СЕТЕВЫЕ ЭФФЕКТЫ И СИСТЕМНЫЕ РИСКИ В БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЕ
(Стр. 27-35)

Подробнее об авторах
Караев Алан Канаматович доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник Департамента общественных финансов
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Мельничук Марина Владимировна доктор экономических наук, профессор, руководитель Департамента английского языка и профессиональной подготовки, профессор Департамента английского языка и профессиональной подготовки
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Москва, Российская Федерация
Чтобы читать текст статьи, пожалуйста, зарегистрируйтесь или войдите в систему
Аннотация:
В данной работе на основе расширенной версии модели Ниера проведен анализ механизма распространения финансовой эпидемии, вызывающей системный риск нестабильности банковской системы с разной структурой организации. В отличие от случая распространения финансового контагиона в банковской системе с однородным распределением банков по степени (граф Эрдеша-Реньи), который рассматривался в большинстве исследований, включая работу самого Ниера, в представленной работе проведен анализ распространения контагиона в банковских системах с модулярной структурой (модель на основе графа Уоттса-Строгатца, с высоким коэффициентом кластеризации и маленькой средней длиной пути) и с неоднородным распределением банков по степени (модель на основе графа Барабаши-Алберт - безмасштабная сеть со степенным распределением). В обеих моделях учтены такие показатели сети, как длина пути, коэффициент кластеризации и неоднородное распределение узлов по степени, которые наблюдаются в реальных банковских сетях и которые не генерируются в однородной модели на основе графа Эрдеша-Реньи. Полученные в данной работе результаты исследования устойчивости банковских систем свидетельствуют о том, что наличие в структуре модельных банковских систем таких характеристик, как модульность (то есть кластерность) и неоднородность узлов сети, аналогично изоморфной архитектуре, характерной для большинства хорошо известных социальных и биологических систем. Важно не столько само наличие модульности и масштабно-инвариантной архитектуры банковских систем, сколько значимость полученных результатов из-за их явного противоречия с результатами традиционного моделирования финансовых систем, основанного на процедуре гомогенизации реальных финансовых систем и их представления в виде однородных систем. Результаты, полученные для однородных финансовых систем, могут ввести в заблуждение из-за непонимания влияния фактора связанности финансовых институтов в вопросах выяснения механизма и динамики распространения финансовых контагионов. В случаях пренебрежения ролью таких характеристик финансовой системы, как модульность и неоднородность отдельных институтов системы, например, в результате простого сокращения или демонтажа системно важных финансовых институтов (пусть даже во имя повышения финансовой стабильности), можно получить противоположный результат в виде неприятных последствий, приводящих к снижению надежности финансовой системы и ее большей подверженности кризисам. Поэтому органам надзора и контроля банковских систем необходимо учитывать эти особенности существующей архитектуры банковских систем для разработки и внедрения эффективных мер макропруденциального регулирования, направленных на достижение необходимого уровня финансовой стабильности.
Образец цитирования:
Караев А.К., Мельничук М.В., (2016), СЕТЕВЫЕ ЭФФЕКТЫ И СИСТЕМНЫЕ РИСКИ В БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЕ. Бизнес в законе. Экономико-юридический журнал, 4: 27-35.
Список литературы:
Андреев М.Ю., Пильник Н.П., Поспелов И.Г. Моделирование деятельности современной российской банковской системы // Экономический журнал ВШЭ. том 13, №2., 2009. С. 143-171.
Караев А.Л., Мельничук М.В. Теоретическая модель финансовой нестабильности российского межбанковского кредитного рынка: сетевой подход. Бизнес в законе. Экономико-юридический журнал, №5, 2015: 222-226.
Allen F., Gale. «Financial contagion», Journal of Political Economy, Vol. 108, pages 1-33.
Aerts A. Interbank market stability // Econometrics. University of Amsterdam, June 22, 2012.
Barabasi A.-L., Albert R. (2002). Statistical Mechanics of Complex Networks // Reviews of Modern Physics. Vol. 74. P. 47-97.
Eboli M. Systemic Risk in Financial Networks: a Graph-Theoretic Approach // Universita «G. d’Annunzio», Facolta di Economia. Pescara, Italy. 2007. 19 p.
Gai P., Haldane A., Kapadia S. (2011). Complexity, concentration and contagion. Journal of Monetary Economics 58(5), 453.
Gai P., Kapadia S. (2010). Contagion in financial networks. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Science 466 (2120), 2401-2423.
Haldane A., May R. (2011). Systemic risk in banking ecosystems. Nature 469 (7330), 351-355.
Hausenblas V., Kubicova I., Lesanovska J. Contagion Risk in the Czech Financial System: A Network Analysis and Simulation Approach // Chech National Bank Working Paper Series N14, 2012.
Leonidov A., Rumyantsev E. «Russian interbank networks: main characteristics and stability with respect to contagion», (2012), arXiv: 1210.3814; http://xxx.lanl.gov/pdf/1210.3814.pdf.
May R., Arinaminpathy. Systemic risk: the dynamics of model banking system, // N J. R. Soc. Interface, (2010) Vol.7, pp.823-838.
Montagna M., Lux T. Hubs and resilience: towards more realistic models of the interbank markets // Kiel Working Paper, 1826, Kiel Institute for the World Economy, Kiel.
Montagna M., Lux T. (2012). Systemic risk in scale-free InterBank networks // Institute for the World Economy, Florence, 16/05/2012.
Nier E., Yang J., Yorulmazer T., Alentorn A. Network Models and Financial Stability, Journal of Economic Dynamics and Control, 31 (2007), p. 2033-2060.
Vandermarliere B., Karas A., Ryckebusch J., Schoors K. Beyond the Power Law: Uncovering Stylized Facts in Interbank Networks arXiv:1409.3738v1 [q-fin.GN] 12 Sep 2014.
Ключевые слова:
финансовая стабильность, финансовый контагион, сетевой подход.