基于贝叶斯网络的操作风险预警机制研究

鉴于商业银行的操作风险管理具有样本量小、结构复杂等特点,较难运用传统方法构建风险预警系统,本文采用贝叶斯网络.研究了商业银行操作风险预警系统的建模过程并根据我国商业银行操作风险的外部数据给出了算例.通过构建由关键风险指标和关键风险诱因组成的商业银行操作风险拓扑结构,本文分析了各类风险指标对操作风险的作用形式,在对各类节点赋值的基础上,通过贝叶斯推理,建立起商业银行操作风险的预警系统.以便在出现可能导致巨额损失时,商业银行能够及时采取措施化解操作风险.     

运用贝叶斯网络方法构建操作风险预警系统——以零售银行业务为例

鉴于商业银行的操作风险管理具有样本量小、结构复杂等特点,较难运用传统方法构建风险预警系统,本文采用贝叶斯网络方法,通过构建由关键风险指标和关键风险诱因组成的零售银行业务操作风险拓扑结构,分析了各类风险指标对操作风险的作用形式,在对各级指标节点赋值的基础上,运用贝叶斯网络,通过正向和逆向推理,测算了各风险诱因对操作风险的影响程度,从而建立起零售银行业务操作风险的预警系统,以便在出现可能导致巨额损失时,商业银行能够及时采取措施化解操作风险.     

P2P网络借贷存在的风险及防范对策

P2P网络借贷是目前网络借贷的主要形式,文章从P2P网络借贷的投资、融资和平台角度分析P2P网络借贷中常见的信用风险、流动性风险、道德风险、数据风险、系统性风险以及融资风险,并从投资者与借款人、平台自身的角度提出防范P2P网络借贷风险的几点对策,即了解问题平台的常见特征以免遇到问题平台、相关部门加强监管、提高问题平台的曝光度及规定最小注册资本等。     

商业银行同业业务的风险监管研究

在金融深化改革和银行转型发展大背景下,分析我国商业银行同业业务发展现状及主要业务形式。研究我国商业银行同业业务潜在的微观风险主要包括流动性风险、信用风险、操作风险等;宏观风险主要包括监管有效性及对货币政策和实体经济发展的影响等。提出应从银行内部风险管理、外部监管机制及金融体系配套改革三方面综合考虑,通过加强资金联动管理和风险管理,引导商业银行同业业务走向健康、透明和可持续发展道路。     

P2P网络借贷平台的运营模式及风险控制研究

作为一种金融创新产物,P2P网络借贷平台以其独特的优势满足民间借贷需求,提升资金使用效率,呈现“爆炸式”增长。此文在介绍国外P2P网贷平台运营模式的基础上,对国内众多P2P网贷平台进行探究和分类介绍;分析了国内P2P行业存在的风险问题,并有针对性的提出了一些建议。     

中国P2P网络借贷现存风险因素分析

本文针对当前互联网金融的背景下对网络借贷平台所出现的各种风险进行阐述,每种类型的风险及风险规避进行了具体和详细的分析,为P2P网络借贷平台的可持续发展提出了与其风险相应的措施。     

民间借贷市场风险控制研究

管制利率与民间市场利率差价太大,导致资金大规模进入贷币市场追求利率差价,高额利息是市场资金紧缺与高风险溢价的典型表现,对于民间借贷应从法律层面和制度层面进行疏导。     

基于复杂网络的银行同业拆借市场稳定性研究

基于复杂网络的视角,本文分析了我国银行间同业拆借市场的稳定性.首先基于银行同业拆借关系,采用阈值法构建了银行有向网络模型.在此基础上研究了随机性攻击和选择性攻击对银行网络最大弱成分的影响,进而分析了银行网络的稳定性,并构建相应的指标对比分析了随机性攻击和选择性攻击对银行网络稳定性影响的差异.研究结果表明:银行网络对于随机性攻击具有较高的稳定性,对于选择性攻击具有较低的稳定性,并且两种攻击方式对银行网络影响的差异大小与阈值有关.     

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

采用最小生成树(MST)和平面极大过滤图(PMFG)方法构建和分析金融市场网络可以动态识别金融网络中节点的系统重要性,而利用最小生成树的唯一性可以全面而直观地显示系统性风险的传导机制。我们通过对银行间同业拆借市场进行的实证分析证明了该方法的有效性和稳健性,特别是最小生成树方法对系统性风险传导潜在路径的识别以及系统性风险的宏观审慎监管提供了直观而有效的手段。     

基于资产负债表关联的银行系统性风险研究

应用61家银行2009年年报数据对基于资产负债表关联的银行间市场双边传染风险进行研究,从信用违约和流动性风险角度对传染路径和资本损失进行估测,并深入分析银行间市场的不同结构对传染效应的影响,此外,本文还应用负二项式计数模型对系统重要性银行和易被传染银行的微观特征进行实证检验.研究得出:(1)在“完全分散型”市场结构假设下,我国银行间市场传染性风险极小;当考虑交易主体集中度并假设“相对集中型结构”时,系统性风险和传染效应将上升;当考虑违约风险和流动性风险联合冲击时,资本损失和风险传染的范围显著扩大.(2)大型国有银行处于银行间资本流动的中心环节,尤其中国银行和工商银行是传染风险发生的重要诱导来源.(3)影响银行在拆借市场中系统重要性的因素有银行类型、资产规模和风险头寸;而影响银行易受传染性的因素有银行类型、资本充足状况和风险暴露程度.     

基于多主体建模分析的银行间网络系统性风险研究

本文基于多主体建模分析了银行间核心-边缘网络的系统性风险。模型假设银行通过最优投资组合配置,在流动性和资本约束前提下谋求利润最大化。通过建立银行间市场交易环境的仿真模型,依据银行行为决策动态形成资产负债表与银行间网络敞口的数据,评估金融监管政策在银行间市场的实施效应。同时,引入不同网络结构模型加以对比分析,发现尽管核心-边缘银行间网络体系比无标度网络更易遭受共同冲击和传染风险,但当处于金融困境时,在宏观审慎管理政策机制作用下,核心-边缘网络体系比其他结构网络表现出更强的恢复力特性。     

银行间网络的无标度特征

利用网络模型研究银行系统性风险是最近的一个研究热点． 而无法获得银行间的敏感数据,使得研究很难有所突破． 本文提出了一种新的分析银行间网络特征的方法． 首先,本文检验了银行间网络节点强度(银行间贷款和银行间借款) 的分布规律． 此外,本文研究发现银行间网络的节点强度和节点度存在幂函数关系． 进而,推导出节点度的分布规律,并证明了当节点强度服从幂律分布时,节点度也服从幂律分布． 本文对中国银行间网络进行了分析,研究发现中国的银行间网络呈现出无标度网络特征,而且与其他几个国家相比,中国的银行间网络标度参数最小、集中度最高．     

基于网络视角的银行业系统性风险度量方法

网络模型已经成为研究银行系统性风险的重要方法。然而现有研究忽视了银行系统性风险的小概率特点,同时也缺少度量银行系统性风险的统一标准。为此,本文提出了基于网络模型的银行系统性风险度量方法:银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。首先,本文采用蒙特卡洛模拟方法,模拟银行外部冲击造成银行间网络损失的大样本。在银行间网络损失大样本中,估计银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。这两个测度能够捕捉到银行间网络损失的尾部特征,解决了对比随机冲击结果无法反映银行系统性风险的问题。其次,在模拟实验中,本文利用真实银行间网络结构参数,对模拟的三种银行间网络进行校准,保证了研究结论真实性和可靠性。最后,在模拟实验中发现:(1)外部冲击会引发违约传染的连锁反应,并导致银行间网络损失分布从近似正态分布转变成尖峰厚尾分布,最后变成双峰分布。(2)网络集中度越高发生违约传染连锁反应的概率越小,但是传染的破坏力会更大。(3)银行间网络的潜在传染作用会极大的放大银行系统的风险,而且违约传染效应是呈指数增长的。     

Exploring Risk Judgments in a Trade Dispute Using Bayesian Networks

Bayesian networks (BNs) are graphical modeling tools that are generally recommended for exploring what‐if scenarios, visualizing systems and problems, and for communication between stakeholders during decision making. In this article, we investigate their potential for exploring different perspectives in trade disputes. To do so, we draw on a specific case study that was arbitrated by the World Trade Organization (WTO): the Australia‐New Zealand apples dispute. The dispute centered on disagreement about judgments contained within Australia's 2006 import risk analysis (IRA). We built a range of BNs of increasing complexity that modeled various approaches to undertaking IRAs, from the basic qualitative and semi‐quantitative risk analyses routinely performed in government agencies, to the more complex quantitative simulation undertaken by Australia in the apples dispute. We found the BNs useful for exploring disagreements under uncertainty because they are probabilistic and transparently represent steps in the analysis. Different scenarios and evidence can easily be entered. Specifically, we explore the sensitivity of the risk output to different judgments (particularly volume of trade). Thus, we explore how BNs could usefully aid WTO dispute settlement. We conclude that BNs are preferable to basic qualitative and semi‐quantitative risk analyses because they offer an accessible interface and are mathematically sound. However, most current BN modeling tools are limited compared with complex simulations, as was used in the 2006 apples IRA. Although complex simulations may be more accurate, they are a black box for stakeholders. BNs have the potential to be a transparent aid to complex decision making, but they are currently computationally limited. Recent technological software developments are promising.     

银行投资组合多元化与系统性风险的关系研究

在现代金融系统中,人们逐渐开始关注整个银行业的系统性风险而不仅仅是个体风险,而传统经济学中个体银行投资组合多元化理论对于系统性风险来说并不一定是有效的,因此对于银行投资组合多元化与系统性风险之间的关系仍需要深入研究。本文基于简化的金融市场,通过资产负债表刻画银行和资产之间的联系,构建了描述银行破产边界的数学模型,并以此为基础分别研究了银行个体风险、系统性风险、考虑拆借关系的系统性风险以及同时考虑减价出售和拆借关系的系统性风险之间的区别与联系,进而分析了银行投资组合多元化对不同风险的影响。最后,参考实际金融市场中的参数取值,对本文构建的模型进行了数值实验,研究结果表明：多元化会使银行的投资组合变得相似从而更容易引发系统性风险,资产减价出售和银行间拆借关系的存在同样会增加银行系统性风险,因而通过减少投资组合多元化和控制银行拆借比例等措施可以在一定程度上降低系统性风险的发生,这对于系统性风险的监管具有较高的参考价值。     

Risk Analysis of Dust Explosion Scenarios Using Bayesian Networks

In this study, a methodology has been proposed for risk analysis of dust explosion scenarios based on Bayesian network. Our methodology also benefits from a bow‐tie diagram to better represent the logical relationships existing among contributing factors and consequences of dust explosions. In this study, the risks of dust explosion scenarios are evaluated, taking into account common cause failures and dependencies among root events and possible consequences. Using a diagnostic analysis, dust particle properties, oxygen concentration, and safety training of staff are identified as the most critical root events leading to dust explosions. The probability adaptation concept is also used for sequential updating and thus learning from past dust explosion accidents, which is of great importance in dynamic risk assessment and management. We also apply the proposed methodology to a case study to model dust explosion scenarios, to estimate the envisaged risks, and to identify the vulnerable parts of the system that need additional safety measures.     

Domino Effect Analysis Using Bayesian Networks

A new methodology is introduced based on Bayesian network both to model domino effect propagation patterns and to estimate the domino effect probability at different levels. The flexible structure and the unique modeling techniques offered by Bayesian network make it possible to analyze domino effects through a probabilistic framework, considering synergistic effects, noisy probabilities, and common cause failures. Further, the uncertainties and the complex interactions among the domino effect components are captured using Bayesian network. The probabilities of events are updated in the light of new information, and the most probable path of the domino effect is determined on the basis of the new data gathered. This study shows how probability updating helps to update the domino effect model either qualitatively or quantitatively. The methodology is applied to a hypothetical example and also to an earlier‐studied case study. These examples accentuate the effectiveness of Bayesian network in modeling domino effects in processing facility.     

基于LGCNET多层网络的中国A股上市公司系统性风险度量

系统性风险度量一直是金融风险领域的热点问题,但是对于复杂网络条件下的度量方法还缺乏深入研究。本文将滑动窗口分位数回归与局部高斯相关方法相结合,构建出一种全新的多层时变网络——局部高斯相关网络(Local Gaussian Correlation Network, LGCNET)。基于此方法,本文通过研究中国证券市场股票总体及尾部收益的非线性相关性,分析了2018年至2021年我国A股50家上市企业关联网络的演化特征,通过考察金融网络系统性风险水平在整个时间段内的变化情况,探究了新冠疫情及中美贸易摩擦期间上市公司网络的风险变化情况。结果表明：第一,金融与科技行业是网络节点的中心,与其他行业公司存在较高关联性,表明该类行业是风险传导的中心。第二,基建及银行类公司因为其市值高,在系统中的重要程度普遍较高;同时,尾部风险排名高于其市值排名的企业具有较大市场影响力和风险传导能力,也应该受到关注。第三,在系统层面,受信用风险加剧及中美贸易摩擦的影响,2018年整个网络系统普遍具有较高风险水平;但在2020年新冠疫情期间,国内系统性风险一直控制在较低水平。     

银行间资产清算顺序优化与风险传染免疫机制

银行间交叉持有同业存款时,风险共担和传染是可能的。银行间市场结构的不同会对风险共担和传染产生影响,本文采用三阶段流动性偏好模型的一般分析框架,讨论了应对危机时银行微观层面的资产清算顺序的异同对于银行系统脆弱性的不同影响,并从合作博弈的视角探讨了"货币池"风险免疫的可能性。研究发现:在不存在银行资产信息不对称的条件下,当问题银行流动性波动足够大(ε>ε) ,银行间风险传染可能难以避免,而当流动性短缺ε在区间[ε,ε]内,银行间的合作博弈效果最优,风险传染可以在很大程度上避免。银行间市场的"货币池"免疫结构模式可以实现风险分担和防范银行间风险传染,从微观层面提供了一种银行间市场危机传染的内生免疫机制。