论文不同网络结构下银行间风险传染是大学硕士与本科风险毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写风险的定义方面论文范文。
摘 要：基于我国商业银行的同业业务数据,文章综合运用倾向于得到完全型网络的最大熵法和倾向于得到联系稀疏型网络的最小密度法估计同业业务网络,进而应用网络传导分析法考察了两类网络中的风险传染问题.结果表明：（1）平均而言,最小密度网络中的风险传染较最大熵网络更为严重；（2）在两类网络中,国有银行均具有较强的传染性,城商行和农商行均容易受到传染；（3）在最小密度网络中,股份制银行和少数城商行及农商行也具有较强的传染性,并且当违约损失率较高时股份制银行也会受到传染.文章研究对完善我国银行同业业务风险监管具有重要的政策启示意义.
关键词：银行同业业务；风险传染；网络结构
一、 引言
近年来,我国商业银行的同业业务呈快速发展趋势.根据央行2014年发布的金融稳定报告,我国银行业金融机构同业资产和同业负债在2009年～2013年间分别增长246%和236%,远高于同期贷款和存款的增速.一方面,开展同业业务有助于商业银行缓解资本约束、提高盈利能力,一定程度上起到了优化金融资源配置、推进利率市场化进程的正面作用（廖为鼎、陈一非,2014）.但另一方面,快速发展的同业业务也导致银行体系的内在关联性急剧提升,单个银行违约很可能通过“多米诺骨牌效应”引发和放大系统性风险,危及整个银行体系和金融系统（Memmel & Sachs,2013）.在此背景下,研究同业业务导致的银行间风险传染对于防范我国银行业系统性风险具有重要意义.
目前国内研究银行间风险传染的文献均采用最大熵方法估计银行双边交易头寸（李宗怡、李玉海,2005；马君潞等,2007；高国华、潘英丽,2012）.在此基础上得到的结论大多表明,国有银行倒闭会对银行系统造成较大冲击,而其他银行倒闭的影响几乎可以忽略不计.换言之,“大银行”具有系统性重要性,而“小银行”不具有系统重要性.这一结论虽然有符合直觉的一面,但范小云等（2012）的分析表明,与银行资产规模相比,银行间负债关联程度是决定银行系统重要性的更为关键的因素,简单地把资产规模作为衡量银行系统重要性的首要因素可能具有误导性.我们认为,应用最大熵法的文献实际上隐含了我国银行同业网络为完全型网络的前提,而基于完全型网络进行的分析很可能低估风险传染的严重性（Allen & Gale,2000）,尤其是一些“小银行”倒闭带来的风险可能被低估.此外,既有文献侧重于分析银行的系统重要性,对银行面临风险传染的脆弱性分析较少.通过确定系统重要性银行从而对其加强监管固然有助于增强金融体系的稳健性,但提高易受传染银行的风险抵御能力也不容忽视.
本文分别在完全型网络和联系稀疏型网络的前提下考察了我国银行同业业务的风险传染效应.具体地,本文应用2013年我国118家银行的同业头寸数据,分别采用最大熵法和最小密度法估计了银行同业网络,对网络整体特征的分析表明：最大熵网络中银行间联系密切,有明显聚集和中心化特征；最小密度中银行间联系稀疏,整体呈现出离散型特征.在此基础上利用网络传导分析法模拟了两种网络结构下银行间风险传染情况,结果显示：总体而言,最小密度网络中风险传染的严重程度比最大熵网络更高,表现为最小密度网络中风险传染的广度（受波及银行数目）和强度（受波及银行资产占样本银行总资产比率）均大于最大熵网络.分银行类型的进一步研究发现：在两种网络结构下,国有银行均具有较强的传染性,而城商行和农商行均容易受到风险传染；最小密度网络中,股份制银行和少数城商行及农商行具有较高的传染性,极端情况下股份制银行具有较高的易受传染性.
二、 银行同业业务网络的估计方法和网络特征分析
1. 估计方法介绍.在由N家银行组成的同业市场中,银行间借贷关系可以表示为N阶方阵X,元素xij表示银行i对银行j的资产头寸.矩阵X等价于反映银行同业网络关系的有向赋权网络,因此估计银行同业网络,实际上就是估计矩阵X中的未知元素.
最大熵法（Maximum Entropy Method）要求选择使银行同业头寸分布的不确定性即信息熵最大化的分布.在最大熵方法下,任意单家银行会尽可能将同业头寸平均分布于其他所有银行,从而倾向于形成完全型网络,而现实中银行间网络具有联系稀疏性特征.最大熵法假定银行最大化分散其同业头寸,因而无法有效反映银行间市场相对集中的现实特征.Wells（2004）、Mistrulli（2011）对银行间市场真实网络和估计网络的对比分析发现,最大熵法估计的银行间网络在完全性和连通性方面均大于真实市场结构,van Lelyveld和Liedorp（2006）的研究则表明最大熵法不适用于估计瑞士、荷兰、比利时等同业头寸集中度较高国家的银行网络.
相比之下,Anand等（2014）從维持交易关系需要成本这一基本经济事实出发,通过最小化同业网络中的联系数来确定了一个更具经济效率的同业业务分布.Anand等（2014）指出,在不了解银行同业网络其他任何特征的情况下,从信息理论的角度使用最大熵法是最优选择,但是在已知现实中银行同业网络因交易成本等因素而具有稀疏特征后,就应该将这一事实与已知的银行同业头寸信息结合起来进行估计,此时最小密度法是更具合理性的选择.形式上,最小密度法就是在同业头寸总量的约束下最小化矩阵X中非零元素的总数.
2. 同业网络特征分析.按照银监会的分类口径,本文样本的118家包括了5家国有大型商业银行、12家全国性股份制银行、72家城市商业银行、26家农村商业银行、1家政策性银行（邮储银行）和2家外资银行（渣打银行和汇丰银行）.我们分别估计得到了最大熵网络XME和最小密度网络XMD后,统计了两种网络结构下同业网络的各项关键性特征,发现最大熵网络中存在的联系数远高于最小密度网络.相应地,最大熵网络的网络密度远高于最小密度网络,说明最大熵方法下银行间的交易更普遍.但是也要注意到,即便是最大熵网络也与完全型网络（网络密度接近为1）相差较远,说明我国银行间市场确实存在联系稀疏性特征.从度数中心度可知,平均而言一家银行会与2（最小密度法下）到10（最大熵法下）家左右的其他银行发生同业业务往来.最大熵网络的中心势远高于最小密度网络,说明最大熵方法下网络的中心化特征更明显,即一些交易密切的银行构成网络中心,其他银行与中心银行进行交易.最后,最大熵网络聚集系数的均值为0.74,最小密度网络仅为0.03.最大熵法中银行联系密集,较易形成多家银行之间都存在业务往来的“抱团”特征,而最小密度法仅保留最有可能的少数联系,网络整体结构较为松散,聚集度低.
总结:本文是一篇关于风险论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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