너무 연결되어 실패하지 않음

Too connected to fail

"실패에 너무 연결돼 있다"(TCTF)라는 개념은 다른 기관과 너무 연결돼 있는 금융기관을 가리켜 실패하면 전체 시스템에 막대한 이직률을 초래할 수 있다.[1] "너무 커서 실패할 수 없다"는 이론과는 달리, 이 접근법은 특정 기관의 절대적 규모보다는 금융 시스템의 고도로 연결된 네트워크 특성을 고려한다.

TCTF의 목적적합성: 시스템 리스크

2007/2008년 외환위기는 금융기관이 고도로 상호연결된 네트워크를 형성하기 때문에 작은 혼란이 금융시스템에 큰 후퇴를 초래할 수 있다는 것을 강조하였다. 네트워크 과학의 관점에서, 이것은 일부 노드(기관)가 매우 높은 수준을 가지고 있다는 것을 의미한다. 즉, 노드들은 다른 많은 노드와 연결되어 있다. 결과적으로, 그들은 시스템의 중심적인 역할을 하는데, 이것은 장애의 경우에 매우 중요할 수 있다.[2] 이러한 효과를 인정하여 거시적 규제의 부활을 가져왔다.

측정 TCTF

어느 기관이 TCTF인지 결정하는 것은 "너무 커서 실패할 수 없다"는 이론의 경우처럼 간단하지 않다. 이 경우 자산의 가치나 금융서비스 규모와 같이 쉽게 측정할 수 있는 지표가 없다. 그러나, 네트워크의 주요 기관을 식별하기 위해 명확한 방법을 확립하려는 몇몇 접근법이 있다.

아이겐벡터 중앙성

나카스쿨은[3] 금융기관이 시스템적으로 중요한 은행과 높은 연계성(예: 은행간 대출시장/화폐시장 채널을 통한)이 있는 경우 제도적으로 중요하다고 주장한다. 그 결과, 그것들은 시스템적으로 중요한 은행 등과 높은 연계성을 가지고 있다면 시스템적으로 중요하다. 재귀적 정의는 연결 가중치 행렬의 아이젠데 구성을 수행하고 주 고유 벡터의 값에 비례하여 시스템적 중요성을 할당하는 것과 동등하다. 가중 연결 매트릭스에 대해 "비등적" 요인 보정은 가중 연결 매트릭스에 대한 세부 구성을 수행하는 것이 때때로 "감소" 시스템 중요도 점수(모든 금융 기관은 시스템 중요도 면에서 동일함)를 산출할 수 있는 가능성에 대해 수정하기 위해 여기에 도입된다. Nacaskul&Sabborriboon[4] 다음 위는 전체 시스템 개별 금융 기관 구부려지체계적인 영향력에 초점을 맞추지만 이를 전반적인 시스템이 어떻게 취약한 이건 시스템이 leverages가 힘을 발휘하는 균형이 안 맞는 하는 가에 대한 평가를 체계적 취약점 분석(SchweizerischeVereinigungfürAtomenergie)에 체계적 중요도 분석(SIA)을 연장한다.individual 금융 기관, 그리고 이 방법론을 태국 은행간 자금 시장 자금 조달 매트릭스에 적용했다.

노드 정도

네트워크에서 서로 다른 노드를 연결하는 링크를 정의하는 경우, 네트워크 과학 방법론을 사용하여 특정 노드의 TCTF 기능을 검사할 수 있다. 기관의 역할에 대한 가장 간단한 사고방식은 그 기관이 가지고 있는 연결의 수인데, 이를 노드의 정도라고 한다. 네트워크 종류에 따라 인·아웃도 정의가 가능하다. 핵심 플레이어를 알면 표적 공격(shock)을 시뮬레이션하여 네트워크와 관련된 위험을 테스트할 수 있다.

이 방법의 한 예는 콜롬비아 금융시장 [5]내 시스템 리스크를 분석한 레온 외 연구진의 논문이다. 그들은 어떤 기관의 내부거래를 총거래가액에서 그것의 몫으로 정의하고, 지불시스템에서 거래된 총 연결수에서 외부거래를 그것의 몫으로 정의했다. 이러한 측정 기준을 사용하여 그들은 시스템의 주요 기관을 식별할 수 있는 중앙집중성 지수를 구성했고, 충격에 대한 네트워크의 저항성을 시험할 수 있도록 했다.

BeliefLrank(피드백 중심성)

기관의 TCTF 특징을 측정하는 또 다른 방법은 피드백 중심성의 개념에 기초한다. 이것에 대한 한 가지 예는 Battiston 등지에 소개된 BeliefLrank이다.[6] 저자들은 금융기관을 노드(node)로 정의하고 가장자리를 미지불 채무액에 따라 가중되는 대출관계로 규정했다. 그리고 나서, 그들은 모든 노드에 대해 BelieLrank를 계산했는데, 이 계산은 특정 노드의 고통의 경우에 총 경제적 가치 중 어떤 부분이 잠재적으로 영향을 받을 수 있는지를 측정한다. 이를 통해 2008~2010년 미국 내 주요 금융기관을 파악했다.

참고 항목

참조

  1. ^ Haldane, A.G. & May R. M. (2011) 금융 생태계의 시스템 리스크. 자연. 469(7330): 351–5. doi:10.1038/자연09659.
  2. ^ J. A. (2010) 찬라우. 대차대조표 네트워크 분석 : 글로벌 및 국내 은행 시스템의 과연결-실패 리스크 분석 국제통화기금(IMF) 워킹페이퍼. WP/10/107. 2010년 4월.
  3. ^ Nacaskul, P. (2010) Systemic Import Analysis (SIA) – Application of Entropic Eigenvector Centrality (EEC) Criterion for a Priori Ranking of Financial Institutions in Terms of Regulatory-Supervisory Concern, with Demonstrations on Stylised Small Network Topologies and Connectivity Weights, 14 May 2010, Bank for International Settlements (BIS) Asian 리서치 금융 안정 네트워크 워크샵, 2012년 3월 29일, 쿠알라룸푸르 은행 네가라 말레이시아. SSRN 1618693. doi:10.2139/ssrn.1618693.
  4. ^ Nacaskul, P. & Sabborrivoon, W.(2011) 체계적 위험 – 태국 은행간 연결 매트릭스의 고유 벡터 중심성 분석에 기초한 식별, 평가 및 모니터링(2011년 12월 27일). SSRN 2710476. doi:10.2139/ssrn.2710476.
  5. ^ 레온, C, 마차도, C, 세페다, F. & Sarmiento, M.(2011) Too-Connected to-Fail 기관 및 결제 시스템의 안정성: 금융당국의 당면 과제 평가. 보라도레스 데 이코노키아 2011년 644호. SSRN 2101221.
  6. ^ 바티스톤, S, 풀리가, M, 카우식, R, 타스카, P. & 칼다렐리, G. (2012) 채무 순위: 너무 중앙 집중적이어서 실패하지 않는가? Financial Networks, Federation and Systemal Risks. 과학 보고서 2.141. 2012년 8월 2일. doi:10.1038/srep00541.