金融网络问题浅探

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1、金融网络问题浅探金融传染的概念及其度量1.金融传染的发生机制目前的研究文献，主要从金融机构间的直接传染与间接传染这两种作用机制人手进行阐述。金融机构问的直接传染，主要是指一旦某个金融机构破产，与该金融机构存在直接连接关系的其他金融机构将遭遇债务违约损失，从而导致破产危机的进一步蔓延。而间接传染则包括除了直接传染之外的其他传染机制，主要由于市场信心的缺失和资产价格的螺旋下降等因素造成的。金融机构之间通过支付系统以及各种各样的头寸构成直接连接。较常见的直接传染机制由kiyotaki和moore提出，他们认为，一旦某个金融机构违约或延期支付债务，由此产生的损

2、失超过一定限额时就会导致其债权机构破产，类似的破产一旦蔓延有可能最终引发系统性崩溃。在直接传染的度量中，金融网络的结构特征至关重要，聚类系数较大、平均路径较短的网络往往产生的直接传染更迅速，关联性更强。问接传染的形成机制则更复杂，早期的研究主要考虑投资者的恐慌情绪的蔓延。Diamond和Dybvig提出，当某个银行遭到存款者的挤兑而破产时，恐慌的情绪很可能使得挤兑蔓延到整个银行系统，从而使那些本来具有偿付能力的银行也出现破产。而近些年的研究对象主要集中于传染对于资产价格的影响oGiesecke和weber认为,由于各个金融机构面对共同的基本面因素，因此

3、，如果破产的金融机构规模大到足以影响资产价格以及产品供求关系等因素时，这些因素的恶化将会使得其他机构的资产价值下降，从而使得传染蔓延。kodres和Pfitsker则从投资者的角度考虑传染对资产的贬值作用。他们提出了“跨市场的投资再平衡效应”，这种效应是指一旦某个市场受到外部冲击,投资者会最优化地调整他在其他市场上的投资组合。kodres和Pritsker认为，投资者在调整投资组合的同时会把冲击转移到其他市场上，造成其他市场的资产价值下降，从而使得危机蔓延。他们发现，该种传染主要取决于市场对于资产价格的敏感程度，以及在各个市场上信息不对称的程度。1.金

4、融传染导致的资产损失通常认为，金融传染是发生的概率较小、但造成的损失较为严重的事件。在衡量金融传染所带来的资产损失的研究中，部分学者对损失函数的性质进行了研究，希望能更精确地估计损失大小；也有部分学者通过实证分析直接估算传染所造成的具体损失大小。Elsinger等主要研究了损失函数的统计特征，通过对奥地利银行系统的实证分析发现，该体系传染的概率较小但影响较大，只有6%的破产事件是由于传染效应造成的，因此损失函数的一个重要的统计特征是它服从薄尾分布。而它的另一个统计特征则是服从正态分布，研究发现，经济基本因素的波动大小决定了损失的均值，波动越大则损失越大

5、；而公司之间连接的紧密程度决定了损失在均值附近的波动程度，连接越紧则损失波动越大。在Elsinger和Giesecke的研究基础上,Eisenberg和Noe给出了一种能够衡量金融传染损失大小的算法，该算法给出了某个给定金融机构对于其他机构的风险暴露，一旦该金融机构出现违约，我们可以通过该算法得到其他机构遭受的损失。估计金融传染所造成的损失还有其他一些途径。Upper和worms运用最大嫡方法得到了非常细化的估测数据并实证分析了德国银行系统，发现单一银行的破产最高能造成银行系统总资产15%的损失。也有学者对这一损失程度提出异议，Angelini等并没有

6、利用最大爛方法进行数据估计，而是模拟一家银行破产时对整个系统带来的冲击。他们对意大利银行间市场网络的实证分析发现：由于金融传染所造成的资产损失只有每日货币流动量的3%。这个结果显示传染的影响偏小，Angelini等认为这是由于意大利银行系统的资金流动量较小以及银行网络的结构性差异所造成的。事实上，对于金融危机的预测离不开金融传染及其导致资产损失的估计，然而无论是上述何种研究都离不开对金融网络的构建和金融传染的假设与模拟。因此，对于金融网络结构的认识和传染性的度量就显得异常重要。金融网络的最优微观特征1.基于外部冲击发生机制的研究方法由于外部冲击主要通过

7、金融机构之间的连接而传导风险，因此，基于外部冲击的发生机制进行的研究多关注的是银行系统内各银行间的连接方式以及连接的紧密程度。Allen和Gale于2000年发表的是该方面研究的基石。他们基于Diamond和Dybvig所建立的D一D模型，假设流动性冲击来自存款者取款时间的不确定性，通过一个包括四个银行的模型证明了传染的蔓延主要取决于银行间的连接类型。当网络是完全连接的，即每个银行都与其他银行连接在一起，使得某个银行的负债几乎完全均匀地分布在其他银行时，冲击的效果会被很好的淡化。然而，当网络是不完全连接的，即每个银行只和一部分银行有负债关系，系统会变得

8、较脆弱。从图2可见，Allen和Gale提出的“完全连接”的网络正是拥有四个节点的规则网络。完