基于网络分析的银行间市场风险传染模拟

论文摘要

不论是20世纪90年代的一系列金融灾难事件的发生，还是从2007年起由于美国次级住房抵押贷款债券市场引起的全球金融海啸，都在警告我们商业银行的稳健经营是十分重要的。同时银行间市场是整个金融系统健康稳定运行不可或缺的金融中介市场，也是现代金融系统的重要组成部分。目前，随着我国的银行间市场发展飞速，商业银行通过同业拆借中心进行资金的拆借和拆出来满足流动性和赢利性要求，同时也不可避免地加大了银行主体间风险头寸暴露的相关性，这样就为金融风险的传染提供了媒介。然而，目前的一些文章研究大多数关心的是一些定性和实例的分析，对于银行间风险传染的过程的模拟和损失的分析研究还是很缺乏。本论文通过网络结构来模拟银行间市场中的风险传染过程，进而通过情景测试来分析变动参数对考虑了传染效应的损失造成的影响。本文首先指出选题意义、创新点和国内外研究现状。其次，对于网络结构理论和目前我国银行间同业拆借市场的发展进行简要的说明。然后，从联合损失分布、银行间同业拆借市场参与者的行为、网络结构模型和系统损失等方面来模拟整个银行市场整个风险传染的过程。接着，通过情景测试来变参数考虑模型中的参数对传染过程和系统损失的影响。最后，总结了文中的结论和提出了可以进一步研究的方向。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪言
• 1.1 课题来源及研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文主要研究内容、方法和创新点
• 2 网络结构和银行间同业拆借市场
• 2.1 网络结构
• 2.2 银行间同业拆借市场
• 3 银行间市场风险传染模拟
• 3.1 系统风险和金融危机传染
• 3.2 银行间市场传染的建模
• 3.3 损失分布
• 3.4 银行间同业拆借市场参与者的行为模拟
• 3.5 银行间市场参与者的“门槛”值的模拟
• 3.6 网络结构的模拟
• 3.7 银行间市场风险传染的整个过程模拟
• 4 压力测试
• 4.1 情景 1：基于第二种网络模型生成方法分析
• 4.2 情景 2：改变第一种网络生成方式中的连接数 mlinks
• 4.3 情景 3：不同的ε值
• 4.4 情景 4：不同规模的网络结构
• 4.5 情景 5：行为参数 m、p、q 值的变动
• 4.6 情景 6：不同幂率指数的网络结构
• 5 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录