系统重要性银行与系统重要性行业分析 ——基于复杂网络的研究
复杂网络的银行危机传染分析
密切相关 。所 以，为 了确保银行系统稳定运行 ，必须对 同业存款进行有 效调整 ，以提高资金效率 ，确保 银行 系 统稳 定性 。其 次 ，规 范投 资行 为 。通过对股市案件进行分析发现 ，投资行为缺乏规范性 ，是引发金 融 风险 的重要因素。而资本市场发展与金融业 密切相关 ，若 资本市场发生 动荡 ，将严重影响到银行系统的安全运行 。所 以 ，规 范投资行为 ，对银 行危机阻断具有重要意义 。再者 ，加大信息披露力度 。由于信息失真或 者不对称 ，给金融市场 带来很 大 的冲击 ，同时信 息 可作为危 机传 染渠 道 ，扩大危机范围。所以 ，加大信 息披露力度 ，确保信 息准确性 ，是确 保金融系统稳 定运行 ，化解银 行系统 危机 的关键 。
３ ．３做 好 危 机 公 关工 作
２ ．２ ．１内部传 染形式 主要指 当某个银行失去清偿 能力时，将爆发清偿危机 ，并通过银行 与银行间 的往来业务将危机传染 到其他银行 。内部传染形 式主要有 ：其 信息路径。当信息失真或者不对称 时，银行责权者将难 以对银行经 营情况进行识别 ，在银 行危机爆发时 ，受到外部信息影响 ，导致 的重要核心 ，而银行系统作 为金融系 统的重要组成部分 ， 对 金融 系统稳定运行起着关键性作用 。当银 行爆发 危机时 ，若不能妥善处 理，将传染给其他银行 ，从而使银行系统 安全运 行受到严重影 响 ，甚 至引发货 币危 机。同时银行 危机嫩 能够跨 国传 染 ， 进而引发全球性 金融危 机。因此 ，如果防止银行危机的扩散 ，使 银行系 统得到有效恢 复 ，成 为现 阶段研究的重要课题。 ２ ．银行 危机传染含义与形式
在复杂网络条件下对银行危机进行深入分析以掌握网络结构针对不同网络危机情况采取针对性的应对措施以实现银行网络自治化管理改善银行网络管理机制确保银行网络系统安全运行
系统重要性银行的评估和监管
系统重要性银行的评估和监管汇报人：日期:•系统重要性银行概述•评估方法与指标体系•监管政策与措施目录•风险管理与控制策略•案例分析与实践经验分享•结论与展望01系统重要性银行概述系统重要性银行是指因在金融体系中具有重要地位、对金融体系功能产生重大影响，而需要采取额外措施进行监管和处置的银行。
系统重要性银行通常具有较大的规模、复杂的业务结构和广泛的客户基础，对金融体系和经济稳定具有重要影响。
定义与特点特点定义系统重要性银行通常具有较大的资产规模和广泛的业务范围，涉及多个国家和地区。
规模和业务范围金融体系重要性可替代性系统重要性银行在金融体系中具有重要地位，对金融体系功能产生重大影响。
系统重要性银行的倒闭或破产将对金融体系和经济稳定产生重大影响，难以被其他机构替代。
030201重要性评估标准监管背景随着全球金融市场的不断发展和金融创新的不断涌现，一些大型银行逐渐成为系统重要性银行，对金融体系和经济稳定产生重大影响。
因此，需要采取额外措施进行监管和处置，以维护金融稳定和经济发展。
监管意义对系统重要性银行进行评估和监管，有助于及时发现和解决潜在的风险和问题，防止金融风险的扩散和蔓延，维护金融稳定和经济发展。
同时，也有助于促进银行业稳健发展和公平竞争，提高银行业的整体水平和竞争力。
监管背景与意义02评估方法与指标体系通过收集银行相关数据，利用数学模型和统计方法计算出各项指标的具体数值。
指标计算将不同银行的指标数值进行比较，以评估其系统重要性。
指标比较根据各项指标的重要程度，赋予相应的权重，以综合评估银行的系统重要性。
指标权重邀请金融领域的专家，对银行的系统重要性进行评估。
专家评估通过对具有代表性的银行进行案例分析，总结其系统重要性的表现。
案例分析将银行与其他金融机构进行比较，以评估其在金融体系中的地位和作用。
行业比较指标体系构建与完善指标选取根据银行的特点和金融体系的要求，选取合适的指标来评估其系统重要性。
复杂网络分析中的节点重要性计算技术研究
复杂网络分析中的节点重要性计算技术研究网络是现代社会交流的重要手段之一，具有相当的复杂性。
对于大型网络而言，其节点数量庞大，节点间关联亦错综复杂，想要有效地研究和理解网络的性质和特征就需要节点重要性计算技术的支持。
在复杂网络分析中，节点重要性计算技术是非常重要的研究内容，本文将从节点重要性技术的概念、计算方法、应用场景和未来发展等方面进行探讨。
一、节点重要性技术的概念节点重要性技术是一种利用网络拓扑结构信息，对网络节点进行重要性评价的方法。
其核心思想是基于节点在网络中所具有的特殊位置、角色和功能来评估其重要性。
在实际应用中，节点的重要性评价通常表现为一个分数值或者排名表，用以指导网络管理和优化，发现网络性能瓶颈和故障点，进一步优化网络结构和性能。
二、节点重要性技术的计算方法当前常见的节点重要性计算方法主要包括介数中心性、点度中心性、特征向量中心性和PageRank算法等。
每一种方法都有其适用的场景和适合的网络类型。
下面将分别介绍这些方法的计算原理和特点。
（一）介数中心性介数中心性是节点连接在网络中其他节点之间的重要性，即节点在网络中的中介地位。
在介数中心性算法中，节点的介数值等于网络中所有最短路径中该点出现的次数之和，可以近似地描述节点在网络中的信息传播能力，所以它被广泛应用到社交网络和物流网络等信息传播场合。
（二）点度中心性点度中心性是节点在网络中直接连接数量的重要性。
点度中心性算法中，节点的点度中心性值等于该节点的连接数，往往被应用到密切合作的关系网络中，比如物质科学、社交网络等场景。
（三）特征向量中心性特征向量中心性也是一种节点重要性度量指标。
特征向量中心性值反映的是当前节点对于整个网络中节点传播影响的重要性。
通过对矩阵变换过程的特征向量分析，可以得出网络重要节点集合。
此类算法常用于性能有限的硬件网络中，比如浏览器中的网站排名，网络搜索中的搜索排名等。
（四）PageRank算法PageRank算法是一种基于节点权重排序的算法。
《我国系统重要性金融机构的识别与影响因素分析》范文
《我国系统重要性金融机构的识别与影响因素分析》篇一一、引言随着金融市场的快速发展，系统重要性金融机构（Systemically Important Financial Institutions，SIFI）在金融体系中的地位日益凸显。
这些机构因其规模、复杂性和关联性，对金融市场和经济的稳定性具有重要影响。
本文旨在分析我国系统重要性金融机构的识别方法及其影响因素，以期为金融监管部门提供决策参考。
二、我国系统重要性金融机构的识别（一）识别方法目前，我国主要采用以下几种方法识别系统重要性金融机构：基于机构规模、复杂性、关联性和可替代性的综合评估法；基于风险溢出效应的模型分析法；以及基于监管机构判断的定性分析法。
（二）识别流程识别流程主要包括：确定评估对象、收集数据、进行定量和定性分析、制定评估标准、确定系统重要性金融机构名单等步骤。
三、影响因素分析（一）机构规模与复杂性机构规模和复杂性是影响其系统重要性的关键因素。
大型金融机构因其庞大的资产规模、业务范围和客户基础，对金融市场和经济具有重要影响。
此外，机构业务的复杂性也会增加其系统重要性。
例如，涉及多种金融产品和市场的机构，其业务复杂度较高，一旦出现问题，可能对金融市场造成较大冲击。
（二）关联性金融机构之间的关联性也是影响其系统重要性的重要因素。
一方面，金融机构之间的业务往来和风险传递会增加其相互依赖性，一旦某个机构出现问题，可能引发连锁反应，影响整个金融体系的稳定。
另一方面，金融机构与实体经济之间的关联也会影响其系统重要性。
例如，与关键产业紧密相关的金融机构在实体经济中具有重要地位，其稳定与否对实体经济具有重要影响。
（三）风险管理水平金融机构的风险管理水平也是影响其系统重要性不可忽视的因素。
具有较高风险管理水平的机构能够更好地识别、评估和应对风险，降低风险溢出效应，减少对金融市场的冲击。
因此，这些机构在金融体系中的地位相对较低。
反之，风险管理水平较低的机构容易成为风险源，增加其系统重要性。
系统重要性金融机构
系统重要性金融机构第一篇：系统重要性金融机构系统重要性金融机构银行机构自国际金融危机以来，美联储已经在单个银行机构的传统微观审慎监管方面迈出了重要步伐。
促进各家金融机构的安全与稳健是一项重大职责。
但就更大的范围而言，我们也正努力在一个更宽泛的宏观审慎政策框架内实施监管——不仅关注单个金融机构的情况，而且关注整个金融体系的健康。
甚至在实施《多德—弗兰克法案》之前，我们就已经开始彻底检视自身的监管方法，以便更好地实现微观审慎与宏观审慎的政策目标。
我们在2009年设立了大型机构监管协调委员会。
这个高级别、跨学科的工作小组，从整个联储系统中汲取技术和经验，管理和监督最具系统重要性的金融机构。
通过协调委员会，我们对传统的、逐个机构检查的监管方法进行了补充，定期使用一种横向的、跨机构检查的方法来监督行业行为、日常交易和融资战略、资产负债表的变化、关联性及其他影响系统性风险的因素。
利用经济学家和金融市场专家的工作经验，协调委员会越来越多地采用改进的定量方法来评估被监督机构的情况及其可能对金融体系带来的风险。
联储加强跨机构监管的重要进展之一就是最近完成了第二部《综合资本分析与评估》（CCAR）。
在CCAR中，联储评估了19家最大的银行控股公司的内部资本筹划过程，以及这些银行在非常严重的假设情况下，包括失业率达到13%的峰值、股价下跌50%、房价再下降21%时的资本充足率情况。
从传统的安全和稳健的角度看，考虑每家银行的资本分布状况，我们关注的是这些银行在压力测试中是否有充足的资本维护金融稳定。
同时，我们也用常规方法对国内最大的银行机构进行评估，这也有助于更好地评价整个金融体系的承受力，包括在经济很不景气的情况下，银行体系是否具备继续向家庭和企业提供贷款的能力。
由于压力测试将成为有效的监管工具，我们正在评估最近的做法，以准确识别哪些因素可以很好地发挥作用，哪些方面还可以在实施和沟通过程中加以完善。
联储现在也经常使用宏观审慎方法分析重大经济事件对单个机构和整个金融体系的潜在影响。
复杂网络节点重要性评估及其应用研究
V12
3
0.015
0.9780
V13
2
0.005
0.8051
V14
4
0.030
0.9864
V15
3
0.010
0.8787
V16
2
0.005
0.6639
V17
2
0.005
0.6977
V18
2
0.005
0.7701
V19
3
0.015
0.9671
V20
2
0.005
0.8279
V21
2
0.005
0.8279
个概率满足
i
ki ki
j
基于pagerank的无标度网络模型的建立（3/6）
BA无标度模型的提出是复杂网络研究的一座里程碑，该模型从动 态演化的角度来描述复杂网络的形成。但相对于真实的网络，BA模型具 有一定的局限性。
许多实例表明，在真实网络中节点并不是简单的依靠度数来做优先 选择，这一假设过于简单。
增大的，其次新节点在进入网络后，往往倾向于与度数较大的节点产生连接，这
种特性就是经济学的“马太效应”或者叫“富者更富效应”。节点的度用ki来表 示，BA模型的构造过程如下：
1. 动态增长：从一个具有m0个节点的网络开始，每次一个新的节点加入进来， 并且与m（m≤m0）个已经存在的节点相连;
2. 优先连接：假设每个新节点与已存在的节点 相连的概率 i 依赖于ki ，那么这
一种基于互信息的评估指标的提出（4/10）
香农在信息论中将信息定义为事物运动状态或存在方 式的不确定性的描述，只有当信源发出消息通过信道 传输给信宿后，才能消除不确定性并获得信息。
中美上市银行高维网络结构特征与系统性风险传染
中美上市银行高维网络结构特征与系统性风险传染王子丰;周晔【摘要】基于2008年1月1日至2017年12月31日30家中美上市银行的数椐,运用Graphical LASSO算法估计和可视化了中关银行间的高维网络结构关联度,同时运用网络中心性、簇系数、小世界效应指数、网络密度等指标刻画银行网络拓扑结构特征和银行间系统性风险传染路径.研究发现:总体上中美银行之间的关联度较弱,系统性风险跨境传染的路径较少;大型银行及系统重要性银行在网络中的影响力较强,部分股份制银行也具有较强的信息溢出效应和调节能力,并且具有一定的小世界效应;金融危机或股灾期间,跨国银行网络的小世界效应和网络密度会增强,国内银行网络的小世界效应也会略有提升,系统性风险的传染路径也随之拓宽.强有力的救助计划或调控政策可以有效抑制,甚至削弱银行网络中的小世界效应,防止系统性风险通过关键节点向其他银行蔓延.【期刊名称】《金融经济学研究》【年(卷),期】2018(033)004【总页数】11页(P35-45)【关键词】复杂网络;系统性风险;Graphical LASSO算法;小世界效应【作者】王子丰;周晔【作者单位】首都经济贸易大学金融学院,北京100070;首都经济贸易大学金融学院,北京100070【正文语种】中文【中图分类】F830.9一、引言及文献综述关于银行网络与系统性风险的研究由来已久。
银行决策行为的复杂性、银行系统内部结构的高度关联性、银行间系统性风险传染渠道的多样性等因素使银行系统性风险成为十分复杂的研究对象。
网络模型为银行系统性风险提供了新的研究工具。
随着复杂网络模型和图算法的兴起，越来越多的学者开始运用网络模型来解决银行间的系统性风险问题。
目前，国内外许多学者基于不同的视角，运用网络模型对银行系统性风险进行研究。
回顾以往成果，与银行间网络结构和系统性风险相关的文献大致可分为三类。
第一类是基于股票市场信息溢出视角的网络模型。
Billo(2011)[1]基于主成分分析法和格兰杰因果网络模型对银行、对冲基金、证券公司和保险公司的月度股票收益进行研究，发现在过去10余年中，四个金融细分行业的系统关联性十分显著。
基于复杂网络的数据分析与挖掘研究
基于复杂网络的数据分析与挖掘研究随着信息与通信技术的不断发展，我们已经进入了一个数据爆炸的时代。
各种各样的数据源不断涌现，数据的规模和复杂度也在不断增加。
这时，数据分析和挖掘技术的发展成为了必然趋势，并受到了越来越多的关注和研究。
其中，基于复杂网络的数据分析和挖掘技术因其能够直观地展示数据之间的关系而备受瞩目。
一、复杂网络概述复杂网络是指由大量节点和连接构成的网络。
在复杂网络中，节点之间的连接会产生一系列的复杂性质。
例如，某些节点可能会具有极高的度数，而大多数节点的度数则会很低；也可能出现多个群组或社区，不同群组之间连接会更加稀疏。
这些复杂的属性使得复杂网络在很多实际问题上的建模和分析中发挥了重要的作用。
二、基于复杂网络的数据分析技术基于复杂网络的数据分析技术主要围绕着从网络结构中发现特定模式和规律。
例如，社交网络中的社区检测技术就是一种典型的基于复杂网络的数据分析技术。
社区检测的目标是将网络中紧密连接的节点分组成一个或多个社区，而将不同社区之间的连接稀疏化。
这种方法具有广泛的应用，例如在推荐系统、社会科学和复杂系统建模中。
另一个基于复杂网络的数据分析技术是节点重要性分析。
基于节点的在网络中的重要性，我们可以对网络的整体性质做出预测。
常用的节点重要性指标包括度中心性、介数中心性和PageRank等。
度中心性是指节点的度数，在社交网络中往往表示了节点的人际关系密度。
介数中心性是指节点在网络中的所有最短路径中所占的比例，它能够反映节点的“桥梁”作用。
PageRank则是一种基于网络连通性的节点重要性算法，在搜索引擎排名中广泛应用。
三、基于复杂网络的数据挖掘技术在基于复杂网络的数据挖掘技术中，最常见的应用是链接预测和异常检测。
链接预测是指根据给定网络结构，在缺失的边上预测可能的连接。
在社交网络中，这个预测能够帮助我们推荐潜在的朋友和关注的人物。
而异常检测则是一种检测网络中存在异常节点或节点行为的方法。
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198
金融
边巧妹 等
银行–实体间网络，并运用复杂网络理论，识别分析系统重要性银行、系统重要性行业及两者之间的 内部关联，以便监管部门，从宏观视角掌握经济金融关联网络的重要环节，对其进行重点监控，降低 管理成本。
2. 模型与数据
2.1. 银行间市场债权债务结构的估计模型
因涉及商业机密，我们无法获取银行间市场的完整信息，只有各银行对其他所有银行的总资产和总
37
郑州银行
恒丰银行
采矿业 建筑业 制造业 电力燃气及水生产和供应业 交通运输、仓储和邮政业 批发零售业 房地产业 信息传输 农林牧渔业 住宿餐饮业 其他服务业
DOI: 10.12677/fin.2019.93023
Figure 1. Interbank network diagram 图 1. 银行间网络
负债。鉴于此，本文采用最大熵和最小叉熵模型来获取银行间市场结构。假设银行间的债务矩阵为 N × N 阶的 X，如(1)：
xij
x1 j
x1N
a1
X N×N
xi1
xij
xiN
ai
(1)
xN1 xNj xNN aN
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金融
边巧妹 等
由模型(3)求得 26 个样本银行的银行间市场数据，结合其对 11 个行业的贷款数据，分别绘制银行间 网络，如图 1，银行–实体间网络，如图 2。网络图中的节点与代表含义如表 1。
Table 1. Node code 表 1. 节点代码表
节点
银行
节点
银行
节点
行业
1
中国银行
14
2
以银行为节点，模型(3)解出的银行间债权债务矩阵为边，绘制如图 1 的有向网络图。并基于复杂网 络理论，以度、中介中心性、加权平均度为指标，定量识别银行的系统重要性排名，如表 2。篇幅有限， 仅列部分银行。箭头：债权方→债务方；双向箭头：两银行有双向借贷关系。入度：该银行债权方数目， 出度：债务方数量，度 = 入度 + 出度。图中线条的粗细程度(边的权重大小)，代表两银行间的业务往 来规模大小。
2.2. 样本数据选取
本根据年报和 Wind，本文选取 26 个银行，11 个实体行业为样本。2015 年既是债务违约，房价大涨 等风险齐聚并有所表现的关键之年，也是“三去一降一补”等重要举措落地并化解风险的年份。其研究 意义重大，故本文模拟 2015 年的数据进行研究。
DOI: 10.12677/fin.2019.93023
Finance 金融, 2019, 9(3), 197-204 Published Online May 2019 in Hans. /journal/fin https:///10.12677/fin.2019.93023
Systematic Important Banks and Systematic Important Industries
鉴于此，本文立足全局视角，以实际贷款数据为依托研究整个经济体的内部关联网络。具体来说，由 年报搜集各银行在同业市场中的总资产与总负债，基于最大熵和最小叉熵原理，模拟出银行间市场的借贷 矩阵。另基于 Wind 数据库，搜集银行对实体行业的实际贷款数据。最后，在 Gephi 中绘制银行间网络和
DOI: 10.12677/fin.2019.93023
∑i l1l j lN
0
x1*j
x1*N
a1
X
* N
×
N
xi*1
0
xi*j
ai
(2)
x*N1
x* Nj
0
aN
∑i l1l j lN
交通银行Βιβλιοθήκη 153工商银行
16
4
招商银行
17
5
兴业银行
18
6
农业银行
19
7
光大银行
20
8
浦发银行
21
9
中信银行
22
10
建设银行
23
11
民生银行
24
12
平安银行
25
13
北京银行
26
华夏银行
27
广发银行
28
上海银行
29
宁波银行
30
杭州银行
31
成都银行
32
渤海银行
33
南京银行
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无锡银行
35
浙商银行
36
贵阳银行
而现代经济金融体系的复杂性、多元性、突发性等特征，决定其很难用一般方法来研究，目前较为 有效的工具是采用复杂网络模型。相关的国内外研究有：Allen 和 Gale (2000) [1]首次将复杂网络引入系 统性风险的研究。Bech (2008) [2]基于银行间网络对系统重要性银行做了判断。高国华等(2012) [3]基于负 二项式计数模型，研究了影响银行系统重要性的因素。欧阳红兵等(2013) [4]；邓向荣等(2015) [5]基于复 杂网络构建并识别了系统性风险在金融网络的传染。陈少炜等(2016) [6]基于复杂网络对银行间市场服从 核心外围结构进行了实证研究。方意等(2016) [7]基于持有共同资产网络模型研究系统性风险在银行间的 传染路径，设置阈值识别系统重要性银行。虽然学术界对系统性风险的研究甚多，但大多局限在金融体 系内部，研究风险的溢出效应，据此提出的管控措施有一定的局限性。且大多采用市场数据，而我国的 金融市场尚不发达，用市场数据不足以反映金融体系的全貌。
收稿日期：2019年4月21日；录用日期：2019年5月6日；发布日期：2019年5月13日
文章引用: 边巧妹, 翟永会, 佘小博. 系统重要性银行与系统重要性行业分析[J]. 金融, 2019, 9(3): 197-204. DOI: 10.12677/fin.2019.93023
边巧妹 等
摘要
—Research on Complex Network
Qiaomei Bian, Yonghui Zhai, Xiaobo She
Business School of Henan Normal University, Xinxiang Henan
Received: Apr. 21st, 2019; accepted: May 6th, 2019; published: May 13th, 2019
本文基于最大熵与最小交叉熵原理，采用矩阵法模拟出2015年银行同业市场的微观数据。结合2015年 银行–实体行业间的实际贷款数据，从经济金融关联网络的视角，用Gephi分别绘制出银行间网络，银 行–实体间网络。根据复杂网络的统计理论，以度、加权平均度、介数中心性等为衡量指标，识别并分 析系统重要性银行、系统重要性行业及两者间的内在关联。以期为监管部门立足全局视角，重点关注整 个经济体系的关键环节，把控系统性风险，降低管理成本，提供一定的指导意义。
Keywords
Complex Network, Minimum Cross Entropy, Systematic Important Bank, Systematic Importance Industry
系统重要性银行与系统重要性行业分析
——基于复杂网络的研究
边巧妹，翟永会，佘小博
河南师范大学商学院，河南 新乡
在我国现行的金融市场结构中，银行业的资产规模高达八成以上。作为金融体系的重要中介，银行 通过信贷业务与实体行业高度关联，其稳定性与各个行业密切相关。近年来，实体行业的信贷比例不断 攀升，“去杠杆”使得流动性趋紧，实体行业的潜在风险不断积累。一旦实体行业受到冲击，债权银行 坏账增加，实行信贷紧缩，进一步加剧实体行业财务状况的恶化，形成恶性循环。因此，重视金融体系 与实体经济的内在关联，立足全局视角，把握整个经济金融体系中的关键环节，对于实现“稳增长，控 风险”的目标尤为重要。
Abstract
Based on the maximum and minimum cross-entropy principle, this paper simulates the micro-loan data of the interbank market in 2015. Combining with the actual loan data of the corresponding bank-entity industry, the paper draws the inter-bank network and the inter-bank-entity industry network respectively with Gephi, from the perspective of economic and financial related network. According to the statistical theory of complex networks, the paper identifies and analyzes the systemic importance banks, the systemic importance industries and the internal relationship between them, taking the degree, weighted average degree and median centrality as the measurement indicators. It is hoped that this paper will provide some guidance for the supervisory authorities to focus on the key links of the whole economic system from the overall perspective, control system risks and reduce management costs.