银行间网络的无标度特征_隋聪

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1、第18卷第12期管理科学学报Vol．18No．122015年12月JOUＲNALOFMANAGEMENTSCIENCESINCHINADec．2015①银行间网络的无标度特征1，23隋聪，王宗尧(1．东北财经大学金融学院，大连116025;2．东北财经大学商品市场与行为决策研究中心，大连116025;3．东北财经大学萨里国际学院，大连116025)摘要:利用网络模型研究银行系统性风险是最近的一个研究热点．而无法获得银行间的敏感数据，使得研究很难有所突破．本文提出了一种新的分析银行间网络特征的方法．首先，本文

2、检验了银行间网络节点强度(银行间贷款和银行间借款)的分布规律．此外，本文研究发现银行间网络的节点强度和节点度存在幂函数关系．进而，推导出节点度的分布规律，并证明了当节点强度服从幂律分布时，节点度也服从幂律分布．本文对中国银行间网络进行了分析，研究发现中国的银行间网络呈现出无标度网络特征，而且与其他几个国家相比，中国的银行间网络标度参数最小、集中度最高．关键词:银行间网络;无标度网络;系统性风险;网络结构中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1007－9807(2015)12－0018－090引言同时，

3、在复杂网络理论与方法研究中的突破，也极［2］大地推动了该领域的发展．［3］［4］越来越多的人开始关注银行间网络的风险传Allen和Gale、Freixas等的开创性论文染问题，被称为系统性风险(systemicrisk)．2008认为风险传染的可能取决于银行间网络结构．［3］年美国次贷危机引发了美国许多商业银行面临破Allen和Gale研究表明，完全结构(每家银行都产困境．由于担心这些银行如果破产可能传染到和其他的银行有对称的债务接触)比不完全结构整个美国经济乃至全球金融体系，美国联邦储备(部分银行彼此之间

4、有债务接触)要稳定．Freixas系统、美国财政部先后通过降低联邦基金利率、向［4］等比较了环形结构和完全结构，研究认为在货银行系统注资等手段，防止系统性风险扩大．受币中心结构中危机蔓延的可能性取决于模型参数美国次贷危机影响，各国政府纷纷采取措施，防止［5］的精度．Thurner等对多种规则网络结构下银银行系统性风险在本国内扩散．尽管各国政府努［6］行系统性风险进行了比较．然而，Elsinger等认力救助，也没能阻止银行系统性风险传染到全球为，简单区分完全结构和不完全结构并不能解释金融体系．而且从历次金融危

5、机的经验来看，政［1］银行间网络结构对银行系统性风险的作用．府的救助成本普遍都很高．早期的研究只是模拟简单结构的银行间网系统性风险的问题在于，某些银行的倒闭会在银行间网络中传染并引发多米诺效应，从而引络．但随着研究的深入，学者们开始关注真实银起系统内其他银行的大规模倒闭．于是，许多文行间网络结构的性质．研究表明银行间网络具有［7］献开始关注银行间网络结构对风险传染的影响．小世界特征．Watts和Strogatz提出了小世界网①收稿日期:2013－05－10;修订日期:2014－01－23．基金项目:国家自然

6、科学基金资助项目(71571034;61304180);教育部人文社会科学研究资助项目(12YJCZH211);辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助项目(WJQ2015012)．作者简介:隋聪(1978―)，男，辽宁沈阳人，博士，副教授，硕士生导师．Email:suicong2004@163．com第12期隋聪等:银行间网络的无标度特征—19—络(small-worldnetwork)的概念．他们发现，在真构．这种转变导致了集中度的提高．实世界(比如，蠕线虫的神经网、美国西部电力总体来看，较早的文献关注特定网

7、络结构对网、电影演员的协作网)的网络拓扑是介于完全风险传染的影响．随后学者们意识到特定网络结随机网与完全规则网之间的网络．Martinez-Jara-构可能不具代表性，于是关注随机网络．然而，最［8］millo等通过观察墨西哥银行间债务关系，发现近的研究表明银行间网络也不是完全随机网络．随着时间的推移，银行间网络结构会发生改变．真实的银行间网络应该更接近无标度网络，但是而这种改变是少数、局部的，大部分的银行之间的这方面的证据并不多．主要原因是，检验银行间债务关系是相对稳定的．这说明银行间网络介于网络特征需要

8、节点度的数据．这涉及了银行间的完全随机网与完全规则网之间，体现了小世界网商业机密，很难获得．因此提出了一个新的问题，［9］络的半随机性．Soramki等分析了包括9000是否能够通过可以获得的公共数据分析银行间网多家银行的美国联邦储备系统的电子转移支付系络特征?针对这一问题，本文提出了一种间接分统(Fedwire)，发现美国的银行间网络属于小世界析银行间网络特征的方法．根据这种方法，本文［10］网络．Beche