[论文解读] Managing Systemic Risk in Financial Networks

Nils Detering, Thilo Meyer‐Brandis+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2016

Banking stability, regulation, efficiency被引用 1

一句话总结

本文将银行间市场建模为加权随机有向网络，以量化由违约传染引发的系统性风险。研究发现，具有重尾度分布的网络可能因少量初始违约而引发大规模级联违约，同时推导出仅依赖于机构对交易对手风险敞口的本地可计算资本要求，确保对小规模冲击的韧性。

ABSTRACT

The aim of this paper is to quantify and manage systemic risk caused by default contagion in the interbank market. We model the market as a random directed network, where the vertices represent financial institutions and the weighted edges monetary exposures between them. Our model captures the strong degree of heterogeneity observed in empirical data and the parameters can easily be fitted to real data sets. One of our main results allows us to determine the impact of local shocks, where initially some banks default, to the entire system and the wider economy. Here the impact is measured by some index of total systemic importance of all eventually defaulted institutions. As a central application, we characterize resilient and non-resilient cases. In particular, for the prominent case where the network has a degree sequence without second moment, we show that a small number of initially defaulted banks can trigger a substantial default cascade. Our results complement and extend significantly earlier findings derived in the configuration model where the existence of a second moment of the degree distribution is assumed. As a second main contribution, paralleling regulatory discussions, we determine minimal capital requirements for financial institutions sufficient to make the network resilient to small shocks. An appealing feature of these capital requirements is that they can be determined locally by each institution without knowing the complete network structure as they basically only depend on the institution's exposures to its counterparties.

研究动机与目标

• 使用随机有向网络框架对由违约传染引发的金融网络系统性风险进行建模。
• 利用系统重要性指数量化局部冲击（初始违约）对整个金融系统的影响。
• 识别金融网络对小规模冲击具有韧性或非韧性条件。
• 推导出仅依赖于机构自身信息的最小资本要求，确保网络整体韧性，而无需掌握全局网络结构知识。

提出的方法

• 将银行间市场建模为加权随机有向网络，其中机构为顶点，资金敞口为加权边。
• 使用配置模型的变体，允许度分布具有重尾特性且二阶矩不存在，以反映经验上的异质性。
• 定义系统重要性指数，用于衡量初始冲击后所有最终违约机构的总体影响。
• 通过基于阈值的违约规则分析违约级联，即当损失超过资本时机构发生违约。
• 推导出仅依赖于机构对交易对手风险敞口的本地可计算资本要求。
• 建立网络在缺乏度分布二阶矩时对小规模冲击保持韧性的条件。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种条件下，少量初始违约会在银行间网络中引发大规模违约级联？
• RQ2 度分布中缺乏二阶矩如何影响系统性风险与网络韧性？
• RQ3 何种最小资本要求可确保对小规模冲击的韧性，且无需依赖全局网络结构知识？
• RQ4 如何利用反映经验敞口异质性的基于网络的模型来量化和管理系统性风险？

主要发现

• 在度序列缺乏二阶矩的网络中，即使少量初始违约银行也可能引发显著的违约级联。
• 与具有有限二阶矩的网络相比，重尾网络中冲击的系统性影响被显著放大。
• 可通过每个机构仅基于其对交易对手的敞口，本地计算出足以确保韧性的最小资本要求。
• 这些本地确定的资本要求足以防止网络中发生大规模违约级联。
• 本模型通过放宽度分布二阶矩有限的假设，扩展了早期配置模型的结果。
• 该框架为监管机构提供了一项实用工具，可仅基于机构层面数据评估和管理系统性风险。