EBA欧洲银行-Session-5-Correlation-networks-to-measure-the-systemic-implications-of-banks-resolution_23页_1mb

报告摘要

本研究探讨了在欧元区银行解决（Resolution）背景下，如何通过系统性风险工具衡量银行解决对整个金融系统的影响。研究重点在于分析不同解决方式（如清算、私人干预、 bail-in）对单个银行和整个系统预期损失（Expected Loss, EL）的影响，以识别最有利于减少系统性风险的解决策略。

系统性风险的衡量：
- 系统性风险不仅涉及单个银行的违约概率（PD），还包括其与其他银行之间的传染效应（contagion effect）。
- 本文提出一种基于CDS（信用违约互换）利差的系统性风险度量方法，结合了单变量预期损失（Univariate EL）和多变量预期损失（Multivariate EL）。
传染机制的建模：
- 使用部分相关网络（Partial Correlation Networks）来描述银行之间的传染效应。
- 传染效应通过部分相关系数衡量，反映了银行间损失的相互影响。
银行解决方式：
- 清算（Liquidation）：适用于非系统重要银行（FOLTF），通过出售资产来回收损失。
- 私人干预（Recapitalisation）：通过私人资本注入来防止银行倒闭，减少对公共资金的依赖。
- bail-in：通过将银行的可 bail-in 负债（如优先股、债券）转换或减记，使银行自身吸收损失。
预期损失的计算：
- 单变量预期损失（Univariate EL）基于银行的资产和CDS利差。
- 多变量预期损失（Multivariate EL）考虑了传染效应，通过部分相关系数进行调整。
情景分析：
- 在正相关的情况下，私人干预通常比清算更有效，能够显著降低预期损失。
- 对于较小或较安全的银行，私人干预的效果更明显。
- bail-in 在一定程度上减少了传染效应，但其对系统损失的影响比私人干预更大。

研究方法：
- 结合市场数据（CDS利差）与微观数据，构建基于相关网络的系统性风险模型。
- 通过模拟不同解决方式对银行和系统的影响，进行长期损失的预测与比较。
数据来源：
- 使用意大利银行的CDS利差和资产数据，对系统性风险进行实证分析。
- 数据包括银行的平均利差（μ）、最大值、最小值和标准差（σ）。
研究结论：
- 从银行视角看，较小或较安全的银行在私人干预下预期损失减少最多；清算仅在部分相关系数为负时有效。
- 从系统视角看，私人干预和bail-in都能有效减少损失，但bail-in对系统损失的影响更大。
- 研究强调了在银行解决决策中，应综合考虑银行个体和系统整体的损失。

单变量预期损失（Univariate EL）：
$$
E L _ {n} = A _ {n} \cdot S _ {n}
$$
多变量预期损失（Multivariate EL）：
$$
T E L _ {n} = E L _ {n} + \sum_ {m \neq n} c _ {m n | r e s t} E L _ {m}
$$
系统多变量预期损失（TELsystem）：
$$
T E L ^ {s y s t e m} = \left[ \sum_ {i = 1} ^ {N} A ^ {i} \cdot \prod_ {i = 1} ^ {N} P D ^ {i} \right] + \left[ \sum_ {i = 1} ^ {N} A ^ {i} \cdot \sum_ {\omega , \omega_ {1}, \omega_ {2}} \left(\prod_ {\omega = 1} ^ {N (N + 1) / 2} \rho_ {\omega} \prod_ {\omega_ {1} = 1} ^ {N} P D ^ {\omega_ {1}} \prod_ {k \neq \omega_ {2}} P D ^ {k} \prod_ {\omega_ {1}, \omega_ {2} = 1} ^ {N} \frac {A ^ {\omega_ {1}}}{A ^ {\omega_ {2}}}\right) \right]
$$
部分相关系数：
$$
\left| \rho_ {m n | r e s t} \right| = \sqrt {c _ {m n | r e s t} \cdot c _ {n m | S}}
$$

案例：三银行系统：
- 假设MPS为FOLTF银行，其风险指标最高。
- 模拟三种解决方式（清算、私人干预、bail-in）在不同时间点对系统损失的影响。
模拟结果：
- 在正相关情况下，私人干预最有效，显著降低系统损失。
- bail-in对系统损失的影响略高于私人干预，尤其在FOLTF银行PD上升时更为明显。