Quantification of systemic risk from overlapping portfolios in the financial system
金融市场面临着系统性风险，即系统的很大一部分停止运作并崩溃的风险。系统性风险可以通过不同的传染机制和渠道传播。金融传染的一种重要形式是由金融市场介导的金融机构之间的间接联系引起的。当金融机构投资于共同资产时，这种间接的相互联系就发生了，被称为重叠投资组合。在这项工作中，我们量化金融机构之间的间接关联的系统性风险。拥有墨西哥主要金融中介机构的证券持有量的完整信息，以及唯一识别其投资组合中证券的能力，使我们能够将墨西哥金融系统代表为证券和金融机构的双边网络。这使得有可能量化重叠投资组合产生的系统性风险。我们发现，只关注直接风险暴露低估了高达50%的总系统性风险水平。通过将金融体系表示为直接风险（违约传染）和间接风险（重叠投资组合）的多层网络，我们估计了不同传染渠道的相互影响。这里介绍的方法是第一个客观的数据驱动的量化系统性风险的国家规模，包括重叠的投资组合。
2018-01-31 q-fin.RM
Systemic Risk in Financial Systems: Properties of Equilibria
Eisenberg和Noe（2001）分析了由负债网络连接的金融机构的系统性风险。他们表明，当金融系统满足包含风险轨道的正则性条件时，模型的解是唯一的。我们证明了这个条件是不需要的：一个唯一的解决方案总是存在的。
2022-02-22 q-fin.MF q-fin.RM
Looking for grass-root sources of systemic risk: the case of "cheques-as-collateral" network
全球金融体系已变得高度关联和复杂。实践证明，现有的金融风险模型、措施和报告未能捕捉到一些重要的系统层面。直到最近，才在高层建立了咨询委员会，监管直接针对系统性风险。同样，越来越多的研究人员采用网络分析来模拟金融网络中的系统性风险。目前的方法集中在国家和国际一级的银行间支付网络流动。这项工作建立在现有的方法来考虑微观层面的系统性风险评估。特别是，我们介绍了银行内部的金融风险的相互联系的分析，通过检查的“支票作为抵押品”网络的一个主要的希腊银行的真实案例。我们的模型提供了有用的信息，破坏银行的贷款网络中的金融实体的负面溢出效应，可以补充现有的信用评分模型，只占特质客户的财务状况。最重要的是，所提出的方法可用于整个金融系统的许多部门，为监管当局提供了一个有用的工具，以评估更准确的系统性风险估计。
2011-12-06 cs.SI q-fin.CP q-fin.RM
The multi-layer network nature of systemic risk and its implications for the costs of financial crises
无法看到和量化系统性金融风险，会造成巨大的社会成本。金融系统中的系统性风险在很大程度上是由于其各机构之间的相互联系而产生的，这些机构通过信贷、衍生工具、外汇和证券等不同类型的金融合同网络联系在一起。各种暴露网络的相互作用可以表示为金融多层网络中的层。在这项工作中，我们量化了2007 - 2013年墨西哥银行体系四个层面对系统性风险的日常贡献。我们发现，集中在一个单一的层低估了高达90%的总系统性风险。通过分配系统性风险水平，个别银行，我们研究的系统性风险配置文件的墨西哥银行系统的所有市场层。这一概况可用于量化国家层面的系统性风险，即全国范围内的预期系统性损失。我们发现，基于市场的系统性风险指标系统地低估了预期的系统性损失。我们发现，现在的预期系统性损失比2007 - 2008年金融危机前高出4倍。我们发现，个人交易的系统性风险贡献可以高达千倍以上的信用风险，这给公众带来了巨大的风险。我们发现了一个有趣的非线性效应，即所有层的系统性风险之和低估了总风险。本文提出的方法是第一个客观数据驱动的量化系统性风险的国家规模，揭示其真实水平。
2015-05-16 q-fin.RM
Elimination of systemic risk in financial networks by means of a systemic risk transaction tax
金融市场暴露于系统性风险（SR），即系统的主要部分停止运作并崩溃的风险。最近，可以根据底层金融网络来量化SR，其中节点代表金融机构，链接捕获资产（贷款），负债和其他义务（如衍生品）的规模和到期日。我们证明，它是可以量化的SR的份额，在金融网络内的个人负债有助于整体SR。我们使用全国银行间同业负债的经验数据表明，对于一个给定的规模的负债的整体SR的边际贡献变化的一个因素的一千。我们建议对单个交易征税，该交易对总体SR的边际贡献成比例。如果交易不增加SR，则免税。与代理为基础的模型（CRISIS宏观金融模型），我们表明，建议的“系统性风险税”（SRT）导致金融网络的自我组织的重组，实际上是免费的SR。SRT可以被看作是一个保险公众对级联故障所产生的成本。ABM的预测结果与经验数据吻合得很好，可以用来理解信用风险与SR的关系。
2016-02-17 q-fin.RM
Systemic Greeks: Measuring risk in financial networks
自最近的金融危机以来，系统性风险的概念受到了极大的关注。特别是，相互关联的金融公司之间的交叉持股所产生的传染效应已得到广泛研究。这些尝试从复杂网络领域汲取灵感，在很大程度上没有意识到单个企业信用风险的模型和理论。在这里，我们注意到最近的网络估值模型扩展了Merton（1974）的开创性结构风险模型。此外，我们正式计算各种风险因素的敏感性-通常称为希腊人-在网络环境中。特别是，我们提出网络$Δ$作为系统性风险的定量度量，并通过一些数值示例说明我们的发现。
2018-10-28 q-fin.RM
Identifying systemically important companies in the entire liability network of a small open economy
在很大程度上，金融机构的系统重要性与金融负债网络的拓扑结构有关。在这项工作中，我们重建和分析-据我们所知-最大的金融网络，已被研究到目前为止。该金融负债网络由51 980家公司和796家银行组成。它占公司对银行总负债的80.2%，以及整个奥地利银行系统的所有银行间负债。我们发现，企业对系统性风险的贡献与银行相似。特别是，我们确定了几家总资产低于10亿美元的中型银行和公司。欧元在整个金融网络中具有系统重要性。我们表明，系统重要性金融机构（SIFIs）或全球和国内系统重要性银行（G-SIB或D-SIB）的概念可以直接扩展到企业。我们发现，企业引入的系统性风险略高于银行。在奥地利，2008年银行间网络的总系统性风险仅占整个金融网络（包括公司和银行）总系统性风险的29%。
2018-01-31 physics.app-ph q-fin.RM
Regshock: Interactive Visual Analytics of Systemic Risk in Financial Networks
金融监管机构正在努力管理负面经济冲击造成的系统性风险。预防性干预措施在消除风险和帮助建立更有复原力的金融体系方面发挥着重要作用。尽管人们在衡量多风险严重程度、理解传染行为和其他风险管理问题方面做出了巨大努力，但仍然缺乏一个理论框架来揭示监管干预措施可以减轻系统性风险。在这里，我们展示regshock，一个实用的可视化分析方法，以支持金融监管措施的探索和评估。我们提出了风险岛，一个前所未有的以风险为中心的可视化算法，以帮助揭示风险模式，同时保持金融网络的拓扑结构。我们进一步提出regshock，一种新的视觉探索和评估方法的基础上的模拟干预评估分析循环，提供一个启发式的手术干预能力，系统性风险缓解。我们通过广泛的案例研究和专家评审来评估我们的方法。据我们所知，这是第一个实用的金融网络干预和风险缓解问题的系统方法，我们验证的方法可能会提高金融专家的风险管理和控制能力。
2021-04-24 cs.HC cs.SI q-fin.RM
Systemic-risk-efficient asset allocation: Minimization of systemic risk as a network optimization problem
系统性风险是一种多层网络现象。层代表各种类型的直接金融风险，包括银行同业负债、衍生工具或外汇风险。另一个系统性风险的网络层通过金融机构的共同资产持有出现。高度重叠的投资组合会导致由基础金融资产的价格变动引起的类似风险。基于金融机构的投资组合持有的知识，我们量化重叠投资组合的系统性风险。我们提出了一个优化过程，我们最大限度地减少系统性风险在一个给定的金融市场的最佳重新安排重叠的投资组合网络，约束条件下，预期收益率和风险的个人投资组合。我们通过使用2016年欧洲银行管理局压力测试的数据，明确地证明了该方法在欧洲主要银行之间主权风险敞口的重叠投资组合网络上的威力。我们表明，系统性风险有效的分配是可访问的优化。在主权风险敞口的情况下，系统性风险可以减少两倍以上，而不会对单个银行产生任何不利影响。这些结果证实了一个简单的模拟火灾销售在政府债券市场。特别是，我们表明，传染概率显着降低优化网络。
2018-03-12 q-fin.RM
Basel III capital surcharges for G-SIBs fail to control systemic risk and can cause pro-cyclical side effects
除了限制金融机构的双边风险敞口外，未来对系统性风险（SR）的金融监管基本上有两种选择：首先，金融监管可以尝试降低全球或国内系统重要性金融机构（G-SIBs或D-SIBs）的金融脆弱，例如《巴塞尔协议III》中提出的。其次，未来的金融监管可以尝试加强整个金融体系。这可以通过重塑金融网络的拓扑结构来实现。我们使用基于代理的模型（ABM）的金融体系和实体经济的研究和比较这两种选择的后果。通过对ABM进行三次“计算机实验”，我们发现重塑金融网络比降低杠杆率更有效。G-SIB的资本附加费可以降低SR，但必须高于巴塞尔协议III的规定，才能产生可衡量的影响。这可能导致效率损失。《巴塞尔协议三》对G-SIB征收的资本附加费可能会产生顺周期的副作用。
2016-02-10 q-fin.RM
Contagion in financial systems: A Bayesian network approach
本文在概率框架下建立了关联金融机构的结构性违约模型。对于所有可能的网络结构，我们使用贝叶斯网络的方法来表征系统的联合违约分布。特别强调周期性金融联系的处理和后果。我们进一步展示了贝叶斯网络理论如何应用于检测金融网络内的传染渠道，衡量选定实体对其他实体的系统重要性，并计算单个或多个机构的有条件或无条件违约概率。
2017-07-16 math.PR q-fin.RM
A dynamic approach merging network theory and credit risk techniques to assess systemic risk in financial networks
金融机构之间的相互联系影响到不稳定和信贷危机。为了量化系统性风险，我们在这里引入PD模型，这是一个动态模型，它结合了信用风险技术和银行间风险暴露网络的传染机制。通过多期蒙特卡罗模拟，考虑了银行的违约概率（PD）和它们在同一时间间隔内的违约趋势，得到了潜在的损失分布。传染过程增加了银行对陷入困境的交易对手的PD。系统性风险通过损失分布的统计来度量，而每个节点的贡献通过新的度量PDRank和PDImpact来量化。我们说明了该模型是如何在欧洲全球系统重要性银行网络上工作的。对于一定范围内的银行的资本和资产波动性，我们的研究结果表明，出现了一个强大的传染机制，较低的银行之间的违约相关性对应于较高的损失。这与银行和监管机构使用的标准信用风险模型所假设的多样化好处相反，因此，他们可能低估了克服危机所需的资本，从而助长了金融体系的不稳定。
2018-04-08 q-fin.CP q-fin.RM q-fin.ST
Systemic Risks in CCP Networks
我们提出了一个模型的信用和流动性风险所面临的中央对手结算所（CCP）的结算成员。该模型旨在捕捉以下特征：缺口风险;结算会员违约、市场波动和保证金要求之间的反馈;不同类型的市场参与者面临的不同风险，以及结算会员在系统发展过程中面临的保证金要求变化。通过考虑中央结算公司和结算会员的整个网络，我们调查了每个结算会员的违约资金贡献和或有流动性要求的损失分布;此外，我们确定了结算会员违约和市场动荡之间的错误风险。
2016-04-01 q-fin.MF q-fin.RM
Network models of financial systemic risk: A review
全球金融体系可以说是一个庞大的复杂网络，银行、对冲基金和其他金融机构通过有形和无形的金融联系相互联系。最近，人们对可能导致该网络崩溃的机制的理解给予了很多关注。当现有的金融联系从风险分散的手段转变为跨金融机构传播风险的渠道时，就可能发生这种情况。在这篇评论文章中，我们总结了金融系统性风险建模的最新进展。我们特别关注网络方法，如由于双边风险或重叠投资组合的违约级联模型，我们还报告了银行间网络的经验结构的最新研究结果。目前的审查提供了一个景观的新出现的跨学科领域躺在几个学科的交叉点，如网络科学，物理学，工程学，经济学和生态学。
2017-10-31 q-fin.RM
Systemic losses in banking networks: indirect interaction of nodes via asset prices
提出了一个简单的银行网络模型，该模型具有多波银行违约的特征，并且在无限大的齐次网络的极限情况下是解析可解的。该模型是代表各个银行的节点的集合;与每个节点相关联的是由资产和负债组成的资产负债表。初始节点失效是由施加到资产负债表资产端的外部相关冲击触发的。这些违约导致所有节点的资产价值进一步减少，这反过来又会产生额外的故障，等等。这种机制会导致节点之间的间接相互作用，并导致违约的级联。节点之间没有跨行链接，因此没有直接交互。由此产生的总（直接加系统）网络损失的概率分布可以被视为著名的Vasicek分布的修改。
2012-03-30 q-fin.RM
Multi-Scale Network Dynamics and Systemic Risk: A Model Context Protocol Approach to Financial Markets
本文提出基于模型上下文协议的多尺度网络动力学框架，结合传递熵网络、智能体建模与小波分解分析金融市场系统性风险，其系统性风险指数展现出优于传统度量的早期预警能力。
2025-07-10 q-fin.RM
Measuring Systemic Risk: Robust Ranking Techniques Approach
在这项研究中，我们引入了一个强大的指标，以确定系统重要性金融机构（SIFI）在金融网络中，考虑到共同的特质冲击和传染，通过交易对手暴露。我们开发了一个有效的算法来排名金融机构制定一个不动点问题，并将其减少到一个非光滑凸优化问题。然后，我们研究了所提出的度量的底层分布，并通过使用不同的金融网络结构来分析算法的性能。总体而言，我们的研究结果表明，金融网络中的机构的互联水平和地位是衡量系统性风险和识别SIFIs的重要因素。结果表明，增加一个机构的外和内的程度连接的水平可以有不同的影响，其系统排名。此外，在实证方面，我们使用每个国家最大银行的面板数据集来研究导致识别全球系统性重要银行（G-SIB）的因素。我们的实证结果支持了理论模型的主要发现。
2017-02-22 q-fin.RM
DebtRank-transparency: Controlling systemic risk in financial networks
银行间网络中的银行无法评估与贷款给网络中其他银行相关的真正风险，除非它们拥有所有其他银行风险的全部信息。这些风险可以通过使用中央银行可用的银行间负债网络的网络指标（例如DebtRank）来估计。通过一个简单的基于代理的模型，我们表明，通过增加透明度，使个别节点（银行）的债务排名可见的所有节点，并通过实施一个简单的激励计划，减少银行间借贷的系统性风险节点，金融网络中的系统性风险可以大大降低。这种激励机制是一种有效的监管机制，它不会降低金融网络的效率，而是以自组织的关键方式促进系统内风险的更均匀分布。我们发现，系统性风险的减少在很大程度上是由于透明系统中级联故障的大量减少。从技术角度来看，在真实的金融网络中实施这种最低限度的监管计划应该是可行的。
2013-01-25 physics.soc-ph q-fin.RM
Global Balance and Systemic Risk in Financial Correlation Networks
本文提出将金融相关网络的全局平衡指数作为一种新的系统性风险度量，通过扩散过程与线性系统条件数建立其与结构可预测性及市场排名指标的联系，并用真实金融数据验证其有效性。
2025-06-03 q-fin.MF q-fin.RM
Network versus portfolio structure in financial systems
自2007-2009年全球金融危机以来，如何稳定金融体系的问题引起了相当大的关注。最近，Beale等人（“Individual versus系统性风险and the regulator's dilemma”，Proc Natl Acad Sci USA 108：12647-12652，2011）证明，银行之间较高的投资组合多样性将通过以较高的个体违约可能性为代价降低同时违约的风险来降低系统性风险。然而，在实践中，银行违约具有外部性，因为它破坏了其他银行的资产负债表。本文探讨了这些不同的风险来源，即内部性风险和外部性风险，是如何导致系统性风险的。结果表明，只要资产收益率具有负相关性，最小化系统性风险的外部资产配置随金融网络的拓扑结构而变化。在该模型中，一个著名的中心性指标，PageRank，反映了一个适当定义的银行的“感染力”。一个重要的结果是，最具感染力的银行不一定总是最安全的银行。在某些情况下，最具感染力的节点应该充当防火墙，以防止大规模的集体违约。引入一种反作用的投资组合结构将大大降低系统性风险。
2013-08-04 q-fin.RM
Systemic-risk and evolutionary stable strategies in a financial network
我们考虑一个金融网络表示在任何时刻的情况下，随着时间的推移而演变的随机负债图。代理人通过相互借贷的信贷工具或通过直接借贷进行联系，这些都创造了负债优势。随着时间的推移，这些随机边缘被代理人（局部）修改，因为他们从他们的经验和（可能不完美的）观察中学习。在合同期结束时（在任何时刻），各代理人的负债结算可以表示为随机不动点方程的解。我们的第一步是得到这些方程的解决方案（渐近和一个为每个时间实例），使用最近的结果随机不动点方程。代理人，在任何时候，适应两个可用的策略之一，风险或风险较小的投资，目的是最大化他们的回报。我们的目标是研究这种驱动金融网络的复制因子动态的新兴战略。我们从理论上减少了一个适当的常微分方程（ODE）的复杂系统的分析。使用所得到的常微分方程的吸引子，我们表明，复制动力学收敛到两个纯进化稳定的策略（所有风险或所有风险较小的代理）之一，可以有混合限制只有当观察是不完美的。我们使用详尽的蒙特卡罗模拟验证我们的理论研究结果。这种动态避免了系统性风险机制（多数人违约）的出现。然而，如果所有的代理人都盲目地采取风险策略，则会导致系统性风险的产生。
2022-12-22 math.PR q-fin.RM
Mathematical Modeling of Systemic Risk in Financial Networks: Managing Default Contagion and Fire Sales
2007/08年的金融危机深刻地表明，金融网络中的传染效应对整个系统的稳定性构成了巨大威胁。如果对银行和其他金融机构没有足够的资本要求，最初局限于局部的冲击可能会蔓延到整个系统，并通过各种传染渠道大大放大。因此，本论文的目的是详细研究这种所谓的系统性风险的两个选定的传染渠道，提供数学模型，并得出金融机构的系统性风险管理的后果。我们考虑的第一个传染渠道是违约传染。潜在的影响是，资不抵债的机构无法再偿还债务或其他财务义务--至少是部分偿还。因此，债务人和系统中其他直接受影响的当事方被迫注销其损失，并可能因其所遭受的财务损失而被迫破产。另一方面，这又开启了新一轮的违约传染过程。在我们的模型中，我们简单地描述了每个机构的所有财务状况，它暴露在以及其初始资本。在这样做的过程中，我们的出发点是Detering et al.（2017）的工作-未加权网络中的传染模型-特别考虑了精确的网络配置是随机的，并推导出大型网络的渐近结果。我们扩展了这个模型，使加权网络可以考虑和应用到金融网络成为可能。更确切地说，对于任何给定的初始冲击，我们推导出一个明确的渐近表达式的总损害造成的系统中的传染，并提供了一个必要和充分的标准，一个未受冲击的金融系统是稳定的小冲击。而且，
2019-11-17 q-fin.RM
Impact of Contingent Payments on Systemic Risk in Financial Networks
本文研究了金融传染网络模型中或有支付对清算财富的影响。我们考虑了Eisenberg-Noe金融传染模型的一个扩展，在这个模型中，名义银行间债务依赖于网络中公司的财富。我们首先考虑的问题，在一个静态的框架和发展的存在性和唯一性的解决方案的条件，只要没有公司是推测其他公司的失败。为了在更一般的条件下得到解的存在唯一性，我们引入了一个动态的框架。我们演示了如何将这个动态框架可以应用到静态框架中定义不清的问题。
2018-12-12 q-fin.MF q-fin.RM
Network Sensitivity of Systemic Risk
越来越多关于金融市场中系统性风险的研究强调，考虑到金融机构之间复杂的相互联系至关重要。人们在模拟金融冲击的传染动力学和评估特定金融市场的弹性方面做了大量的努力--或者使用真实的网络数据，或者使用重建技术，或者使用简单的玩具网络。在这里，我们解决更普遍的问题，如何冲击传播动力学依赖于底层网络的拓扑细节。为此，我们考虑不同的现实网络拓扑结构，所有一致的资产负债表信息获得的金融机构的真实数据。特别是，我们考虑网络的密度变化，并与不同的块结构，以及多样化的冲击传播动力学的细节。我们确认，金融网络的系统性风险属性对其网络特征极为敏感。我们的研究结果可以帮助监管政策的设计，以提高金融市场的稳健性。
2020-06-17 physics.soc-ph q-fin.RM
Default contagion risks in Russian interbank market
研究了俄罗斯银行间市场违约传染的系统性风险。分析是基于考虑蝴蝶结结构的加权有向图描述的银行间贷款的结构。基于经验数据，建立了一个银行间传染的概率模型，该模型明确考虑了反映相应节点（借款人、贷款人、借款人和贷款人同时）功能性的经验蝴蝶结结构、银行间网络的度分布和离散性。用该模型计算的传染相关系统性风险特征与显式压力测试结果一致。
2016-01-03 physics.soc-ph q-fin.RM
Dynamic Interaction Between Asset Prices and Bank Behavior: A Systemic Risk Perspective
银行系统中的系统性风险仍然是一个尚未完全理解的关键问题。在我们的玩具模型中，银行面临两种风险来源，即来自银行体系以外资产投资的市场风险，以及来自银行同业市场借贷的信用风险。总的来说，在严重的金融动荡期间，这两种风险都会增加。在这种情况下，该文件显示的条件下，个人和系统性违约往往重合。
2017-02-18 q-fin.CP q-fin.RM
Measures of Systemic Risk
系统性风险是指金融系统由于系统本身的特性而容易发生失效的风险。系统性风险的巨大成本要求设计和实施对金融机构进行有效宏观审慎监管的工具。本文提出了一种新的方法来衡量系统性风险。我们构建的关键是从基础体系的结构和金融监管机构的目标中严格推导出系统性风险度量。建议的系统性风险措施表示金融公司的资本禀赋方面的系统性风险。它们的定义需要两个要素：一个现金流或价值模型，为系统中实体的资本分配分配一个相关的随机结果;一个可接受性标准，即一组监管机构可以接受的随机结果。系统性风险通过导致可接受结果的一组额外资本配置来衡量。我们解释的概念框架和定义的系统性风险措施，提供了一个算法，计算，并说明其应用在数值案例研究。文献中的许多系统性风险度量方法都可以被看作是在汇总各个风险后，使系统可接受所需的最小资本额，从而量化了纾困成本。相比之下，我们的方法强调操作系统性风险措施，包括事后救助成本以及事前资本要求，并可用于防止系统性危机。
2016-10-13 q-fin.RM
Impact of credit default swaps on financial contagion
传统做法认为，通过转移拖欠贷款的风险，银行破产的风险可以直接降低。但2008年美国国际集团（AIG）的破产，提出了金融传染的一个更为复杂的方面。本研究提出资产网络系统风险模型（ANWSER）的延伸，以探讨信用违约互换是否减轻或加剧金融传染的严重性。保护买方银行将每一个可能的债务人银行违约的风险转移给保护卖方银行。利用扩展模型得到了银行破产数量的经验分布。系统性资本缓冲比率是根据分布计算的。该比率量化了整个金融体系抵御金融危机蔓延的有效损失吸收能力。关键的发现是，杠杆率是对作为金融体系支撑的系统性资本缓冲率的一个很好的估计。在银行间网络中，风险从中小银行转移到大银行并没有减轻金融传染的严重性。
2014-09-25 cs.SI q-fin.RM
Quantifying the Impact of Leveraging and Diversification on Systemic Risk
过度杠杆化，即滥用债务融资，被认为是金融机构违约的主要因素之一。系统性风险是由个体违约概率之间的相关性引起的，这些概率不能被认为是独立的。基于Merton（1974）的结构框架，我们讨论了一个模型，在该模型中，这些相关性来自银行投资组合的重叠。投资组合多样化被用作减少风险项目投资损失的一种战略。我们计算了一个最优的多样化水平，在给定的过度杠杆水平下，必须达到这个水平，才能减轻系统性风险的增加。在我们的模型中，这种最优的多样化进一步取决于市场规模和市场条件（例如波动性）。它允许区分安全机制和风险机制，在安全机制中，过度杠杆不会导致系统性风险增加，在风险机制中，过度杠杆无法缓解，导致系统性风险增加。我们的研究结果与金融监管机构有关。
2013-03-22 q-fin.RM
Interbank Credit and the Money Manufacturing Process. A Systemic Perspective on Financial Stability
当金融机构寻求随着时间和情况的推移结算和再融资其共同头寸时，就会发生银行间借贷。这一互动过程涉及货币总量的创造。银行间信贷的协调性错配可能引发系统性危机。自2007年夏季以来，银行间信贷协调在各金融机构之间不再顺利运作，最终需要中央银行采取特殊货币政策，并由政府进行担保和救助干预。本文建立了一个基于交互异构代理的银行间信贷协调模型。首先，我们探讨银行间信贷协调和货币生成过程之间的联系。与人们普遍的理解相反，银行间信贷有能力使货币体系不受约束。其次，我们对银行间不完全信贷协调进行了模拟分析，研究了银行间动态对个体和总体金融稳定性和弹性的影响。系统性的不稳定力量证明与银行系统的长期运作有关，特别是银行间的协调条件和环境。
2017-02-28 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Multivariate Shortfall Risk Allocation and Systemic Risk
自全球金融危机爆发以来，对系统性风险的持续关切突出表明，需要在相互关联的金融组成部分，如投资组合、机构或清算所成员层面采取风险措施。系统性风险计量的两个主要问题是计算总体准备金水平和根据其系统相关性将其分配给不同的组成部分。我们在这里开发了一个务实的方法来系统性风险的测量和分配的基础上，多变量短缺风险的措施，可接受的分配，首先计算，然后汇总，以尽量减少成本。我们分析了风险分配对各种因素的敏感性，并强调其作为系统性风险指标的相关性。特别是，我们研究的损失函数和组件的依赖结构之间的相互作用。此外，我们解决了风险分配的计算方面。最后，我们将此方法应用于实际数据上的CCP的违约基金的分配。
2017-03-23 math.PR q-fin.RM
Stess-testing the system: Financial shock contagion in the realm of uncertainty
这项工作提出了一个增强的变量的债务排名的不确定性区间作为一种方法来调查和评估金融网络中的系统性风险，在不完整的数据。该算法进行了测试，对三个合奏的网络密度不断增加的默认传染算法，估计从现实世界的银行数据相关的最大的227个欧盟15国金融机构在股票市场的索引。结果表明，DebtRank能够以更敏感和持续的方式捕捉系统性风险的增长率，从而充当预警信号。本文提出了三个政策工具的基础上，这种方法：监测系统性风险随着时间的推移，通过应用增强的DebtRank银行间网络的时间快照，压力测试框架，能够测试金融机构的系统重要性，在不同的冲击情景，和评估的货币价值的系统性损失的分布。
2014-12-04 cs.SI physics.soc-ph q-fin.GN
Set-valued intrinsic measures of systemic risk
本文提出多元集值风险测度与内在风险测度相结合的系统性内在风险测度方法，仅利用内部资本定义风险，证明其具有单调性与拟凸性等性质，并在改进的Eisenberg-Noe银行网络中验证其能通过转向稳定资产缓解系统性风险。
2023-11-24 q-fin.RM
An Operator-Based Visual Analytics Pipeline for Synthetic Systemic Risk Dynamics
Institute of Mathematics and Statistics, University of São Paulo（圣保罗大学数学与统计学院）
本文提出一个基于六种算子的模块化可视化分析流水线，将合成金融数据转化为动态可视化，以透明方式连接风险建模、网络动力学与可视化，支持可复现地探索系统性风险。
2026-09-22 math.PR q-fin.RM
Sparsifying Defaults: Optimal Bailout Policies for Financial Networks in Distress
过去几年的事件表明，迫切需要系统地建模和分析大型金融网络的工具。这些工具的许多应用包括预测系统故障和分析经济政策决策可能产生的影响。我们考虑在一个借款人-贷款人网络中优化救助的数量和结构：给定一个固定的现金注入系统，它应该如何在节点之间分配，以实现最小的未付债务总额或最小的违约节点数量？我们开发了一个精确的算法的问题，最小化未付债务的金额，通过显示它是等价于一个线性规划。对于最小化违约数的问题，我们使用一个重新加权的l1最小化方法开发了一个近似算法。我们用一个合成数据的例子来说明这个算法，可以精确地计算出最优解，并通过数值模拟表明，我们的算法计算的解决方案接近最优。
2012-09-18 cs.SI math.OC q-fin.CP
Sequential Defaulting in Financial Networks
我们考虑金融网络，银行通过债务或信用违约互换等合同联系在一起。我们研究这些系统中的清算问题：我们想知道哪些银行最终违约，这些违约银行可以履行其债务的多少部分。我们在一个顺序模型中分析了这些网络，其中银行一次宣布一个违约，系统以一步一步的方式演变。我们首先考虑这些系统的可逆模型，其中银行可以从违约中恢复。我们发现，在这个模型中的稳定时间可以在很大程度上依赖于公告的顺序。然而，我们也表明，有系统的任何选择的顺序，该过程持续了一个指数的步骤之前，最终稳定。我们还表明，找到最小（或最大）的银行数量的顺序最终在违约是一个NP-困难的问题。此外，我们证明了在某些情况下，违约早期可以是一个有利的策略，银行，并在一般情况下，找到最佳的违约公告的时间是NP困难的。最后，我们讨论了如何改变这个设置的一些属性影响的过程的稳定时间，然后使用这些技术来设计一个单调的系统模型，它确保每个网络最终稳定。
2020-11-20 cs.CE q-fin.RM
Managing Default Contagion in Inhomogeneous Financial Networks
本文的目的是量化和管理银行间市场违约传染所导致的系统性风险。我们将市场建模为一个随机有向网络，其中顶点代表金融机构，加权边缘代表它们之间的货币风险敞口。我们的模型捕捉到了在经验数据中观察到的强烈的异质性，并且参数可以很容易地拟合到真实的数据集。我们的一个主要结果使我们能够确定局部冲击的影响，最初一些银行违约，对整个系统和更广泛的经济。在这里，影响是通过所有最终违约机构的总系统重要性指数来衡量的。作为一个中心的应用程序，我们的特点弹性和非弹性的情况下。特别是，对于网络具有没有二阶矩的度序列的突出情况，我们证明了少量最初违约的银行可以触发大量的违约级联。我们的研究结果补充和扩展显着早期的研究结果中得出的配置模型，其中存在的程度分布的二阶矩是假设。作为第二个主要贡献，与监管讨论并行，我们确定了金融机构的最低资本要求，足以使网络抵御小冲击。这些资本要求的一个吸引人的特点是，它们可以由每个机构在当地确定，而不需要知道完整的网络结构，因为它们基本上只取决于机构对其交易对手的风险敞口。
2021-01-14 q-fin.RM
iConViz: Interactive Visual Exploration of the Default Contagion Risk of Networked-Guarantee Loans
企业集团可以相互担保，在从商业银行获得贷款时形成复杂的网络。在经济放缓期间，企业违约可能像病毒一样蔓延，导致大规模违约甚至系统性金融危机。为了帮助金融监管部门和银行管理网络贷款相关风险，我们确定了违约传染风险，这是制定预防措施的关键问题，并建立了iConVis，这是一个互动的可视化分析工具，有助于闭环分析过程。一个新的金融指标，传染效应，制定量化的传染后果的担保链在这种类型的网络。基于这一指标，我们设计并实现了一系列新颖而协调的视图，以解决财务问题的分析。专家们使用真实世界的金融数据对该系统进行了评估。建议的方法授予从业人员的能力，以避免以前的特设分析方法和传统的资本协议，以银行业的覆盖面。
2020-08-29 q-fin.RM
On Reduced Form Intensity-based Model with Trigger Events
企业违约可能由一些重大市场消息或事件引发，例如金融危机或主要银行或金融机构倒闭。为了建立一个更符合实际的信用风险分析模型，我们引入了一种新的简化形式的基于强度的模型，该模型可以同时考虑可观察的“触发”事件和经济环境对企业违约的影响。该模型的核心思想是增加一个Cox过程的触发事件。本文考虑了单违约和多违约的情况。在前一种情况下，得到了缺省时间分布的简单表达式。应用所提出的模型来定价可违约债券和多名称信用违约互换（CDS）。
2013-01-01 q-fin.CP q-fin.RM
Systemic Risk and Default Cascades in Global Equity Markets: Extending the Gai-Kapadia Framework with Stochastic Simulations and Network Analysis
本研究将 Gai-Kapadia 框架扩展至全球股票市场，利用 20 种资产网络和蒙特卡洛模拟评估系统性风险与违约级联，发现新兴市场因高聚类易发局部传染，而发达市场更具韧性。
2025-04-04 q-fin.RM
Improved Hardness Results for the Clearing Problem in Financial Networks with Credit Default Swaps
研究带信用违约互换的金融网络清算问题，证明ε≈0.101时PPAD困难性成立，并证明两个自然判定问题为∃ℝ完全的。
2024-09-27 cs.GT q-fin.RM
Reconstruction of financial network for robust estimation of systemic risk
在本文中，我们估计的流动性冲击通过银行间市场的基础信用网络的信息是不完全的传播。我们发现，目前用于重建信用网络的最大熵等技术严重低估了传染风险，假设一个平凡的（全连接）拓扑结构，一种类型的网络结构，可以是非常不同的经验观察。我们提出了一个有效的消息传递算法来探索可能的网络结构的空间，并表明，正确的估计网络的连通度导致更可靠的估计系统性风险。这种算法也能够产生最大脆弱的结构，当实际的网络结构是未知的，提供了一个实用的上限传染的风险。我们测试了我们的算法的合成数据集成编码的一些功能的真实金融网络（稀疏性和异质性），发现可以实现更准确的估计风险。最后，我们发现，该算法可以用来控制监管机构需要从银行的信息量，以充分约束金融网络的重建。
2012-02-28 cond-mat.dis-nn q-fin.RM
Systemic Risk Surveillance
Goethe University Frankfurt（法兰克福歌德大学）；Heidelberg Institute for Theoretical Studies（海德堡理论研究所）；University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学）
本文提出了一种在线监测系统性风险的方案，通过实时检测预测偏差并控制假警报累积，提高早期风险识别能力，适用于金融监管与机构应用。
2026-01-13 econ.EM q-fin.RM stat.ME
Dynamic Clearing and Contagion in Financial Networks
本文提出Eisenberg-Noe金融传染模型的动态扩展，通过分离现金与长期资本账户，实现了对拖欠与违约、资不抵债与流动性不足导致违约的区分。
2024-06-26 q-fin.MF q-fin.RM
Switching-GAS Copula Models With Application to Systemic Risk
最近的金融灾难强调了准确预测极端金融损失及其对特定金融市场机构的后果的必要性。计量经济学模型预测极端事件的能力在很大程度上依赖于它们的灵活性，以解释在金融回报中观察到的高度非线性和不对称的依赖性。我们开发了一类新的灵活的Copula模型的依赖参数的演变遵循马尔可夫开关广义自回归分数（SGASC）的动态。极大似然估计始终使用边际推断函数（IFM）方法和专为此类模型定制的期望最大化（EM）算法版本进行。然后，SGASC模型用于估计条件风险价值（CoVaR），其定义为给定资产在另一资产（或投资组合）处于财务困境的条件下的VaR，以及条件预期短缺（CoES）。我们的实证研究表明，建议的SGASC模型能够解释和预测几个欧洲国家的系统性风险的贡献。此外，我们还发现，SGASC模型优于竞争对手使用几个CoVaR回测程序。
2016-01-21 q-fin.RM stat.ME
The Computational Complexity of Financial Networks with Credit Default Swaps
2008年的金融危机被归因于金融创新导致的金融体系“过度复杂”。我们使用计算复杂性理论来使这个概念精确。具体来说，我们考虑的问题，清理金融网络后，冲击。先前的研究表明，当银行之间只能签订简单的债务合同时，这个问题可以在多项式时间内解决。相反，如果他们也可以进入信用违约互换（CDS），即，金融衍生品合约依赖于另一家银行的违约，解决方案甚至可能不存在。在这项工作中，我们表明，如果CDS是允许的，决定是否存在一个解决方案是NP完全的。如果我们将问题放松为$\varepsilon$ -近似解，对于常数$\varepsilon$，这仍然成立。我们进一步表明，在一个解决方案是保证存在的充分条件下，近似搜索问题是PPAD-完全常数$\varepsilon$。然后，我们试图分离复杂性的“起源”。事实证明，确定哪些银行违约已经很难了。此外，我们表明，复杂性不是由交易对手相互依赖，而是取决于所谓的裸CDS的存在。如果裸CDS不存在，我们得到一个简单的多项式时间算法。本文的研究结果对监管机构的压力测试和监管政策具有重要的现实意义。
2019-05-20 cs.CC cs.GT q-fin.GN
Market Fragility, Systemic Risk, and Ricci Curvature
衡量金融体系的系统性风险或脆弱性是一项普遍存在的任务，在分析市场有效性、投资组合配置和遏制金融传染方面具有根本重要性。最近的尝试表明，将这样的系统表示为加权图，该加权图表征在某些信息流上的交互代理的复杂网络（例如，债务、股票回报、股东所有权）可能提供某些敏锐的见解。在这里，我们表明，脆弱性，或系统在面对随机扰动时容易发生故障的能力，与里奇曲率的几何概念呈负相关。将脆弱性和曲率联系起来的关键因素是熵。作为概念的证明，我们检查了一组包括标准普尔500指数在内的股票在15年内的回报率，以表明金融崩溃比正常的“一切照旧”脆弱的市场行为更稳健-即，里奇曲率是一个“撞车标志。“也许更重要的是，这项工作奠定了理解如何设计系统和政策法规的基础，以应对2007-2008年危机期间暴露的金融不稳定性。
2015-05-19 q-fin.RM
Statistically validated network of portfolio overlaps and systemic risk
金融机构持有的共同资产，即投资组合重叠，如今被视为金融危机蔓延的一个重要渠道，有可能引发贱卖，从而在系统一级造成严重损失。在本文中，我们提出了一种方法来评估对异质多元化的投资组合之间的重叠的统计意义，然后让我们建立一个有效的网络的金融机构的链接表示潜在的传染渠道，由于实现的投资组合重叠。该方法是在1999年至2013年底的机构持股历史数据库上实现的，但通常可以应用于任何存在类似邻居集的二分网络。我们发现，经过验证的网络链接的比例（即，在2007-2008年全球金融危机之前，在统计上有重大重叠的国家和地区之间的贸易和投资活动稳步增加，并在危机发生时达到最大值。我们认为，这一措施的性质意味着，从消防销售清算的系统性风险是最大的。系统性风险在2008年急剧下降后，2009年恢复增长，2013年明显加速，达到2007年以来的最高水平。我们最后表明，市场趋势往往被放大的算法确定的投资组合，这样就有可能有一个信息信号的金融机构即将遭受（享受）最重大的损失（收益）。
2016-09-27 physics.soc-ph q-fin.RM stat.AP
Measuring Systemic Risk: Common Factor Exposures and Tail Dependence Effects
我们使用一个共同的因素，占整个市场的冲击和尾部依赖因素，占极端股票收益之间的联系模型系统性风险。具体来说，我们的理论模型允许公司特定的罕见和极端事件的影响。我们使用1996年至2011年美国金融业四个部门的数据，发现了两个关键的实证结果。首先，忽视尾部相关因素的影响会导致系统性风险的测量出现向下偏差，特别是在经济疲软时期。其次，当这些指标作为圣路易斯联邦储备银行金融压力指数的领先指标时，包含尾部依赖因子的指标比仅基于共同因子的指标具有更好的预测能力。
2022-02-04 q-fin.RM
Closed form solutions of measures of systemic risk
本文推导-考虑高斯设置-封闭形式的解决方案的统计，阿德里安和Brunnermeier和Acharya等人。建议作为措施的系统性风险附加到个别银行。统计量等于统计特定β系数与平均校正风险价值的乘积。因此，系统性风险的度量与金融经济学中众所周知的概念密切相关。分析的另一个好处是，它揭示了概念是如何相互关联的。此外，说服监管机构考虑封闭式解决方案可能相对容易，特别是如果所涉及的统计数据是众所周知的，并且可以很容易地传达给金融界。
2012-11-17 q-fin.RM q-fin.ST
Contagion and Stability in Financial Networks
本文研究了金融传染的两种机制，即银行对同一风险源的相关暴露和银行在银行间市场的直接暴露。它将考虑一个通过银行间市场连接的随机银行网络，并将讨论在不同网络连接水平下，银行暴露于相同风险来源的理想水平，即投资于类似的投资组合，同时从银行同时倒闭给经济带来的系统性成本的角度来审视。它表明，对于所有级别的网络连接，一定程度的多样化个别银行多样化在任何条件下都不是最佳的。因此，给定一个可接受的系统成本水平，监管者可以让银行通过远离非最优区域来减少其资本缓冲。
2016-03-13 q-fin.CP q-fin.RM
Efficient Monte Carlo Valuation of Corporate Bonds in Financial Networks
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）
本文提出双层重要性采样与分裂方法，用于金融网络中企业债券的高效蒙特卡洛估值，解决了传统方法在处理稀有违约事件和网络效应方面的不足。
2026-11-03 q-fin.CP q-fin.PR q-fin.RM
Checking account activity and credit default risk of enterprises: An application of statistical learning methods
信息不对称的存在一直是金融机构关注的主要问题。商业银行等金融中介机构需要研究潜在借款人的质量，以便就公司贷款作出决定。经典的方法是利用Logistic回归模型来建立财务比率对违约概率的模型。作为法国主要的商业银行之一，我们可以了解企业客户的账户活动。我们发现，这种交易数据优于经典的财务比率在预测违约事件。由于新的数据反映了现金流的实时状况，这一结果证实了我们的直觉，即流动性在违约现象中起着重要作用。此外，这两个数据集在一定程度上是互补的：合并后的数据比每个单独的数据具有更好的预测能力。我们采用了一些先进的机器学习方法，并分析了它们的特点。这些方法的正确使用有助于我们更深入地理解违约现象中的核心因素，如信贷额度违规和现金流入。
2017-07-03 q-fin.RM q-fin.ST
Modeling Bank Systemic Risk of Emerging Markets under Geopolitical Shocks: Empirical Evidence from BRICS Countries
Texas A&M International University（德克萨斯A&M国际大学）
本文提出BRIDGES框架，通过动态图和事件模拟分析金砖国家银行系统性风险，揭示最大银行失败和地缘政治冲击对系统稳定性的影响。
2026-04-15 econ.EM q-fin.CP q-fin.RM
