Systemic Interbank Network Risks in Russia
银行间网络的传染模型进行了讨论。建立了一个考虑蝴蝶结结构和耗散性的银行间网络模型。该模型提供了一个很好的定量描述俄罗斯银行间市场。详细的参数有利于非传染性的性质，在俄罗斯银行间市场的相关风险。
2014-10-01 physics.soc-ph q-fin.RM
Can banks default overnight? Modeling endogenous contagion on O/N interbank market
Warsaw School of Economics（华沙经济学院）；National Bank of Poland（波兰国家银行）；Faculty of Physics, University of Warsaw（华沙大学物理学院）；The Poznan University of Economics and Business（波兹南经济商业大学）
本文提出一个以流动性驱动的银行体系模型，聚焦于同业拆借市场中的隔夜贷款。通过动态模拟银行间贷款网络，研究内部现金流波动如何导致系统性违约，并分析审慎监管和市场条件对市场韧性的影响。
2016-03-16 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Epidemics of Liquidity Shortages in Interbank Markets
流动性冲击的金融传染最近被认为是银行间借贷市场系统性风险的主要驱动因素。基于流行病研究中常用的标准房室模型，本文建立了银行间流动性冲击回响的EDB（Exposed-Distressed-Bankrupted）模型，并在银行同业存款数据的电子市场上进行了验证。我们发现，在2007/2008年全球金融危机开始时，银行间网络极易受到流动性传染的影响，随后银行采取的微观审慎和流动性囤积政策增加了网络对系统性风险的抵御能力-但却带来了市场流动性枯竭的不良副作用。我们最后表明，银行的个人风险更好地捕捉其网络中心性比其参与市场，以及目前争论的概念“太相互关联而不能失败”。
2018-05-16 physics.soc-ph q-fin.RM
Impact of shadow banks on financial contagion
通过建立资产网络系统性风险模型，研究了影子银行在金融体系中的混合程度对金融传染严重程度的影响。特别是，本研究的重点是影子银行和监管银行之间的银行间贷款网络的以下三个代表性拓扑结构的影响。(1)随机混合网络：影子银行和受监管银行随机混合。(2)资产相关混合网络：资产规模较大的银行是受监管银行，其他银行是影子银行。(3)分层混合网络：影子银行层中的银行通过一些银行间贷款与受监管银行层中的银行相连。
2014-09-30 cs.SI q-fin.RM
Systemic Risk Management in Financial Networks with Credit Default Swaps
我们研究了银行间系统中的破产级联，当银行被允许用其他银行出售的信用违约互换（CDS）为他们的贷款提供保险时。我们发现，通过适当地将金融风险从一个机构转移到另一个机构，CDS市场可以被设计成以一种更能抵御破产级联的方式重新连接银行间风险网络。监管机构可以利用银行间网络的拓扑信息来设计一个系统性保险附加费，并将其添加到CDS利差中。因此，CDS合约实际上是根据它们对增加系统性风险的贡献程度而受到惩罚的。降低系统性风险的CDS合约仍然免税。我们使用基于代理人的模型（CRISIS宏观金融模型）模拟这种受监管的CDS市场，并证明它会导致银行间系统对破产级联更具弹性。
2017-10-13 q-fin.RM
Entangling credit and funding shocks in interbank markets
信贷和流动性风险是银行间拆借市场金融危机蔓延的主要渠道。一方面，当银行的交易对手陷入困境，无法履行义务时，银行就面临着潜在的损失。另一方面，偿付能力约束可能迫使银行通过出售其非流动性资产来收回损失的资金，从而在出现甩卖时--即在市场上普遍存在资金短缺时--造成实际损失。由于银行间风险敞口网络的复杂结构，这些损失在银行之间产生反响，并最终被放大，对整个金融体系造成潜在的灾难性后果。建立在债务等级上[Battiston等人，2012]，在这项工作中，我们定义了一个系统性风险指标，估计潜在的放大损失的银行间市场的信贷和流动性传染渠道：债务偿付能力排名。我们在2004年至2013年期间公开交易的183家欧洲银行的数据集上实施了这一框架，结果表明流动性溢出确实大幅增加了系统性风险，因此在压力测试情景中不能忽视。我们还提供了额外的证据，证明银行间市场在2008年金融危机之前非常脆弱，只是在之后才变得稍微稳健。
2016-04-22 physics.soc-ph q-fin.RM
A model of financial contagion with variable asset returns may be replaced with a simple threshold model of cascades
本文证明了金融传染模型与Watts（2002）提出的全球级联阈值模型之间的等价性。示范金融网络包括持有高风险外部资产和银行间资产的银行。结果表明，一个简单的阈值模型可以复制的规模和频率的金融传染，而不使用个人的资产负债表的信息。关键词：金融网络、连锁反应、金融传染、系统性风险。
2014-04-24 q-fin.RM
Credit contagion and risk management with multiple non-ordered defaults
将经典的信用风险简化形式和过滤扩展框架推广到多个无序违约的情形，假设违约时间的条件密度存在。推导了违约传染的强度和定价公式，揭示了信息驱动的违约传染是如何在这些模型中产生的。然后，我们分析了在扩展过滤之前对默认时间进行排序的影响。虽然这对定价并不重要，但在风险管理的背景下，这一影响是显著的，并且在高度相关和不对称分布的违约情况下变得更加明显。最后，我们提供了一个一般的计划，用于构建和模拟的默认时间，给定的模型的条件密度已被选中。
2011-06-21 math.PR q-fin.CP q-fin.RM
An Explicit Default Contagion Model and Its Application to Credit Derivatives Pricing
本文提出了一个新的信用违约模型，该模型考虑了宏观经济信息和传染效应对债务人违约的影响。我们使用一个集值马尔可夫链来模拟违约过程，这是一组中所有违约债务人的集合。我们得到的违约过程的分析特征，并使用它们来推导出定价公式的明确形式的合成抵押债务证券（CDO）。此外，我们使用市场数据来校准模型，并对CDO的份额利差进行了数值研究。我们发现的证据支持，系统性违约风险加上违约传染可能有总的违约风险的主要组成部分。
2018-08-30 q-fin.RM
Default Contagion with Domino Effect , A First Passage Time Approach
本文介绍了一个结构性框架来模拟相关违约，特别感兴趣的是他们的传染。
2017-08-28 q-fin.MF q-fin.RM
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
Identifiability of Contagion Components amid Environmental Fluctuations in Aggregated Default Counts
Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University（弘前大学理工学研究科）
研究在违约概率随经济环境波动时，从聚合违约计数中识别传染成分的可识别性问题，通过比较三种依赖机制（累积传染、阈值型传染和共同因子依赖），发现阈值型传染被环境异质性吸收，而累积传染在方差分解和尾部行为中留下小而持久的特征。
2026-09-09 cond-mat.stat-mech q-fin.RM
Systemic risk through contagion in a core-periphery structured banking network
我们有助于理解系统性风险是如何在信用关联代理网络中产生的。出于实证研究，我们制定了一个网络模型，尽管它的简单性，描绘了银行间市场的性质比同质模型。网络顶点上的向量Ornstein-Uhlenbeck过程的分量描述了代理人的财务稳健性。对于这个系统，我们证明了一个LLN的网络规模不断增长，导致传播的混沌结果。我们的状态属性，从这样一个结构，并检查几个风险管理问题和传染的可能性上的不均匀性的影响。
2014-06-25 q-fin.RM
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
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
Reverse stress testing interbank networks
我们逆向工程的金融传染的动态，以找到最小的外生冲击，如果它发生，将导致一个给定的最终系统性损失的情况。这种反向压力测试可用于识别系统性事件的潜在触发因素，并消除了压力测试中选择冲击情景的随意性。我们认为，特别是在银行间市场的困境传播的情况下，我们研究了一个网络的44家欧洲银行，我们重建使用从彭博社收集的数据。通过观察最小外生冲击的大小在银行间的分布，我们根据银行的系统重要性对银行进行了排名，并根据这一排名显示了资本金要求政策的有效性。我们还研究了最小外生冲击作为银行间杠杆矩阵的最大特征值$λ_{\rm max}$的函数的性质，该特征值决定了冲击的内生放大。我们发现，最小的外生冲击的大小减少，跨银行的分布变得更加本地化的$λ_{\rm max}$增加。
2017-03-10 q-fin.RM
A Dynamic Default Contagion Model: From Eisenberg-Noe to the Mean Field
在这项工作中，我们引入了一个违约传染模型，该模型结合了艾森伯格-诺伊银行间网络和动态平均场相互作用的方法。建议的传染机制提供了一个内生规则的早期违约的金融机构网络。主要结果是证明了一个平均场的相互作用，可以发现从有限的艾森伯格-诺埃风格的网络产生的有限银行系统的限制。通过这种方式，我们连接两个以前不同的框架系统性风险，反过来，我们提供了一个桥梁，利用平均场分析的最新进展时，建模系统性风险。平均场极限是适定的，并确定为一定的条件McKean-Vlasov型问题，尊重在适当的假设下的原始网络拓扑结构。
2019-12-18 q-fin.MF 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
Intervention On Default Contagion Under Partial Information
我们在一个大型的异构金融网络的监管机构（中央银行）的干预下，只有部分信息，这是一个更现实的设置比目前的文献中的违约传染过程建模。给出了基于网络特征的渐近最优干预策略和违约传染的渐近大小的分析结果。我们扩展了Amini et al.（2013）的结果，将干预措施和Amini et al.（2015）的模型纳入其中; Amini et al.（2017）将具有给定度序列和任意初始公平水平的异构网络纳入其中。从结果的启示是，最优干预政策是“单调”的干预成本，接近抗毁性和连通性。我们的模拟结果与理论结果吻合得很好。
2017-10-05 math.OC 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
Modeling Financial System with Interbank Flows, Borrowing, and Investing
在我们的模型中，银行间现金流类似于（Carmona，Fouque，Sun，2013）的私人行为者以一定的利率从外部经济中借款，由中央银行控制，并投资于风险资产。每个私人行为者的目标都是最大化其预期的终端对数效用。反过来，中央银行的目标是通过指数效用函数来控制整体经济。我们解决所有的随机最优控制问题明确。我们能够重现流动性陷阱等情况。我们研究违约数量的分布（私人行为者的净资产低于一定的阈值）。
2018-10-05 q-fin.RM
Derivatives and Credit Contagion in Interconnected Networks
在最近的金融危机中，充分建模信用风险的重要性再次凸显出来。由于宏观经济状况不佳，经济危机往往会聚集在经济压力周围，{\em但也}通过传染直接触发彼此。尽管信用违约互换十多年来从根本上改变了危机蔓延的态势，但量化其对系统性风险影响的模型仍然缺失。在这里，我们研究通过信用违约互换在一个程式化的经济网络的企业和金融机构的传染。我们分析这样一个系统使用随机设置，这使我们能够利用极限定理，以准确地解决整个系统的传染动力学。我们的分析表明，通过创造额外的传染渠道，CDS实际上可以在经济压力时期导致整个网络的更大不稳定性。当CDS被银行用来扩大其贷款账户时，这一点尤其明显（他们认为CDS将从其资产负债表中剥离额外的风险）。因此，即使通过CDS进行完全对冲，贷款账簿的显著扩张也会导致系统中出现非常大的损失和非常高的违约率的概率大大增加。我们的方法增加了一个新的层面，研究信用传染，并可能成为一个合理的基础，改善监管框架的信用衍生品。
2012-02-14 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
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 contagion process with self-exciting jumps in credit risk applications
由于违约相关性显著影响组合损失分布，并因此在偿付能力资本配置中起着重要作用，因此对企业间联合违约概率或违约总数的建模是降低信用风险的关键问题之一。在这篇文章中，我们推导出一个封闭的形式表示的一个单一的公司的违约概率和违约的总次数的概率在任何时候$t$在一个同质的公司投资组合。我们使用一个传染过程来模拟导致违约的信用事件的到来，并开发一个框架，使企业能够抵御违约，这与标准的基于强度的模型不同。我们假设驱动信用事件的点过程是由一个系统的和一个特质的组成部分，其强度是独立指定的均值回复仿射跳跃扩散过程与自激跳跃。所提出的框架是称职的捕捉反馈效应，经验观察到的现象，在违约事件。我们进一步展示了如何建议的框架可以用来定价合成担保债务凭证（CDO），并获得一个封闭形式的解决方案份额蔓延。最后，我们提出了敏感性分析，以证明不同的参数控制的传染效应的份额和CDO的预期损失的蔓延的影响。
2022-02-08 math.PR q-fin.RM
An extension of Davis and Lo's contagion model
Université de Lyon（里昂大学）；Université Lyon 1, Laboratoire SAF, EA 2429, Institut de Science Financière et d’Assurances（里昂第一大学，SAF实验室，EA 2429，金融与保险科学研究所）
本文扩展了戴维斯和洛的传染模型，通过多期框架和可交换性算法分析信用风险中的传染效应及违约分布。
2010-02-01 q-fin.PR q-fin.RM
Limit Theorems for Default Contagion and Systemic Risk
本文考虑了一个在外部宏观经济冲击下的异质金融网络中的违约传染和系统性风险的一般模型。我们证明，在一定的正则性假设下，缺省级联模型可以转化为一个由球箱模型表示的死亡过程问题。我们还降低了问题的维度，根据不同的类型，在一个适当的类型空间的银行分类。这些类型可以通过使用机器学习技术来校准到真实世界数据。然后，我们陈述了各种极限定理关于不同类型的违约级联的最终大小。特别地，在适当的程度和阈值分布的假设下，我们证明了违约级联的最终规模具有渐近高斯波动。接下来，我们为不同的系统范围内的财富聚集函数的状态极限定理，并显示如何系统性风险措施，在一个给定的压力测试的情况下，可能与金融网络的结构和异质性。最后，我们展示了如何使用这些结果可以由社会规划者最佳目标干预措施在金融危机，预算约束和部分信息下的金融网络。
2021-04-01 econ.TH math.PR q-fin.RM
Risk-Sensitive Mean Field Games with Common Noise: A Theoretical Study with Applications to Interbank Markets
本文研究含共同噪声的LQG风险敏感平均场博弈，用凸分析推导极限纳什均衡，应用于银行间市场评估违约风险，发现风险厌恶行为可降低违约概率与系统性风险，并拓展分析了特定冲击下的条件违约概率。
2024-03-06 cs.SY eess.SY math.OC
Dimensional Reduction of Solvency Contagion Dynamics on Financial Networks
本研究将度加权和谱降维方法应用于基于DebtRank的银行间网络信用冲击传播模型，在多种网络设置下验证其能可靠估计系统性风险，并揭示降维方法的物理原理。
2022-08-07 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Systemic risk in interbank networks: disentangling balance sheets and network effects
Sapienza University of Rome（罗马第一大学）；University of Rome Tor Vergata（罗马托尔维加塔大学）；Enrico Fermi Research Center（恩里科·费米研究中心）；IMT School for Advanced Studies（高等研究学院）
该研究区分银行间网络系统性风险中的资产负债表与网络效应，通过最大熵方法构建零模型，发现动荡时期观测与预期系统性风险存在显著差异，资产负债表可估计总体风险，网络信息对个体银行压力测试至关重要。
2026-10-12 physics.soc-ph 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
Resilience to Contagion in Financial Networks
资产负债表或现金流破产在金融机构间的传播可以被建模为一个网络上的级联过程，该网络代表了它们的相互暴露。我们得到严格的渐近结果的传染规模在一个大型的金融网络，并给出了一个解析表达式的渐近分数的违约，在网络特征。我们的结果扩展了以往的研究传染在随机图的非齐次有向图与给定的度序列和任意分布的权重。我们引入了一个标准的弹性的一个大型金融网络的一小群金融机构的破产和量化传染如何放大小冲击的网络。我们的研究结果强调了“传染性链接”所发挥的作用，并表明，在默认情况下，对网络不稳定性贡献最大的机构既有很大的连通性，也有很大一部分传染性链接。渐近结果显示出良好的协议与模拟网络与现实的大小。
2011-12-24 math.PR 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
Efficient solution of structural default models with correlated jumps and mutual obligations
Lipton and Sepp，2009的结构性违约模型被推广到一组具有相互银行间负债的银行，其资产由具有特殊成分和共同成分的相关Levy过程驱动。通过一种新的计算方法使多维问题变得易于处理，该方法将Itkin，2014的一维分数偏微分方程方法推广到二维和三维情况。这种方法是无条件稳定的，在空间和时间上具有二阶近似;此外，对于许多流行的Levy模型，它在每个维度上都具有线性复杂性。边际和联合生存概率的两个和三个银行的相互负债计算。讨论了相互负债的影响，并给出了数值例子来说明这些影响。
2014-11-24 q-fin.CP q-fin.MF q-fin.PR
Financial fire sales as continuous-state complex contagion
金融体系中的交易活动创造了系统性风险传播的各种渠道。一个重要的传染渠道是金融甩卖，银行倒闭导致资产价格因资产清算而下跌，进而推动银行进一步违约，引发下一轮清算。这个过程可以被认为是复杂的传染，但它不能使用传统的二元状态传染模型建模，因为有一个连续的状态代表资产价格。在这里，我们开发了一个阈值模型的连续状态级联中，每个节点的状态表示的真实值。我们表明，解决方案的多状态传染模型，连续状态离散化，准确地复制模拟连续状态分布，只要状态的数量是适度大。这种离散化方法使我们能够利用近似主方程（AME）的力量来跟踪违约银行的比例的轨迹，并获得表征资产-银行二分网络上的甩卖动态的资产价格分布。我们使用交易所交易基金（ETF）的资产持有关系的真实数据来检验所提出的方法的准确性。
2022-07-07 physics.soc-ph 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
DebtRank: A microscopic foundation for shock propagation
由于债务排名算法克服了传统的违约级联方法的局限性，因此作为一种估计金融网络冲击影响的方法，它受到了越来越多的研究。在这里，我们制定了一个动态的“微观”金融网络的不稳定性理论，通过迭代的资产负债表身份的个别银行，并通过假设一个简单的规则，从借款人到贷款人的冲击转移。通过这样做，我们概括了债务排名公式，既提供了一个解释的有效动态的基本会计原则，并防止低估某些网络拓扑结构的损失。根据银行间杠杆矩阵的结构，动态要么是稳定的，在这种情况下，渐近状态可以通过解析计算，要么是不稳定的，这意味着至少有一家银行会违约。我们将此框架应用于2008 - 2013年期间欧洲顶级上市银行的数据集。我们发现，网络效应可以产生一个放大的外生冲击的一个因素，范围在3（在正常时期）和6（在危机期间），当我们强调系统与0.5%的冲击外部（即非银行同业）资产的所有银行。
2015-06-04 q-fin.RM
Efficient immunization strategies to prevent financial contagion
已经提出了许多免疫策略来防止传染性病毒通过网络传播。在这项研究中，我们提出了有效的免疫策略，以防止可能发生在金融网络中的违约传染。与以往免疫策略研究的一个本质区别是，我们考虑了严重副作用的可能性。统一免疫是指银行用一种共同的低风险资产进行“免疫”。免疫银行的风险性将显著降低，但由于去多元化效应，系统性风险水平可能增加。为了克服这种副作用，我们提出了另一种免疫策略，反作用免疫，防止对银行同时失败。我们发现，对抗免疫可以有效地降低系统性风险，而不改变单个银行的风险。
2013-12-14 q-fin.RM
Hierarchical contagions in the interdependent financial network
我们在一个统一的相互依赖的框架下推导出违约级联模型和甩卖溢出模型。银行间的相互作用不仅包括直接的交叉持有，还包括通过持有银行体系外的相互资产而形成的间接依赖。使用从欧洲银行管理局提取的数据，我们提出了由48家银行和21个资产类别组成的相互依赖网络。为了保证稳健性，我们采用了三种方法，分别称为$\textit{Anan}$、$\textit{Hała}$和$\textit{Maxe}$，来重构资产/负债交叉持有网络。然后，我们结合每个银行的外部投资组合持有量来计算相互依赖矩阵。银行间的相互依存网络比直接交叉持有网络更为密集，显示出银行间复杂的潜在互动关系。最后，我们对欧洲银行体系进行了宏观审慎压力测试，使用EBA压力测试中的不利情景作为初始冲击。对于不同的重建网络，我们说明了分层级联，并表明，失败的层次结构大致相同，除了少数银行，反映了重叠的投资组合持有占大多数的违约。计算了系统脆弱性和个体脆弱性，为监管和相关管理行动提供了重要信息。
2022-06-12 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
Financial Contagion in a Generalized Stochastic Block Model
全球金融网络的一个最明显的特征是其固有的复杂和相互交织的结构。从系统性风险的角度来看，理解这种网络结构对违约传染的影响是很重要的。使用稀疏随机图来模拟金融网络，渐近方法被证明是强大的分析描述传染过程，并作出关于弹性的声明。然而，到目前为止，它们仅限于所谓的{ \em rank one}模型，其中非正式地，唯一的网络参数是度序列（参见（Amini et. 2016）和（Detering et. 2019），并且传染过程可以由一维定点方程描述。这些网络没有考虑到明显的区块结构，如核心/外围或由不同国家的不同连接区块组成的网络。我们在这里提出了一个更一般的模型，在这里我们区分不同类型的顶点（机构），让边缘概率和曝光取决于接收和发送顶点的类型以及附加参数。我们的主要结果允许明确计算一些初始的局部冲击事件所造成的系统性损害，我们得到一个完整的表征弹性分别非弹性金融系统。这是第一个实例，违约传染是严格研究的一个模型类以外的一级模型，并出现了一些技术挑战。此外，在以前的工作中，网络可以被分类为弹性或非弹性，独立于冲击的分布，有关冲击的信息在我们的模型中变得重要，并出现了一个更精确的弹性条件。在我们的理论的其他应用程序中，我们得到的弹性条件的基础上的子网络条件的全球网络。
2019-12-09 math.PR q-fin.RM
Optimal Clearing Payments in a Financial Contagion Model
本文研究金融网络清算支付的唯一性条件，提出取消比例规则以降低级联违约损失，并通过凸优化求解最优清算支付。
2024-02-27 cs.CE math.OC q-fin.MF
Integrating granular data into a multilayer network: an interbank model of the euro area for systemic risk assessment
European Central Bank（欧洲中央银行）
本文提出一种整合多层网络的欧元区银行间模型，用于系统性风险评估，通过整合监管数据和统计数据，揭示了不同传导渠道的异质性，并展示了其在风险分析中的应用。
2026-02-11 cs.CE econ.EM q-fin.RM
Network effects in default clustering for large systems
我们考虑了一个大的集合动态交互组件定义在一个加权有向图确定一个组件的默认到另一个的影响。我们证明了一个大数定律的经验措施捕捉池中的不同组件的演变，并从中我们提取重要的信息，如损失率在整个池中的数量，以及从系统范围内的默认值对给定组件的平均影响。图的邻接矩阵的奇异值分解允许通过关注最高特征值来粗粒度系统，所述最高特征值也对应于对池具有最高传染影响的组件。数值模拟验证了理论结果。
2020-02-03 math.PR q-fin.MF q-fin.RM
Modeling structure and credit risk of the economy: a multilayer bank-firm network approach
University of Rome Tor Vergata（罗马托尔维加塔大学）；INFN（意大利国家核物理研究所）
本文提出一种多层银行-企业网络方法，通过重建经济的多层结构来评估系统性风险，利用银行和企业的资产负债表信息进行压力测试，无需详细网络数据。
2026-03-10 physics.soc-ph 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
What do central counterparties default funds really cover? A network-based stress test answer
在过去几年中，越来越多的努力投入到开发有效的压力测试，以量化金融机构的弹性。在这里，我们提出了一个压力测试方法的中央对手的基础上的网络特征的结算成员，其链接对应于直接信贷和借记。这一网络构成了金融危机传播的基础：由外源和内源成分的初始冲击造成的股权损失在网络内产生反响，并通过信贷和流动性传染渠道放大。在动态的最后，我们确定每个结算成员的脆弱性，这代表了其潜在的股权损失。我们将建议的框架应用于CC&G的固定收益资产类别，CC & G是在意大利运营的中央对手方，其主要清算证券是意大利政府债券。我们考虑两种不同的情况：一个分布式的，合理的初始冲击，以及冲击对应的封面2监管要求（两个最暴露的结算成员的同时违约）。虽然这两种情况导致类似的结果后，在网络上的冲击无限的反响，在后一种情况下，痛苦的传播是更加仓促，与大量的额外的违约触发在早期阶段的动态。因此，我们的研究结果表明，设置一个默认的基金，以涵盖破产只在封面2的基础上可能不足以驯服系统性事件，只有非常保守的默认基金，如CC&G的一个，可以面对由于冲击传播的总损失。总的来说，我们基于网络的压力测试代表了一种校准违约基金金额的改进工具。
2016-11-11 physics.soc-ph q-fin.RM
Default Resilience and Worst-Case Effects in Financial Networks
本文研究银行网络面对共同外部资产价格波动的韧性，提出默认韧性边际$ε^*$，并计算超过该阈值时最坏情况下的系统性损失，通过线性规划求解。
2025-10-08 cs.CE math.OC q-fin.MF
Control of Dynamic Financial Networks (The Extended Version)
当前的全球金融体系形成了一个高度互联的网络，其中一个节点的违约可以传播到许多其他节点，造成灾难性的雪崩效应。在本文中，我们考虑通过引入一些有针对性的干预措施来减轻连锁失败影响，从而减少金融传染的问题。我们考虑一个多步骤的动态模型的结算支付，并引入一个外部控制项，代表纠正性的现金注入的执政当局。所提出的控制模型可以作为线性规划进行求解。我们通过数值例子表明，所提出的方法可以显着减少通过应用小有针对性的现金注入的违约传播。
2022-05-18 cs.CE cs.SY eess.SY
Optimal Support for Distressed Subsidiaries -- a Systemic Risk Perspective
该研究从系统性风险视角分析多层银行控股集团网络的风险传染规律，探究控股结构对金融压力的影响，并从监管角度确定了控股集团对困境子公司的最优支持水平。
2024-03-07 math.PR q-fin.RM
A Multiplex Network Hawkes Model for Systemic Risk Measurement
Department of Statistical Science, University College London（伦敦大学学院统计科学系）
提出多重网络霍克斯模型，通过分离多个传染渠道并允许协变量依赖的激励，研究金融网络中的风险传染机制，发现系统性风险主要集中于少数有影响力机构的向外流动。
2026-06-16 q-fin.RM q-fin.ST stat.ME
General Equilibrium Amplification and Crisis Vulnerability: Cross-Crisis Evidence from Global Banks
The University of Tokyo（东京大学）
本文提出一个连续框架分析金融传染，通过一般均衡放大因子识别系统重要机构，并揭示不同冲击下的传染动态差异。
2026-01-01 econ.EM q-fin.GN q-fin.RM
