银行间网络中的系统性风险：解构资产负债表与网络效应
风险管理
2022-09-07 v2 物理与社会
摘要
我们研究在银行间网络上经验测量的系统性风险水平与从参与银行的资产负债表构成可推断出的风险之间的差异。使用广义 DebtRank 动力学，我们在 e-MID 网络数据（辅以 BankFocus 信息）上测量观测到的系统性风险，并将其与通过约束相关资产负债表变量的适当最大熵方法获得的零模型网络的预期系统性风险进行比较。我们表明，观测和预期的系统性风险的总体水平通常是相容的，但在动荡时期（在我们的案例中，即雷曼兄弟违约和欧洲央行实施 VLTRO 之后）存在显著差异。相反，在个体层面上，由于在网络中的位置不同，银行通常比其资产负债表所规定的风险或多或少地更高或更低。我们的结果一方面证实了在适当的最大熵网络模型中使用资产负债表信息能提供良好的系统性风险总体估计，另一方面也证实了了解网络的经验细节对于对单个银行进行精确压力测试的重要性，尤其是在系统性事件之后。
引用
@article{arxiv.2109.14360,
title = {Systemic risk in interbank networks: disentangling balance sheets and network effects},
author = {Alessandro Ferracci and Giulio Cimini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.14360},
year = {2022}
}