비선형적 확대 메커니즘을 강조한다.