基于复杂网络的信用风险传染模型研究

中国管理科学 ›› 2014, Vol. 22 ›› Issue (11): 1-10.

• 论文 • 下一篇

基于复杂网络的信用风险传染模型研究

陈庭强¹, 何建敏²

1. 南京工业大学经济与管理学院, 江苏南京 211816;
2. 东南大学经济管理学院, 江苏南京 211189

收稿日期:2012-09-16 修回日期:2013-06-24 出版日期:2014-11-20 发布日期:2014-11-21
作者简介:陈庭强(1983-),男(汉族),河南信阳人,南京工业大学经济与管理学院博士后,博士,讲师,研究方向:金融工程与风险管理分析.
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(71173098,11271109,71371051);国家社科基金重大项目(12&ZD204);中国博士后科学基金面上资助项目(2014M561626);江苏高校哲学社会科学研究资金资助项目(2014SJB081)

Credit Risk Contagion Model Based on Complex Network

CHENG Ting-qiang¹, HE Jian-min²

1. School of Economics and Management, Nanjing Technology Vniversity, Nanjing 211816, China;
2. School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing 211189, China

Received:2012-09-16 Revised:2013-06-24 Online:2014-11-20 Published:2014-11-21

摘要/Abstract

摘要： 本文从信用风险持有者的心理和行为角度对信用风险传染过程进行了分析,通过引入信用风险传染的主体行为因素,建立了信用风险传染的网络模型。借助严格随机占优理论,分别探讨了社会网络中个体之间的关联关系、个体的风险态度、个体的风险抵御能力、金融市场监管者的监控强度和个体的网络结构特征对信用风险传染的影响机制,通过仿真实验进一步验证理论推到的正确性,并直观地刻画了信用风险传染的内部性和外部性对信用风险传染行为及其演化的影响。

关键词: 复杂网络, 信用风险传染, 心理与行为, 随机占优, 网络结构

Abstract: The process of credit risk contagion based on the perspective of psychology and behavior of credit risk holders is analyzed firstly. A network model of credit risk contagion is given in which effect of agent behaviors of credit risk holders and financial market regulator and network structure are considered. By introducing the stochastic dominance theory, respectively driving mechanisms of credit risk contagion are discussed based on the relationships between of individuals, individual risk attitude, the individual ability to resist risk, the monitoring strength of financial market and social network structure, then the derived and proofed some propositions are verified by computer simulation.

Key words: complex network, credit risk contagion, psychology and behavior, stochastic dominance, network structure

中图分类号:

F830

陈庭强, 何建敏. 基于复杂网络的信用风险传染模型研究[J]. 中国管理科学, 2014, 22(11): 1-10.

CHENG Ting-qiang, HE Jian-min. Credit Risk Contagion Model Based on Complex Network[J]. Chinese Journal of Management Science, 2014, 22(11): 1-10.

参考文献

[1] 龚朴,高原.非理性预期对信用衍生产品定价的影响——美国次贷危机的启示[J]. 管理科学学报,2010,13(9):55-67.

[2] 龚朴,邓洋,胡祖辉.银行信用组合风险多成分重要性抽样算法研究[J]. 管理科学学报,2012,15(11):3-10.

[3] Davis M, Lo V. Infectious defaults[J]. Quantitive Finance, 2001, 1(4):382-387.

[4] Jarrow R A, Yu Fan. Counterparty risk and the pricing of default securities[J]. The Journal of Finance,2001, 56(5):1765-1799.

[5] Neu P,Kühn R.Credit risk enhancement in a network of interdependent firms[J]. Physica A, 2004, 342(3-4): 639-655.

[6] Giesecke K, Weber S. Cyclical correlations, credit contagion, and portfolio losses[J]. Journal of Banking & Finance, 2004, 28(12): 3009-3036.

[7] Egloff D, Leippold M, Vanini P. A simple model of credit contagion[J]. Journal of Banking & Finance, 2007, 31(8):2475-2492.

[8] 白云芬,胡新华,叶中行.关于双曲衰减的违约相关模型及CDS定价[J]. 应用数学和力学,2007, 28(12):1468-1474.

[9] 王倩,Hartmannwendels T.信用违约风险传染建模[J]. 金融研究,2008,(10):162-173.

[10] 谢尚宇,汪寿阳,周勇.金融危机下带传染效应的违约预报[J]. 管理科学学报,2011,14(1):1-12.

[11] Davis M, Lo V. Modelling default correlation in bond portfolios[J]. Mastering Risk, 2001,2:141-151.

[12] Frey R, Backhaus J. Interacting defaults and counterparty risk: A markovian approach[R]. Working Papers, University of Leipzig, 2003.

[13] Schönbucher P. Information-driven default contagion[R]. Working paper, ETH Zurich, 2003.

[14] Lin C H, Huang W H, Zeelenberg M. Multiple reference points in investor regret[J]. Journal of Economic Psychology, 2006, 27(6):781-792.

[15] 池丽旭,庄新田.投资者的非理性行为偏差与止损策略[J]. 管理科学学报,2011,14(10):54-66.

[16] Baker M, Wurgler J, Yuan Yu. Global, local, and contagious investor sentiment[J]. Journal of Financial Economics, 2012, 104(2):272-287.

[17] Allen F, Carletti E. Credit risk transfer and contagion [J]. Journal of Monetary Economics, 2006, 53(1): 89-111.

[18] Neyer U, Heyde F. Credit default swaps and the stability of the banking sector [J]. International Review of Finance, 2010, 10(1): 27-61.

[19] Allen F, Gale D. Financial contagion[J]. Journal of political economy, 2000, 108(1):1-33.

[20] Nier E, Yang Jing, Yorulmazer T, et al.Network models and financial stability[J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 2007, 31(6):2033-2060.

[21] Degryse H, Nguyen G. Interbank exposures: An empirical examination of contagion risk in the belgian banking system[J]. International Journal of Central Banking, 2007, 3(2):123-171.

[22] Gai P, Kapadia S. Contagion in financial networks[J]. Physical and Engineering Science, 2010, 466(2120):2401-2423.

[23] Li Shouwei. Contagion risk in an evolving network model of banking systems[J]. Advances in Complex Systems, 2011, 14(5):673-690.

[24] Giesecke K, Weber S.Credit contagion and aggregate losses[J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 2006, 30(5):741-767.

[25] Martin D, Marrison C. Credit risk contagion[J]. Risk Magazine, 2007,(4):90-94.

[26] 李旲,曹宏铎,邢浩克.基于复杂网络少数者博弈模型的金融市场仿真研究[J]. 系统工程理论与实践,2012,32(9):1882-1890.

[27] Morrison A D, White L. Financial liberalisation and capital regulation in open economies[R]. Working Paper, University of Oxford and Harvard Business School,2004.

[28] Nuge J, Persaud A D.Redesigning regulation of pensions and other financial products[J]. Oxford Review of Economic Policy, 2006, 22(1): 66-77.

[29] Goodhart C A E, Kashyap A K, Tsomocos D P, et al. Financial regulation in general equilibrium[R]. Working Paper, 2012.

[30] Posner E, Weyl E G. Benefit-cost analysis for financial regulation[J]. American Economic Review, 2013, 103(3): 1-5.

[31] Eboli M. Systemic risk in financial networks: A graph theoretic approach[R]. Working Paper, Mimeo, Universita di Chieti Pescara, 2004.

[32] Lopez P D. Diffusion in complex social networks[J]. Games and Economic Behavior, 2007, 62(2):573-590.

[33] Jackson M O. The economics of social networks [M]. Gambridge: Cambridge University Press, 2006.

基于复杂网络的信用风险传染模型研究

Credit Risk Contagion Model Based on Complex Network

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 10

[1]	冯坤, 杨强, 常馨怡, 李延来. 基于在线评论和随机占优准则的生鲜电商顾客满意度测评[J]. 中国管理科学, 2021, 29(2): 205-216.
[2]	谢赤, 胡雪晶, 王纲金. 金融危机10年来中国股市动态演化与市场稳健研究——一个基于复杂网络视角的实证[J]. 中国管理科学, 2020, 28(6): 1-12.
[3]	陈庭强, 周文静, 童毛弟, 刘海飞. 融合CDS网络的银行间信用风险传染模型研究[J]. 中国管理科学, 2020, 28(6): 24-37.
[4]	李守伟, 文世航, 王磊, 何建敏, 龚晨. 多层网络视角下金融机构关联性的演化特征研究[J]. 中国管理科学, 2020, 28(12): 35-43.
[5]	张奇, 李彦, 王歌, 朱丽晶, 胡滢, 王乐. 基于复杂网络的电动汽车充电桩众筹市场信用风险建模与分析[J]. 中国管理科学, 2019, 27(8): 66-74.
[6]	杨湘浩, 段哲哲, 王筱莉. 考虑遗忘机制的企业隐性知识传播SIR模型研究[J]. 中国管理科学, 2019, 27(7): 195-202.
[7]	邹星琪, 杨青. 基于项目网络支配和扩散关系的研发项目组合选择[J]. 中国管理科学, 2019, 27(4): 198-209.
[8]	周利国, 何卓静, 蒙天成. 基于动态Copula的企业集团信用风险传染效应研究[J]. 中国管理科学, 2019, 27(2): 71-82.
[9]	庞晓波, 王克达. 国际金融危机潜在传染源的识别及其传染力分析[J]. 中国管理科学, 2018, 26(3): 43-50.
[10]	卞曰瑭, 李金生, 许露. 网络协调博弈策略下的股市羊群行为演化模型及仿真[J]. 中国管理科学, 2017, 25(3): 20-29.
[11]	张锴琦, 杜海峰, 王晶晶. 集群行为中的复杂网络结构合并优化方法[J]. 中国管理科学, 2017, 25(12): 59-67.
[12]	尤天慧, 张瑾, 樊治平. 基于在线评价信息和消费者期望的商品选择方法[J]. 中国管理科学, 2017, 25(11): 94-102.
[13]	韩松, 苏熊. 中国商业银行结构效率研究: 基于复杂网络DEA模型[J]. 中国管理科学, 2016, 24(8): 1-9.
[14]	陈庭强, 李心丹, 何建敏. 基于熵空间交互理论的CRT网络信用风险传染模型[J]. 中国管理科学, 2016, 24(6): 10-18.
[15]	欧阳红兵, 刘晓东. 中国金融机构的系统重要性及系统性风险传染机制分析——基于复杂网络的视角[J]. 中国管理科学, 2015, 23(10): 30-37.