高级检索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于内生网络的银行间传染风险特征

李智,牛晓健

downloadPDF
文章导航> bob手机在线登陆学报（社会科学版）> 2017> (2): 67-71,102
李智, 牛晓健. 基于内生网络的银行间传染风险特征[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (2): 67-71,102. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
引用本文: 李智, 牛晓健. 基于内生网络的银行间传染风险特征[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (2): 67-71,102.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
shu
LI Zhi, NIU Xiaojian. Characteristics of Interbank Contagion Risk based on Endogenous Networks[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2017, (2): 67-71,102. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
Citation: LI Zhi, NIU Xiaojian. Characteristics of Interbank Contagion Risk based on Endogenous Networks[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2017, (2): 67-71,102.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
shu

基于内生网络的银行间传染风险特征

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
  • 1.

    复旦大学 应用经济学博士后流动站, 上海 200433

  • 2.

    复旦大学 经济学院, 上海 200433

基金项目:

国家自然科学基金资助项目（71573051）

Characteristics of Interbank Contagion Risk based on Endogenous Networks

  • 1.

    Post-doctor Workstation of Applied Economics, Fudan University, Shanghai 200433, China

  • 2.

    School of Economics, Fudan University, Shanghai 200433, China

  • 摘要:基于银行内生网络研究银行间传染风险特征，通过对银行经营行为进行动态刻画，构建银行内生网络模型，进而研究交易对象范围、流动性冲击规模、银行投资规模和投资收益波动对银行间传染风险影响。研究结果显示：构建的内生网络模型具有货币中心结构特征；增加同业拆借交易对象范围在初始时有利于降低传染风险效应，但随着时间推移其加剧了传染风险效应；银行遭受的流动性冲击规模、银行投资规模和投资收益波动对传染风险均具有负面作用。
    Abstract:This paper investigates characteristics of interbank contagion risk based on endogenous bank networks. Through describing bank business activities, this paper constructs an endogenous network model for banks, and then investigates the effects of the range of trading partners, the scale of liquidity shock, bank investment and its return volatility on interbank contagion risk. The results show that the network model constructed has the characteristic of money-center structure, that the increase of the range of the interbank borrowing can reduce the effect of contagion risk in the initial period, but it increases that effect over time, that liquidity shock scale, bank investment scale and investment return volatility have negative effects on contagion risk.
  • [1] BOSS M,ELSINGER H,SUMMER M,et al. Network topology of the interbank market[J]. Quantitative Finance,2004,4(6):677-684.
    [2] SORAMÄKI K,BECH M L,ARNOLD J,et al. The topology of interbank payment flows[J]. Physica A:Statistical Mechanics and Its Applications,2007,379(1):317-333.
    [3] TABAK B M,CAJUEIRO D O,SERRA T R. Topological properties of bank networks:the case of Brazil[J]. International Journal of Modern Physics C,2009,20(8):1121-1143.
    [4] CRAIG B,VON PETER G. Interbank tiering and money center banks[J]. Journal of Financial Intermediation,2014,23(3):322-347.
    [5] 巴曙松,左伟,朱元倩. 中国银行间支付网络及其结构特征[J]. 系统工程,2014,32(11):1-10.
    [6] 吴念鲁,徐丽丽. 我国银行同业间网络的拓扑结构特征分析及启示[J]. 当代财经,2015(11):42-52.
    [7] ALLEN F,GALE D. Financial contagion[J]. Journal of Political Economy,2000,108(1):1-33.
    [8] NIER E,YANG J,YORULMAZER T,et al. Network models and financial stability[J]. Journal of Economic Dynamics and Control,2007,31(6):2033-2060.
    [9] 万阳松. 银行间市场风险传染机制与免疫策略研究[D]. 上海:上海交通大学,2007.
    [10] GAI P,KAPADIA S,MILLARD S,et al. Financial innovation,macroeconomic stability and systemic crises[J]. The Economic Journal,2008,118(527):401-426.
    [11] CACCIOLI F,CATANACH T A,FARMER J D. Heterogeneity,correlations and financial contagion[J]. Advances in Complex Systems,2011,15(5):438-456.
    [12] 李守伟,何建敏. 不同网络结构下银行间风险传染研究[J]. 管理工程学报,2012,26(4):71-77.
    [13] GEORG C P. The effect of the interbank network structure on contagion and common shocks[J]. Journal of Banking & Finance,2013,37(7):2216-2228.
    [14] 鲍勤,孙艳霞. 网络视角下的金融结构与金融风险传染[J]. 系统工程理论与实践,2014,34(9):2202-2211.
    [15] 范宏. 动态银行网络系统中系统性风险定量计算方法研究[J]. 物理学报,2014,63(3):1-8.
    [16] 隋聪,迟国泰,王宗尧. 网络结构与银行系统性风险[J]. 管理科学学报,2014,17(4):57-70.
    [17] STEINBACHER M,STEINBACHER M. How banks' capital ratio and size affect the stability of the banking system:a simulation-based study[J]. The Journal of Credit Risk,2015,11(1):59-92.
    [18] 石大龙,白雪梅. 网络结构,危机传染与系统性风险[J]. 财经问题研究,2015(4):31-39.
    [19] 隋聪,谭照林,王宗尧. 基于网络视角的银行业系统性风险度量方法[J]. 中国管理科学,2016,24(5):54-64.
    [20] 邓超,陈学军. 基于多主体建模分析的银行间网络系统性风险研究[J]. 中国管理科学,2016,24(1):67-75.
    [21] LUX T. Emergence of a core-periphery structure in a simple dynamic model of the interbank market[J]. Journal of Economic Dynamics and Control,2015,52:A11-A23.
    [22] RICCETTI L,RUSSO A,GALLEGATI M. Leveraged network-based financial accelerator[J]. Journal of Economic Dynamics and Control,2013,37(8):1626-1640.
    [23] RICCETTI L,RUSSO A,GALLEGATI M. Stock market dynamics,leveraged network-based financial accelerator and monetary policy[R]. Germany:University Library of Munich,2015.
    [24] GATTI D D,GALLEGATI M,GREENWALD B C,et al. Business fluctuations and bankruptcy avalanches in an evolving network economy[J]. Journal of Economic Interaction and Coordination,2009,4(2):195-212.
    [25] DEGRYSE H,NGUYEN G. Interbank exposures:an empirical examination of systemic risk in the Belgian banking system[J]. International Journal of Central Banking,2007,3(2):123-171.
    [26] KRZNAR M. Contagion risk in the Croatian banking system[R]. Croatian:Croatian National Bank,2009.
    [27] FERNANDES L M M,BORGES M R. Interbank linkages and contagion risk in the Portuguese banking system[R]. Portugal:Technical University of Lisbon,2013.
  • [1] 严翔, 黄永春, 柏建成, 邹晨.长江经济带绿色创新效率的空间关联网络结构及驱动因素. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2021, 23(6): 72-83.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2021.4309
    [2] 许悦, 翟大宇.中国碳市场压力指数的构建及应用. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2021, 23(1): 1-11.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2021.1957
    [3] 刘纪达, 安实, 王健, 麦强.一体化应急应战协作网络结构与演进——以自然灾害和事故灾难事件为例. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2020, 22(6): 96-106.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2020.7006
    [4] 刘雅琴, 余谦.新能源汽车专利合作网络的结构特征及演化分析. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2019, (6): 31-40.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.7068
    [5] 王超, 李亮, 何建敏, 隋新.银行网络结构连通性临界值与风险传染. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2019, (1): 81-87.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.3187
    [6] 王耀君, 高扬, 王耀青.基于网络搜索指数的股票市场微观结构特征. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2018, (5): 54-62.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2018.2030
    [7] 隋新, 何建敏, 李守伟.嵌入银企间和企业间市场的内生信贷网络模型构建. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (3): 99-107.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.1331
    [8] 茆训诚, 王周伟.系统性信用风险的网络传染联动效应研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (4): 57-63130.
    [9] 尹秋菊, 黄洁萍, 冯丽.电动汽车技术转移网络结构及其社会资本. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2013, (2): 43-47.
    [10] 厉浩, 陈庭强, 何建敏.复杂网络理论的银行间市场网络结构演化模型. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2012, (2): 71-76.
    [11] 张纪海, 张萌萌.成品油动员物流网络内涵及结构. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2012, (3): 93-97.
    [12] 洪瑾, 常昊然.网络舆论环境建设研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2011, (1): 111-114,120.
    [13] 杨晗熠.枢纽确定单连接轴－辐网络结构在中国民用航空网络中的应用. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (2): 27-30.
    [14] 赵静娴, 杜子平.基于神经网络和决策树相结合的信用风险评估模型研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2009, (1): 76-79.
    [15] 李志红, 陈雅莲.网络交往——中介的革命. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2009, (2): 25-27.
    [16] 刘桂林, 张韻慧, 刘雅莉.基于网络层次分析法的非专利药项目风险测评研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2009, (4): 63-67.
    [17] 王威.网络效应分析. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2003, (4): 40-42.
    [18] 樊昕宇, 徐磊.风险投资咨询网络化问题研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2001, (1): 64-67.
    [19] 翟杰全, 郑爽.网络时代的科技传播. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2000, (3): 48-50.
    [20] 孔昭君.网络文化管窥. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2000, (2): 43-47.
  • 加载中
WeChat 点击查看大图
计量
  • 文章访问数:565
  • HTML全文浏览量:2
  • PDF下载量:689
  • 被引次数:0
出版历程
  • 收稿日期:2016-06-22
  • 刊出日期:2017-03-23

基于内生网络的银行间传染风险特征

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
  • 1. 复旦大学 应用经济学博士后流动站, 上海 200433
  • 2. 复旦大学 经济学院, 上海 200433
    • 基金项目:

    国家自然科学基金资助项目（71573051）

  • 收稿日期:2016-06-22
  • 刊出日期:2017-03-23

摘要:基于银行内生网络研究银行间传染风险特征，通过对银行经营行为进行动态刻画，构建银行内生网络模型，进而研究交易对象范围、流动性冲击规模、银行投资规模和投资收益波动对银行间传染风险影响。研究结果显示：构建的内生网络模型具有货币中心结构特征；增加同业拆借交易对象范围在初始时有利于降低传染风险效应，但随着时间推移其加剧了传染风险效应；银行遭受的流动性冲击规模、银行投资规模和投资收益波动对传染风险均具有负面作用。

English Abstract

李智, 牛晓健. 基于内生网络的银行间传染风险特征[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (2): 67-71,102. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
引用本文: 李智, 牛晓健. 基于内生网络的银行间传染风险特征[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2017, (2): 67-71,102.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
shu
LI Zhi, NIU Xiaojian. Characteristics of Interbank Contagion Risk based on Endogenous Networks[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2017, (2): 67-71,102. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
Citation: LI Zhi, NIU Xiaojian. Characteristics of Interbank Contagion Risk based on Endogenous Networks[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2017, (2): 67-71,102.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2017.0209
shu
参考文献 (27)

目录

    /

      返回文章
      返回

        作者相关

        写作规范

        友情链接

        总访问量: 今日访问量:

        版权所有：bob手机在线登陆学术期刊中心

        主管单位: 中华人民共和国工业和信息化部 主办单位: bob手机在线登陆 地址: 北京市海淀区中关村南大街5号

        本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发  百度统计

        Baidu
        map