复杂银行网络系统动态演化模型及其风险累积研究

The study on the system risk in bank network systems to date is focused on the relationship between the contagion of the risk and the structure of the network after risk bursting, based on the assumption that the accumulation of the system risk in network systems has approached the critical point of bursting. Nevertheless, the problem why the system risk accumulates gradually and finally bursts in the network has not been adressed yet.The study on the system risk accumulation can only be taken in dynamically evolving bank network systmes.In the present project, the dynamically evolving complex bank network system, whose bank node has dynamic behavior, is modelled firstly. The lending-borrowing algorithm and the clearing algorithm for the dynamic bank network system are designed. The definitions for the system risk accumulation and the rate of the system risk accumulation are proposed, and the methods for calculating them are designed. The factors that affect the accumulation of the system risk are studied (network structure, the return rate of bank capital, deposit behavior, and investing behavior,etc.). The quantative relationship between the system risk accumulation and these associated factors is calculated, and the combinations of conditions resulting in the highest rate of risk accumulation are identified. Finally, empirical study on China bank network system is carried out. The rate of risk accumulation in China bank network is studied. The research result can be a theoretical basis for policy-making of the finacial systems and extends the theory of the complex network systems.

目前对银行网络系统中系统性风险的研究是假设在网络系统内系统性风险已经累积到爆发的情况下,研究风险爆发后风险在网络中的传染与网络结构的关系，而对于系统性风险为什么会在网络中累积直至爆发的问题的研究还未见。网络中系统性风险累积的研究需在动态演化的银行网络系统中才能进行。本项目首先创建包含有银行节点动力学行为的动态演化的复杂银行网络系统模型；设计动态演化的银行网络系统中的借贷算法及清算算法；提出系统风险累积、风险累积危险度指标的定义及其定量计算方法；研究影响风险累积的各种因素（网络结构、银行资产收益率、储蓄行为、投资行为等）；计算风险累积和各种因素之间的定量关系，进一步找出具有最高风险累积危险度的各种条件组合。最后针对中国的银行网络系统做实证研究，研究中国的银行网络系统的风险累积危险度情况。该项目可以为金融系统的政策制订提供理论参考，同时拓展复杂网络系统理论。

目前绝大多数对银行网络系统性风险的研究假设网络中的银行节点的行为是静态的(即每个节点的资产、负债等是给定的，不随时问的变化而变化)，并且银行节点之问的耦合行为也是静态的(即银行之问的借贷关系也是给定的，不随时间变化而变化)。在这种给定的“静态”模式下，研究银行网络系统风险。但目前的研究尚不能回答以下重要的问题:系统性风险是如何在动态的网络系统中逐步累积直至爆发的?动态的银行网络系统的稳定性如何？以及如何监管动态的银行网络系统？针对这些问题，本项目首先创建动态的银行网络系统模型，然后分三个方面进行研究，一是动态的银行网络系统的风险累积，二是动态的银行网络系统的稳定性，三是动态监管银行网络系统。在动态的银行网络系统风险累积方面，发现随着储蓄波动率的增加，银行网络系统的风险累积增加；随着投资收益率的增加，银行系统性风险累积减少；而随着网络中连接度的增加，银行的系统性风险累积延迟，但是风险累积的程度更高。在动态的银行网络系统稳定性方面发现未加约束的同业拆借行为将造成拆借市场流动性不足，从而导致潜在风险的增大，最终将严重影响银行系统的稳定性。在各种宏观经济波动情况下，银行的投资回收期与银行的投资存款比对银行系统稳定性影响较大，投资回收期越短，越有利于银行系统的稳定。在动态银行网络系统监管方面，宏观审慎监管框架采用四种风险分配机制（ΔCoVaR，Incremental VaR，Component VaR，Shapley value EL）对中国银行网络系统进行宏观审慎监管，能够提升中国银行网络系统的稳定性。相比之下，ΔCoVaR机制的宏观审慎监管效果最为显著，而Incremental VaR机制则相对较差。将框架应用到中国、肯尼亚、尼日利亚等国家的系统性风险方面的研究发现，该框架均能降低中国、肯尼亚、尼日利亚等国家的系统性风险。