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双向反馈视角下银行业系统性风险评估与防范——基于debtrank算法的实证分析

河南师范大学学报（哲学社会科学版） 2023年第4期50卷 42-48页

作者：翟永会河南师范大学商学院河南新乡453007

银行系统性风险不仅在金融机构内部传染,更有可能源于实体经济的外部冲击。鉴于此,本文将实体行业纳入银行系统性风险分析框架,基于26家银行2008-2019年年报数据,采用debtrank算法对银行-实体双向传染风险进行研究,探讨二者间风险反馈... 详细信息

银行系统性风险不仅在金融机构内部传染,更有可能源于实体经济的外部冲击。鉴于此,本文将实体行业纳入银行系统性风险分析框架,基于26家银行2008-2019年年报数据,采用debtrank算法对银行-实体双向传染风险进行研究,探讨二者间风险反馈传导机理,评估系统性风险大小,识别系统重要性与系统脆弱性机构。研究表明,在银行系统性风险评估中,忽略实体行业与银行间的双向反馈关系将低估风险,可能导致决策错误;中、农、工、建、交均为系统重要性银行,部分股份制银行兼具系统重要性与系统脆弱性属性,需监管部门重点关注;制造业、房地产业、建筑业等为系统重要性行业,而此类行业的最大债权银行也恰为系统重要性银行。防范银行业系统性风险不仅要加强银行内部风险控制,更要立足经济金融全局视角精准施策,从源头防范系统性风险的发生。

关键词： debtrank算法实体行业复杂网络系统性风险

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改进的debtrank算法与系统重要性、系统脆弱性研究

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系统工程理论与实践 2019年第2期39卷 311-318页

作者：黄岩渠胡宗义喻采平中南林业科技大学经济学院长沙410004 中国人民银行长沙中心支行长沙410005 湖南大学金融与统计学院长沙410006 长沙理工大学经济与管理学院长沙410076

从影响因子、传播方式以及影响程度三个方面改进了debtrank算法并应用到银行同业拆借市场模型中.研究发现,不发生机构倒闭时,在改进的debtrank算法下系统的损失等于各个机构对系统损失的贡献之和;不同的初始冲击造成的系统损失、机构损... 详细信息

从影响因子、传播方式以及影响程度三个方面改进了debtrank算法并应用到银行同业拆借市场模型中.研究发现,不发生机构倒闭时,在改进的debtrank算法下系统的损失等于各个机构对系统损失的贡献之和;不同的初始冲击造成的系统损失、机构损失相互独立.根据机构的系统重要性、系统脆弱性是系统内生决定的假设,给出了debtrank算法下机构的系统重要性、系统脆弱性权值与次序的定义,证明了一般意义下机构的系统重要性次序、系统脆弱性次序分别由损失矩阵列向量与初始所有者权益向量、损失矩阵行向量与初始所有者权益向量决定.另外,对我国银行数据的研究表明机构的系统重要性与系统脆弱性不一致,而且随时间变化,最后对系统性金融风险的监管提出了建议.

关键词： debtrank算法系统重要性系统脆弱性

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基于debtrank算法的银行系统重要性与脆弱性测度方案设计

基于DebtRank算法的银行系统重要性与脆弱性测度方案设计

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作者：张鑫上海师范大学

学位级别：硕士

随着全球经济联系逐渐紧密,各国的金融机构之间的联系也逐渐加强,形成了更为紧密,联动式影响的局面。2008年金融危机期间,大量银行遭遇破产、清算,不仅世界金融危机的中心美国遭受了巨大冲击,中国的金融机构也未能幸免于难。金融危机的... 详细信息

随着全球经济联系逐渐紧密,各国的金融机构之间的联系也逐渐加强,形成了更为紧密,联动式影响的局面。2008年金融危机期间,大量银行遭遇破产、清算,不仅世界金融危机的中心美国遭受了巨大冲击,中国的金融机构也未能幸免于难。金融危机的接踵而至,使人们开始思考系统性风险的重要性。于是,系统性风险的测度被提上了日程,系统性风险的一些量化指标也百花齐放。学者们开始定义系统重要性机构为对系统贡献大的机构,系统脆弱性机构为在受到无差别冲击后可能最先倒闭的机构。本文通过对debtrank算法和△CoVaR进行实证研究,并且以FSB发布的G-SIBs列表为衡量基准。对14家银行进行基于debtrank算法的建模,进行debtrank算法压力传播测试,取额外风险指标作为debtrank算法的具体数值,从大到小倒序排列,得出系统重要性机构的排名。最后测算出系统脆弱性机构,冲击脆弱性指数最大的机构,则为系统脆弱性机构。同时,运用分位数回归的方法测算14家银行的风险溢出△CoVaR,对系统重要性机构进行排序。最后,将debtrank算法和△CoVaR模型的运行结果与全球系统重要性银行列表相比对,验证模型的合理性。结果表明,debtrank算法得到的系统重要性机构更接近于FSB发布的G-SIBs列表。经过debtrank算法测算,系统重要性机构前三名分别工商银行、建设银行和中国银行。交通银行和招商银行分别为系统脆弱性机构。本文利用debtrank算法进行方案策划测度银行业系统重要性机构和脆弱性机构。首先,收集银行业同业资产,同业负债,所有者权益和总资产的数据。其次,将数据带入debtrank算法中进行建模,取额外风险指标作为debtrank算法的具体数值,从大到小倒序排列,得出系统重要性机构的排名。最后测算出系统脆弱性机构,冲击脆弱性指数最大的机构,则为系统脆弱性机构。根据不同机构在系统重要性与脆弱性方面表现出差异性的特征,本文对不同类型的机构提出相适宜的政策建议。对于系统重要性较高的机构,具体政策为建立全面风险管理体系,提升风险防控能力;对于系统脆弱性较高的机构,具体政策为强化资本监管,建立资本补充机制。

关键词： debtrank算法 △CoVaR G-SIBs列表系统重要性系统脆弱性机构

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土地财政与地方政府债务系统性风险传染效应分析

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统计与决策 2021年第11期37卷 142-146页

作者：何芳滕秀秀易媛同济大学经济与管理学院上海200092

文章基于土地财政与地方政府债务系统性风险密切关联的事实,运用复杂网络理论,借鉴debtrank算法思想,构建地方政府债券网络级联失效模型,测度省级地方政府债务系统性风险传染效应,并在此基础上分析土地财政与其关联关系。研究发现:(1)... 详细信息

文章基于土地财政与地方政府债务系统性风险密切关联的事实,运用复杂网络理论,借鉴debtrank算法思想,构建地方政府债券网络级联失效模型,测度省级地方政府债务系统性风险传染效应,并在此基础上分析土地财政与其关联关系。研究发现:(1)银行端系统性风险值显著小于政府端系统性风险值;东、中、西部地区的地方政府债务系统性风险传染效应存在显著差异,东部发达地区的地方政府债务系统性风险传染效应最高,西部欠发达地区的地方政府债务系统性风险传染效应最低。(2)土地财政规模与地方政府债务系统性风险传染效应呈显著的正相关关系且均存在二八效应;系统性风险传染效应高的地方政府节点,其自身脆弱度较低,不易发生系统性风险;自身脆弱度高的地方政府节点,其系统性风险传染效应较低,对整体债券网络的传染效应也比较有限。

关键词：土地财政地方政府债券系统性风险级联失效模型 debtrank算法

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基于复杂网络的银行系统性风险评估及影响因素研究

基于复杂网络的银行系统性风险评估及影响因素研究

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作者：李鑫琨河南师范大学

学位级别：硕士

金融作为我国重要的核心竞争力,金融稳定正逐渐成为我国国家安全的重要组成部分。可以说,化解和防范系统性金融风险既是我国金融工作的重中之重,也是健全和完善金融监管体系的终极目标。现如今,我国银行业资产占整体金融资产的比例已逾... 详细信息

金融作为我国重要的核心竞争力,金融稳定正逐渐成为我国国家安全的重要组成部分。可以说,化解和防范系统性金融风险既是我国金融工作的重中之重,也是健全和完善金融监管体系的终极目标。现如今,我国银行业资产占整体金融资产的比例已逾80%。因此,有效测度并防范银行系统性风险对于维护金融系统稳定运行具有深远意义。另外,作为国民经济的重要组成部分,实体行业会通过信贷业务与银行系统形成紧密关联。自2008年金融危机以后,我国实体行业负债比率节节攀升,且间接融资仍是融资的主要形式,故而实体行业的银行信贷比例亦长期处于高位。从系统性金融风险发生和演变的大逻辑出发,可以发现系统性金融风险的触发点可能潜藏在经济活动的各个领域和环节。大型融资主体债务链断裂、银行非理性投资活动等都可能会成为系统性金融风险发生的源头。适当的“杠杆”有助于经济快速增长,但目前我国过高的杠杆率却加剧了企业经营困难,同时也积聚了巨大的债务风险,行业风险高度集中。那么实体行业的经济行为对银行系统性风险的发生起着什么样的作用?不同主体在经济金融网络中扮演什么样的角色?哪些关键因素会对银行系统性风险产生更大影响?对这些问题的解答,不仅具有一定的理论现实意义,亦是一个值得深入探讨的话题。首先,本文在较为充分阅读国内外相关研究领域文献的基础上,对系统性金融风险的定义、传染渠道以及测度方法进行梳理,了解复杂网络理论在系统性金融风险研究领域的主要应用。剖析基于复杂网络的银行系统性风险传染机理和金融加速器理论下银行—实体系统性风险传导反馈机理,并以此作为主要理论基础构建本文的debtrank模型。其次,在debtrank模型框架下,利用我国26家样本银行和证监会分类的11个实体行业数据分别测度了差分debtrank和基于反馈的debtrank模型下的银行系统性风险,对比测度结果得出实体行业传染渠道对银行系统性风险积聚确有负面影响的初步结论。对系统重要性银行、系统脆弱性银行和系统重要性行业进行识别,发现经济金融网络中不同主体在风险传染过程中的异质性,简要探讨系统重要性银行和行业的内在关联。最后,利用本文样本银行2008至2019年度的面板数据,以银行系统性风险为被解释变量,同业负债余额规模、银行贷款集中度、行业融资集中度等为解释变量和控制变量,通过对固定效应模型回归结果的分析理清不同因素对银行系统性风险的贡献程度及方向。在归纳总结本文的主要研究结论基础上,针对银行系统性风险防范提出一些政策建议:一是应当加强对重点银行的监督管理,督促我国银行积极转变自身贷款管理模式;二是要时刻关注系统重要性银行与系统重要性行业的动态,立足银行—实体监管体系进一步完善宏观审慎监管框架,从源头上防范银行系统性风险的发生。

关键词：系统性风险复杂网络银行业实体行业 debtrank算法

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