DebtRank-transparency: Controlling systemic risk in financial networks
Stefan Thurner amp; Sebastian Poledna
ABSTRACT：Nodes in a financial network, such as banks, cannot assess the true risks associated with lending to other nodes in the network, unless they have full information on the riskiness of all other nodes. These risks can be estimated by using network metrics (as DebtRank) of the interbank liability network. With a simple agent based model we show that systemic risk in financial networks can be drastically reduced by increasing transparency, i.e. making the DebtRank of individual banks visible to others, and by imposing a rule, that reduces interbank borrowing from systemically risky nodes. This scheme does not reduce the efficiency of the financial network, but fosters a more homogeneous risk-distribution within the system in a self-organized critical way. The reduction of systemic risk is due to a massive reduction of cascading failures in the transparent system. A regulation-policy implementation of the proposed scheme is discussed.
Published: 28 May 2013
Source：Scientific Reports volume 3,
Article number: 1888 (2013)
1、Introduction
Since the beginning of banking the possibility of a lender to assess the riskiness of a potential borrower has been essential. In a rational world, the result of this assessment determines the terms of a lender-borrower relationship (risk-premium), including the possibility that no deal would be established in case the borrower appears to be too risky. When a potential borrower is a node in a lending-borrowing network, the nodersquo;s riskiness (or creditworthiness) not only depends on its financial conditions, but also on those who have lending-borrowing relations with that node. The riskiness of these neighboring nodes depends on the conditions of their neighbors, and so on. In this way the concept of risk loses its local character between a borrower and a lender, and may become systemic. A systemically risky node in a financial network is one that – should it default – will have a substantial impact (losses due to failed credits) on other nodes in the network. Note that this notion of systemic risk is different from the risk of not getting payed back, the credit default risk.
The assessment of the systemic riskiness of a node turns into an assessment of the entire financial network1. Such an exercise can only be carried out with information on the asset-liability network. This information is, up to now, not available to individual nodes in that network. In this sense, financial networks – the interbank (IB) market in particular – are opaque. This in-transparency makes it impossible for individual banks to make rational decisions on lending terms in a financial network, which leads to a fundamental principle: opacity in financial networks rules out the possibility of rational risk assessment, and consequently, transparency, i.e. access to system-wide information is a necessary condition for any systemic risk management. Note that recently an alternative notion for systemic importance of banks for the fluid transmission of credit through the IB market has been discussed in terms of lsquo;lsquo;controllabilityrsquo;rsquo;.
The banking network is a fundamental building block in our globalized society. It provides a substantial part of the funding and liquidity for the real economy3. The real economy – the ongoing process of invention, production, distribution, use, and disposal of goods and services – is inherently risky and introduces a third type of risk, the economic risk. This risk originates in the uncertainty of payoffs from investments in business ideas, which might not be profitable, or simply fail. This economic risk can not be eliminated from an evolving economic system, however it can be spread, shared, and diversified. One of the roles of the financial system is to distribute the risk generated by the real economy among the actors in the financial network. The financial network can be seen as a service to share the burden of economic risk. By no means should this service by itself produce additional systemic risk on top of economic risk endogenously. Neither should the design and regulation of financial networks introduce mechanisms that leverage or inflate the economic risk. As long as systemic risk is endogen-ously generated within the financial network, this system is not yet properly designed and regulated. In this paper we show that, unless a certain level of transparency is introduced in financial networks, systemic risk will be endogenously generated within financial networks. Systemic risk is hard to reduce with traditional regulation schemes4,5. By introducing a minimum level of transparency in financial networks, endogenous risk can be drastically reduced without negative effects on the efficiency or volume in the financial services for the real economy. We think that the following results on systemic risk management hold generally. However, for demonstration purposes we use a specific setup of banks in the IB network that finance demands from the real economy.
Asset-liability or exposure data needed for systemic risk assessment in actual financial networks such as the IB market, does exist on various levels of reliability. In some developed countries IB loans are directly recorded in the lsquo;central credit registerrsquo; of central banks6,7. In several countries the exposure matrix can be estimated from IB payment data, as in8,9. The capital structure of financial agents, which is also necessary for systemic risk assessment, is available in most countries through standard reporting to central banks. Payment systems record financial flows with a time resolution of one second, see e.g.10. Several studies have been carried out on historical data of asset-liability networks6,9,11–14, including overnight markets15, and financial flows16. However, exposure networks,
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
本科生毕业论文外文文献翻译
题 目 债务透明度：控制金融网络中的系统性风险
债务透明度：控制金融网络中的系统性风险
斯塔曼·图默和塞巴斯蒂安·波丽娜
摘要：例如银行这样的金融网络中的节点，无法评估与贷款给网络中其他节点相关的真实风险，除非它们拥有所有关于其他节点风险的完整信息。这些风险可以通过使用银行间负债网络的网络指标(如债务转移)来估计。通过一个简单的基于代理的模型，我们表明了金融网络中的系统风险可以通过增加透明度来大幅度降低，也就是说，使单个银行的债务转移对其他银行可见，并通过实施一项规则，来降低同业拆入的系统风险节点。该方案不会降低金融网络的效率，但会在系统内，以一种自组织的关键方式，促进更均匀的风险分配。系统性风险的降低是由于透明系统中级联故障的大量减少。讨论了该方案的法规政策实施。
发布日期：2013年5月28日
文章来源：科学报告第3卷
文章编号：1888（2013）
1、介绍
自银行业诞生以来，贷款人评估潜在借款人风险的可能性一直是至关重要。在一个理性的世界里，这种评估的结果决定了借贷关系的条款(风险溢价)，包括在借款人风险过高的情况下不达成交易的可能性。当潜在借款人是借贷网络中的一个节点时，这个节点的风险(或信誉)不仅取决于它的财务状况，还取决于那些与该节点有借贷关系的人。这些相邻节点的风险取决于其邻居的条件，依此类推。这样，风险的概念就失去了借款人和贷款人之间的局部特征，并可能成为系统性的。金融网络中具有系统风险的节点是这样一个节点:如果它违约，将对网络中的其他节点产生重大影响(由于信用失败而造成的损失)。请注意，这种系统性风险的概念不同于不还款的风险，即信用违约风险。
对一个节点的系统风险的评估变成了对整个金融网络的评估。这项工作只能在资产负债网络的信息下进行。到目前为止，该信息还不能用于该网络中的各个节点。从这个意义上说，金融网络——尤其是银行间市场——是不透明的。这种不透明性使得单个银行不可能对金融网络中的贷款条件作出合理的决定，这导致了一个基本原则:金融网络的不透明排除了进行合理风险评估的可能性，因此,透明度,即访问系统信息，是任何系统性风险管理的必要条件。请注意，最近，银行在通过银行间同业拆借市场的流动性信贷传递中的系统重要性的另一个概念已经在“可控性”方面进行了讨论。
银行网络是我们全球化社会的一个基本组成部分。它为实体经济提供了很大一部分资金和流动性。实体经济——商品和服务的发明、生产、分配、使用和处置的持续过程——本身就具有风险，并引入了第三种风险，即经济风险。这种风险源于商业理念投资收益的不确定性，这种投资可能没有利润，或者干脆失败。这种经济风险不能从不断发展的经济体系中消除，但是它可以扩散、共享和多样化。金融系统的作用之一是将实体经济产生的风险分散到金融网络的各个参与者之间。金融网络可以被视为一种分担经济风险负担的服务。这种服务本身决不能在内生经济风险之外产生额外的系统性风险。金融网络的设计和监管也不应引入利用或夸大经济风险的机制。只要系统性风险是在金融网络内部内生产生的，这个系统就尚未得到适当的设计和监管。本文表明，除非在金融网络中引入一定程度的透明度，否则系统性风险将在金融网络中内生产生。用传统的监管方案很难降低系统性风险。通过在金融网络中引入最低水平的透明度，可以大幅降低内生风险，而不会对实际金融服务的效率或数量产生对经济的负面影响。我们认为系统风险管理的以下结果基本成立。然而，出于演示的目的，我们在IB网络中使用特定的银行设置来满足实体经济的需求。
在实际的金融网络中，如国际银行市场，系统风险评估所需的资产负债或风险数据确实存在于存在不同程度的可靠性。在一些发达国家，IB贷款直接记录在中央银行的“中央信贷登记册”中。风险敞口矩阵可以从IB支付数据估计，如中所示。金融机构的资本结构也是系统性风险评估所必需的，在大多数国家都可以通过向央行进行标准报告来获得。支付系统记录资金流动的时间分辨率为1秒，见例10。对资产负债网络的历史数据进行了若干研究，包括隔夜市场数据和财务流量数据。然而，风险敞口网络、支付流程和资产负债表尚未提供完整的情况。为了更全面地了解实际风险网络，有必要整合信用衍生工具(发行人-持有人)网络和抵押品网络(谁持有何种贷款的抵押品)的数据。真正的风险网络是一个复杂的网络，同一组金融代理被不同的网络连接，包括资产负债网络、衍生工具和抵押品网络，对数据构成了巨大的挑战。为了简单起见，在这项工作中，我们假设(中央银行)可以在任何时候基于资产负债矩阵计算网络度量(作为真实系统风险网络的代理)，这与银行的资本结构相结合，允许定义银行的系统风险评级。
网络度量可以用来系统地捕捉系统风险通过借贷传播的事实。从具有系统风险的银行借款会使借款人系统风险更大，因为其违约可能会导致高风险贷款人违约，进而可能导致系统范围的影响。这些指标受到PageRank的启发，在PageRank中，一个链接到著名页面的网页可以分享“名声”。一个类似PageRank的指标，即所谓的债务转移，最近被用来捕捉金融网络的系统性风险水平。在本文中，我们提出了一个基于智能体的智能体网络模型，该模型允许通过引入债务转移层的透明度来估计系统风险可以降低的程度。为了计算效率，我们提出了一种基于卡兹中心性的度量方法，我们称之为卡兹秩。两者都与特征值中心性的概念密切相关。中间中心性以前被用来确定系统性金融风险。为了证明将债务转换的信息反馈到系统中的风险降低潜力，我们使用了一个简单的金融和真实的玩具模型
本文的中心思想是以两种模式运行金融网络。第一种反映了今天的情况，银行不知道其他银行的系统性影响，所有银行间同业拆借利率都是相同的，即所谓的“银行间同业拆借利率”。我们称这种情况为正常模式。
第二种模式引入了一个最低监管方案，银行根据其债务转移选择其国际银行业务的贸易伙伴。该方案的理念来自于这样一个事实，即从具有系统风险的节点借款也会使借款人具有风险，因为她继承了部分风险，从而增加了总体系统风险。请注意，系统危险银行的借款人违约不仅影响贷款人，还可能影响贷款人向其借款的所有其他节点。这一想法是通过不允许借款人从风险节点借款来降低IB网络中的系统风险。以这种方式，系统风险节点受到惩罚，并且建立了对系统风险低的节点的激励。请注意，向系统危险节点贷款不会增加贷款人的系统风险。我们通过让所有银行的债务转移对那些想借款的银行可见来实施这个计划。借款人看到其所有潜在贷款人的债务转换，并被要求(即监管部分)按照其债务转换的相反顺序向贷款人申请贷款。换句话说，它必须先问风险最低的银行，然后问第二个风险最高的银行，等等。这样，风险最大的银行就不会有(有利可图的)贷款机会，直到它们随着时间的推移减少负债，从而降低风险。只有到那时，他们才能再次找到贷款的可能性。这种机制具有通过网络均匀分配风险的效果，并且以自组织的关键方式防止系统风险节点的出现:风险节点降低其信用风险，因为它们被阻止放贷，非风险银行可以通过放贷增加风险。我们称这种模式为透明模式。
在模拟过程中，公司和银行可能无力偿还债务，从而破产。如果公司资不抵债，或者其股本低于某个负门槛，就会被宣布破产。如果银行资不抵债，或者股本低于零，就会被宣布破产。企业的负资产可能是由巨额亏损(家庭不在那里购买)或一系列投资亏损造成的。银行的负资产可能通过一家公司或另一家银行的银行破产以及随后的贷款偿还失败而产生。详情见国际标准化组织。如果一家公司破产，银行将相应的未偿贷款作为违约信贷核销，并实现损失。如果银行没有足够的股本来承受这些损失，它也会破产。一家银行破产后，其所有IB债权人都会发生违约事件。这可能引发一连串银行违约。为简单起见，IB贷款没有回收。这一假设在短期内是合理的，这在实践中对短期流动性至关重要。一连串的破产在一步之内发生。最后一次破产处理后，模拟停止。我们模拟了一个由银行、公司和家庭组成的封闭系统，这意味着模型中没有现金流入或流出。
与正常模式相反，在I银行向其邻国申请IB贷款之前，它会根据它们的反向债务或Katz等级对它们进行排序。然后，它按其逆序询问其相邻银行，即首先询问风险最小的银行，然后询问下一个风险较大的银行，等等。等级在每个时间步长的开始计算。通过这种方式，低风险银行受到青睐，因为它们获得(有利可图的)投资组合的可能性要比高风险银行高得多，高风险银行在名单的末尾，几乎永远不会被要求。
实际上，这意味着银行知道其每家相邻银行的债务转移。这种透明度在目前的银行体系中是不存在的。然而，请注意，在许多国家，中央银行拥有计算债务转移的所有必要数据。讨论中提出了在现实中实施这种激励方案的可能方法。
我们还实现了一个透明的IB市场版本，在该版本中，DebtRank是在IB市场中发生的每笔交易之后计算的，而不是在一天开始时计算的。这个版本我们称之为快速模式。
2、结果
我们用国际标准中给出的参数模拟上述模型，每次500步。结果是超过10，000次相同模拟的平均值。
在图2 (a)中，我们显示了正常模式(红色)下银行L的损失分布，在正常模式下，银行贷款的交易对手的选择是随机的，而在透明模式下(蓝色)，银行根据其反向债务转移对其潜在交易对手进行排序，然后首先针对银行贷款接近风险最小的邻居。快速模式以绿色显示。正常模式在损耗分布中显示出一个重尾，在透明和快速模式中完全消失，其中没有分别高于50和40单位的损耗。当然，在跨国公司计划中，损失不会完全消失，因为企业给银行系统带来的经济风险不可能完全消除。快速模式似乎比透明模式稍安全。适用于所有曲线在国际标准中找到。
违约银行的级联规模分布见图2 (b)。正常模式再次显示出一条沉重的尾巴，这意味着在不可忽略的事件中，一家银行的违约会引发整个系统的一系列流动性和股权问题。在某些情况下，高达80 %的银行倒闭。在透明模式下，传染的可能性大大降低，最大cas-cade大小由透明模式下的40个银行和快速模式下的大约30个银行限制。
在图2 (c)中，我们显示了三种模式(正常模式(红色)、透明模式(蓝色)和快速模式(绿色))在IB市场的交易量。透明和快速模式显示交易量较高，表明IB市场效率更高，银行的流动性过剩的资金会更有效地流向那些没有过剩资金的人。我们证实，无论采用何种模式，申请贷款与提供企业贷款的比率，即效率，都会产生E1。
在图3中，我们显示了正常(红色)和透明方案(蓝色)的所有单个银行的标准化债务转换。银行是按照他们的债务等级排序的，因此最危险的银行在最左边，最安全的在最右边。很明显，在透明模式下，系统风险的影响在整个系统中分布更均匀，而在正常模式下，一些银行似乎对系统更危险。
在图4中，我们比较了德布朗克(红色)和卡茨等级(蓝色)的损失。这两个定义的性能很难区分。其他系统风险度量也没有显示出明显的差异，级联规模为3，交易量分布为5。
结果，透明模式的度数分布变宽，并且很好地符合具有7.13和b 1.62(绿色)的威布尔分布。不管联系的数量有多少，低债务转换(DebtRank)的银行，即在IB市场借贷很少或没有借贷的银行，并不具有系统风险。出度分布(银行获得贷款的不同银行总数)主要受银行现金需求的影响。因此，透明模式下的出度分布类似于正常模式下的内分布
3、讨论
我们表明，系统性风险是由银行无法正确执行而在金融网络中内生产生的。通过引入最低水平的透明度，可以大幅降低交易对手的风险估计。这可以通过引入一种激励措施来实现，这种激励措施使借款人更容易向系统安全的贷款人借款。作为单个代理系统风险的一个度量，我们使用网络中心性度量，例如DebtRank，并使其在每个时间点对网络中的所有节点可用。我们可以证明，金融网络相对于实体经济的效率不受拟议的监管机制的影响。为此，我们验证了透明方案中企业(实体经济)的信贷量都没有减少或降低，也没有验证IB市场的交易量低于正常模式。相反，我们甚至可以发现在透明模式下交易量略有增加。保持效率是可能的，因为监管重新分配风险，以避免可能威胁系统的风险代理人的出现，并且不会减少实体经济或投资银行负债网络中的交易量。债务转移率低的高风险节点被禁止将其超额准备金借给其他人。这使他们无法从IB贷款中获利，但也降低了他们被违约信贷打击的风险。他们只收到付款，不会产生更多风险，这意味着随着时间的推移，他们的风险会降低。风险较低的银行被允许承担更多风险(放贷更多)并获得更多利润。所提出的机制以自组织的关键方式使系统更加安全。我们明确展示了这一选择过程如何将IB网络从正常模式下的随机图重新塑造为透明模式下的胖尾度分布。
请注意，在我们的方案中，借款人决定向谁借款。通常贷款人担心借款人是否有能力偿还贷款。然而，这种信用违约风险不一定与系统相关。向系统性风险较大的银行放贷，对放贷人的系统性导入或整个系统的系统性风险影响相对较小。相比之下，如果银行从系统危险节点借款，借款人会继承部分风险，并增加整体系统风险。这些事实被方便地纳入债务和卡茨等级的定义中。
我们发现，该方法的性能对特定中心性度量的选择，或者对IB关系网络的实际拓扑结构(无标度或随机)出奇地不敏感。此外，网络的平均连通性k也是不相关的。这表明所提出的方案的本质是风险在网络中更均匀地分布，这实际上消除了级联故障。
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[20262]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
