重新思考金融传染
摘要：金融系统的相互连接如何以及在多大程度上内生地放大外部冲击？本文试图在2008年危机之后对金融网络中传染的性质和相关性产生的一些表面上不同的观点进行调和。我们开发了一个包含多个网络传染模型的通用框架，并展示了不论冲击分布和网络拓扑如何，在模型之间都存在精确的聚合系统损失水平的排序关系。我们认为，传染的程度取决于每个模型假设市场参与者能够获得的信息量。在不确定网络结构和外部资产价值的情况下，适用于众所周知的Eisenberg和Noe（2001）模型，该模型提供了最低水平的传染性。这是由于损失守恒的特性：传染后的总损失与最初受到冲击的机构所遭受的损失相等。这个特性意味着许多传染分析通过构建互相传染的损失，将相互连接的系统视为一个单一的聚合实体，损失仅仅是相互分摊。在更高水平的不确定性下（例如由DebtRank模型捕捉），损失变得非守恒性，并通过网络得到累积。这对政策具有重要影响：在困境时减少不确定性水平（例如通过获取网络上的特定数据），决策者将能够朝着更保守的情景发展。从实证上来看，我们比较了欧洲最大银行在2006-2016年期间不同模型中的传染程度。特别地，我们分析了传染效应与冲击规模和受到冲击的外部资产类型之间的关系。
作者：Gabriele Visentin, Stefano Battiston, Marco D'Errico
论文ID：1608.07831
分类：Risk Management
分类简称：q-fin.RM
提交时间：2016-08-30