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银行间困境传染及系统重要性与脆弱性识别——基于DebtRank算法
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作者 郑红 包芮 黄玮强 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1349-1358,1368,共11页
基于我国各商业银行的银行间资产和银行间负债总体数据,利用最大熵法间接推断得到银行间借贷关联网络.在此基础上,利用DebtRank算法研究了单一冲击和共同冲击情形下我国商业银行损失困境的传染过程,进而衡量银行的系统重要性和系统脆弱... 基于我国各商业银行的银行间资产和银行间负债总体数据,利用最大熵法间接推断得到银行间借贷关联网络.在此基础上,利用DebtRank算法研究了单一冲击和共同冲击情形下我国商业银行损失困境的传染过程,进而衡量银行的系统重要性和系统脆弱性及其影响因素.研究结果表明,在特定情形下,银行损失困境给系统内其他银行造成的权益损失反而比银行违约造成的损失更大.我国商业银行没有位于“高脆弱性/强重要性”区域,表明我国银行体系较为安全.在影响因素方面,平均资产回报率对银行的系统重要性具有显著的负向影响,贷款拨备率、一级资本充足率和同业拆借率均对银行的系统重要性具有显著的正向影响;一级资本充足率和资产规模对银行的系统脆弱性均具有显著负向影响,同业拆借率对银行的系统脆弱性具有显著的正向影响.研究结果不仅有助于各银行了解自身处境,而且为金融监管提供依据. 展开更多
关键词 困境传染 借贷关联网络 DebtRank 系统重要性 系统脆弱性
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