基于复杂网络的信用风险传染模型研究

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1、第22卷第11期中国管理科学Vo1．22。No．112O14年11月ChineseJournalofManagementScienceNOV．。2014文章编号：1003—207(2014)11—0001—10基于复杂网络的信用风险传染模型研究陈庭强，何建敏(1．南京工业大学经济与管理学院，江苏南京、211816；2．东南大学经济管理学院，江苏南京211189)摘要：本文从信用风险持有者的心理和行为角度对信用风险传染过程进行了分析，通过引入信用风险传染的主体行为因素，建立了信用风险传染的网络模型。借助严格随机占优理论，分别探讨了社会网络中个体之间的关联关系、个体的风险态度、个体的风险抵御

2、能力、金融市场监管者的监控强度和个体的网络结构特征对信用风险传染的影响机制，通过仿真实验进一步验证理论推到的正确性，并直观地刻画了信用风险传染的内部性和外部性对信用风险传染行为及其演化的影响。关键词：复杂网络；信用风险传染；心理与行为；随机占优；网络结构中图分类号：F830文献标识码：A风险传染，提出了债券组合的信用风险传染效应模1引言型，并推导出了信用风险传染下债券组合损失的分21世纪以来金融市场上信用风险的传染效应布模型。Jarrow和YuFanl4在强度模型下考虑了频繁发生，给几乎所有市场经济国家的金融市场和相关企业信用风险传染，他们在存活公司的违约强经济发展造成了严重的冲击。在金

3、融市场上，信用度中直接引入其他公司违约的影响，构建了违约强风险传染并不是简单的信用违约相依传染，而是掺度传染模型。但是，该模型只适用于单向传染，将交杂了信用风险持有者(主要是指金融市场上持有信互传染排除在外。Neu和Kihn[5]将信用风险传染用风险产品的投资者)心理行为因素、信用风险持有效应引入到CreditMetrics模型中，构建了信用风者构成的网络结构、市场监管者的行为因素等内生险传染的NK模型，捕捉交易对手风险对经济资本和外生因素。因此，信用风险在这些因素的交互作的影响。Giesecke和Weber[6构建了公司大型投资用的扰动或冲击下，在金融市场上进行复杂的非线组合的财务状况

4、受制于周期违约相关性和直接违约性扩散和传染，小则影响金融市场的运行和效率，大传染的局部交互邻居模型，研究了信用风险传染强则可能引发信用危机，造成金融市场发生“多米诺”度与公司商业伙伴的局部相互及其商业网络复杂性效应，影响社会和经济的发展。的关系。他们发现，局部的相互作用引起了投资组在新古典金融框架下，对信用风险传染的建模合损失的额外波动，而传染诱导损失依赖于商业网主要是基于随机理论的简约化模型和结构化模络复杂性。Egloff和Leippold【7]提出了债务人之间型[1一引，以期望通过这两类模型来描述债务人的信含有宏微观结构相互依赖的信贷组合传染模型。研用违约强度和违约损失率对债权人(主

5、要是指银行)究发现，微观结构的相互依赖性改变了信贷组合的的冲击和传染效应。Davis和Lo[3率先研究了信用损失的尾部特征。白云芬等在Jarrow和YuFanc钉模型基础上，引入一个双曲类型的衰减函数收稿日期：2012—0g一16；修订日期：2013—06—24来描述双方违约的相关性，构建了双曲衰减的违约基金项目：国家自然科学基金资助项目(71173098，11271109，传染模型。王倩等融合了KMV模型和JY模型71371051)；国家社科基金重大项目(12&ZD204)；中的思想，从结构模型角度出发将公司资产过程描述国博士后科学基金面上资助项目(2014M561626)；江苏高校哲

6、学社会科学研究资金资助项目成一个跳跃过程，构建了信用违约传染的结构化模(2014SJB08I)型。谢尚宇等。。考虑到多阶段状态变量的动态信作者简介：陈庭强(1983一)，男(汉族)，河南信阳人，南京工业大息对信用违约风险的影响以及宏观因素和公司个体学经济与管理学院博士后，博士，讲师，研究方向：金融工程与风险管理分析．因素等，提出了信用传染效应下信用违约的预测模中国管理科学型，并且通过在状态变量中包含的行业因素来刻画理行为因素、之间的关联机制及其网络结构特性纳行业间可能存在的信用风险传染效应。新古典金融入到信用风险传染研究中，并构建涵盖上述因素的框架下的信用风险传染研究主要假定信用违约完全

7、信用风险传染模型提供了理论依据和基础。李吴是外生的～，对行为主体的心理行为、之间的等l2]认为，复杂网络对复杂的金融系统有很好的描关联机制以及网络结构特征等内生性因素的影响在述功能，为描述金融市场个体之间的交互关系提供信用风险传染建模中未加以考虑和体现。然而，行了新路径。为金融最新研究认为，投资者具有典型的易感性、认因此，本文在现有相关理论研究基础上，尝试利知缺陷、风险偏好变动、遗憾厌恶、自控缺陷、趋利用复杂网络理论方法，将信用风险