小世界銀行網(wǎng)絡(luò)、非線性效應(yīng)和尾部風(fēng)險:隨機(jī)動態(tài)視角
發(fā)布時間:2021-10-08 09:45
防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險是中國當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的重大問題。眾所周知,支付系統(tǒng)是銀行間系統(tǒng)性風(fēng)險傳染的主要渠道之一。本文基于"中國現(xiàn)代化支付系統(tǒng)(2006—2015)"的支付結(jié)算數(shù)據(jù),建立銀行間復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)并研究了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫再|(zhì),在此基礎(chǔ)上采用隨機(jī)動態(tài)模型與代數(shù)動力學(xué)方法,探索了銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險及其概率分布的演化規(guī)律問題,并討論了風(fēng)險的影響因素。研究結(jié)果表明,采用支付結(jié)算數(shù)據(jù)建立的中國銀行間復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)具有小世界性,各節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)度較高。在沒有外界干預(yù)的情況下,系統(tǒng)中有可能發(fā)生極端風(fēng)險事件;而外界的隨機(jī)擾動會增大風(fēng)險,因此科學(xué)、高效的監(jiān)管十分必要。銀行間網(wǎng)絡(luò)中的非線性效應(yīng)對系統(tǒng)性風(fēng)險有吸收、抑制作用。以上研究對豐富系統(tǒng)性風(fēng)險理論、健全宏觀審慎監(jiān)管機(jī)制具有一定的參考價值,同時對于中國支付系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化,也有一定的借鑒作用。
【文章來源】:南開經(jīng)濟(jì)研究. 2020,(05)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:20 頁
【部分圖文】:
中國支付系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
考慮到數(shù)值模擬和解析表達(dá)式的圖像不可能完全一致,從以上計算結(jié)果來看,采用代數(shù)動力學(xué)解法得到的概率分布的解析結(jié)果是可靠的,可以此為基礎(chǔ)進(jìn)行下一步的分析。圖3 t=0時刻數(shù)值解
圖8 t=1.5時刻解析解另外,從上圖2、圖4、圖6、圖8可以看出,隨著時間的推移,首先UPI的概率分布是要發(fā)生變化的。初始時刻是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的右半側(cè)的一部分,隨著時間的前進(jìn),這個概率分布曲線的尾部與坐標(biāo)橫軸的距離越來越大,出現(xiàn)了典型的胖尾(Fat Tail)特征。這說明,如果UPI達(dá)到一定的程度以后,如果沒有外部的干預(yù)(比如流動性注入、監(jiān)管介入),尾部風(fēng)險變大,出現(xiàn)極端風(fēng)險事件的可能性就增大了。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]中國金融部門間系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的監(jiān)測預(yù)警研究——基于下行和上行ΔCoES指標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化[J]. 李政,梁琪,方意. 金融研究. 2019(02)
[2]系統(tǒng)性金融風(fēng)險研究進(jìn)展[J]. 陳湘鵬,金濤,何碧清,賈彥東. 金融科學(xué). 2018(01)
[3]股票市場和外匯市場間風(fēng)險溢出效應(yīng)研究——基于GARCH-時變Copula-CoVaR模型的分析[J]. 周愛民,韓菲. 國際金融研究. 2017(11)
[4]基于合成數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性風(fēng)險傳染研究[J]. 王鵬,付延平,李文賀. 金融評論. 2014(06)
[5]基于網(wǎng)絡(luò)分析的金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性研究[J]. 歐陽紅兵,劉曉東. 管理世界. 2014(08)
[6]我國銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)特征及系統(tǒng)重要性銀行甄別——基于CCA與DAG相結(jié)合的分析[J]. 范小云,方意,王道平. 金融研究. 2013(11)
[7]量化分析宏觀金融風(fēng)險的非線性演變速度與機(jī)制[J]. 宮曉琳,楊淑振. 金融研究. 2013(04)
[8]我國金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險測度——基于DGC-GARCH模型的研究[J]. 方意,趙勝民,王道平. 金融監(jiān)管研究. 2012(11)
[9]復(fù)雜金融網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)性風(fēng)險與流動性救助——基于中國大額支付系統(tǒng)的研究[J]. 童牧,何奕. 金融研究. 2012(09)
[10]未定權(quán)益分析方法與中國宏觀金融風(fēng)險的測度分析[J]. 宮曉琳. 經(jīng)濟(jì)研究. 2012(03)
碩士論文
[1]大額支付系統(tǒng)僵鎖問題研究[D]. 蔣凌子.西南財經(jīng)大學(xué) 2016
[2]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的大額支付系統(tǒng)穩(wěn)健性研究[D]. 陸婷婷.西南財經(jīng)大學(xué) 2013
[3]基于網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的銀行間資金流網(wǎng)絡(luò)研究[D]. 程建平.西南財經(jīng)大學(xué) 2012
本文編號:3423914
【文章來源】:南開經(jīng)濟(jì)研究. 2020,(05)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:20 頁
【部分圖文】:
中國支付系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
考慮到數(shù)值模擬和解析表達(dá)式的圖像不可能完全一致,從以上計算結(jié)果來看,采用代數(shù)動力學(xué)解法得到的概率分布的解析結(jié)果是可靠的,可以此為基礎(chǔ)進(jìn)行下一步的分析。圖3 t=0時刻數(shù)值解
圖8 t=1.5時刻解析解另外,從上圖2、圖4、圖6、圖8可以看出,隨著時間的推移,首先UPI的概率分布是要發(fā)生變化的。初始時刻是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的右半側(cè)的一部分,隨著時間的前進(jìn),這個概率分布曲線的尾部與坐標(biāo)橫軸的距離越來越大,出現(xiàn)了典型的胖尾(Fat Tail)特征。這說明,如果UPI達(dá)到一定的程度以后,如果沒有外部的干預(yù)(比如流動性注入、監(jiān)管介入),尾部風(fēng)險變大,出現(xiàn)極端風(fēng)險事件的可能性就增大了。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]中國金融部門間系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的監(jiān)測預(yù)警研究——基于下行和上行ΔCoES指標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化[J]. 李政,梁琪,方意. 金融研究. 2019(02)
[2]系統(tǒng)性金融風(fēng)險研究進(jìn)展[J]. 陳湘鵬,金濤,何碧清,賈彥東. 金融科學(xué). 2018(01)
[3]股票市場和外匯市場間風(fēng)險溢出效應(yīng)研究——基于GARCH-時變Copula-CoVaR模型的分析[J]. 周愛民,韓菲. 國際金融研究. 2017(11)
[4]基于合成數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性風(fēng)險傳染研究[J]. 王鵬,付延平,李文賀. 金融評論. 2014(06)
[5]基于網(wǎng)絡(luò)分析的金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性研究[J]. 歐陽紅兵,劉曉東. 管理世界. 2014(08)
[6]我國銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)特征及系統(tǒng)重要性銀行甄別——基于CCA與DAG相結(jié)合的分析[J]. 范小云,方意,王道平. 金融研究. 2013(11)
[7]量化分析宏觀金融風(fēng)險的非線性演變速度與機(jī)制[J]. 宮曉琳,楊淑振. 金融研究. 2013(04)
[8]我國金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險測度——基于DGC-GARCH模型的研究[J]. 方意,趙勝民,王道平. 金融監(jiān)管研究. 2012(11)
[9]復(fù)雜金融網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)性風(fēng)險與流動性救助——基于中國大額支付系統(tǒng)的研究[J]. 童牧,何奕. 金融研究. 2012(09)
[10]未定權(quán)益分析方法與中國宏觀金融風(fēng)險的測度分析[J]. 宮曉琳. 經(jīng)濟(jì)研究. 2012(03)
碩士論文
[1]大額支付系統(tǒng)僵鎖問題研究[D]. 蔣凌子.西南財經(jīng)大學(xué) 2016
[2]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的大額支付系統(tǒng)穩(wěn)健性研究[D]. 陸婷婷.西南財經(jīng)大學(xué) 2013
[3]基于網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的銀行間資金流網(wǎng)絡(luò)研究[D]. 程建平.西南財經(jīng)大學(xué) 2012
本文編號:3423914
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