[论文解读] A competitive multi-agent model of interbank payment systems

Marco Galbiati, Kimmo Soramäki|arXiv (Cornell University)|May 22, 2007

Economic theories and models参考文献 20被引用 4

一句话总结

本文提出了一种动态的、基于代理的银行间支付系统模型，其中银行战略性地管理日内流动性，以平衡延迟成本与融资成本。通过贝叶斯学习和重复博弈模拟，研究发现日内信用需求对成本比率的反应呈S型函数，且在运营中断或吞吐量限制下增加，当成本比为2时达到峰值敏感度。

ABSTRACT

We develop a dynamic multi-agent model of an interbank payment system where banks choose their level of available funds on the basis of private payoff maximisation. The model consists of the repetition of a simultaneous move stage game with incomplete information, incomplete monitoring, and stochastic payoffs. Adaptation takes place with bayesian updating, with banks maximizing immediate payoffs. We carry out numerical simulations to solve the model and investigate two special scenarios: an operational incident and exogenous throughput guidelines for payment submission. We find that the demand for intraday credit is an S-shaped function of the cost ratio between intraday credit costs and the costs associated with delaying payments. We also find that the demand for liquidity is increased both under operational incidents and in the presence of effective throughput guidelines.

研究动机与目标

• 建模在不确定性和信息不完全条件下的银行间支付系统中的战略性流动性选择。
• 分析银行如何基于有限理性，自适应地响应运营中断和吞吐量指导。
• 研究个体收益最大化行为对日内信用需求和延迟成本的系统性影响。
• 克服先前模拟研究中静态博弈论模型和外生行为假设的局限性。

提出的方法

• 采用具有不完全信息和随机收益的动态重复阶段博弈，模拟每日结算决策。
• 银行使用贝叶斯更新学习他人的行为，并基于即时收益最大化来调整策略。
• 通过数值模拟在多个结算日内求解模型，以达到均衡行为。
• 模型假设银行间互动网络为完全连通，且所有银行同质、风险中性。
• 流动性需求源于日内信用成本与延迟成本之间的权衡。
• 情景包括基线条件、吞吐量指导和运营中断，以测试系统韧性。

实验结果

研究问题

• RQ1 日内信用需求如何随延迟成本与流动性成本比率的变化而变化？
• RQ2 运营中断对系统性流动性需求和支付延迟有何影响？
• RQ3 外生的吞吐量指导如何影响银行的流动性选择及整体系统表现？
• RQ4 个体收益最大化行为在多大程度上导致系统性低效结果？

主要发现

• 日内信用需求对延迟成本与流动性成本比率的反应呈S型函数，表明对成本变化的非线性响应。
• 在运营中断下，当成本比为2时（该范围内的最敏感点），流动性需求增加85%。
• 在高延迟成本下，银行不会完全弥补被锁定的流动性，而是选择接受部分延迟以减少信用使用。
• 吞吐量指导导致流动性需求上升，因为银行为避免处罚而增加流动性，尽管这会降低其收益。
• 当延迟成本低于流动性成本时（成本比 < 1），银行维持相似的流动性水平，但延迟更高。
• 在不同成本比率下，绝对延迟成本大致保持恒定，表明均衡状态下存在稳定的权衡。