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使用PageRank算法的“太集中而不能失败”系统风险度量

作者

上市的：
  • Yun，Tae Sub公司
  • Jeong、Deokjong
  • 公园，孙杨

摘要

随着全球金融危机后“大到不能倒”和“联系太紧密，不能倒”的概念的流行，“太中心，不能倒“的概念最近得到了相当大的关注。在本研究中，我们使用PageRank算法提出了一种“太集中而不能失败”的系统风险度量，即Rank。然后，采用中心性的观点，我们将这一有效捕捉金融机构之间网络关系的度量与其他著名的系统风险度量、条件风险价值（CoVaR）和边际预期缺口（MES）进行了比较。首先，我们对一个模拟进行建模，以在金融机构之间产生双边联系。其次，我们使用代表美国金融机构的真实市场数据。我们表明，秩比CoVaR和MES更能反映金融机构之间的网络结构。此外，秩不具有顺周期性质；因此，它不依赖于市场条件。这项研究有助于利用公开的市场数据制定及时的衡量标准。该措施还克服了基于资产负债表的方法的缺点，因为金融机构每季度发布一次资产负债表，所以这种方法存在时间滞后。我们还包括股权和负债类资产，其中系统性风险主要通过错综复杂的负债义务传播。这些发现将有助于监管机构和政策制定者从网络角度理解监测系统风险的含义。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:jeborg:v:162:y:2019:i:c:p:251-272
    DOI:10.1016/j.jebo.2018.12.021
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