基于网络视角的银行业系统性风险度量方法

摘要：

网络模型已经成为研究银行系统性风险的重要方法.然而现有研究忽视了银行系统性风险的小概率特点,同时也缺少度量银行系统性风险的统一标准.为此,本文提出了基于网络模型的银行系统性风险度量方法:银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES.首先,本文采用蒙特卡洛模拟方法,模拟银行外部冲击造成银行间网络损失的大样本.在银行间网络损失大样本中,估计银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES.这两个测度能够捕捉到银行间网络损失的尾部特征,解决了对比随机冲击结果无法反映银行系统性风险的问题.其次,在模拟实验中,本文利用真实银行间网络结构参数,对模拟的三种银行间网络进行校准,保证了研究结论真实性和可靠性.最后,在模拟实验中发现:(1)外部冲击会引发违约传染的连锁反应,并导致银行间网络损失分布从近似正态分布转变成尖峰厚尾分布,最后变成双峰分布.(2)网络集中度越高发生违约传染连锁反应的概率越小,但是传染的破坏力会更大.(3)银行间网络的潜在传染作用会极大的放大银行系统的风险,而且违约传染效应是呈指数增长的.

关键词：系统性风险、银行间网络、蒙特卡洛模拟、VaR

所属期刊栏目：24

分类号：F830(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金项目71571034,61304180;教育部人文社会科学基金项目12YJCZH211;辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助项目WJQ2015012

在线出版日期：2016-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：54-64