融合局部聚类特征的银行间网络重构研究

邢佳亮，郭强，刘建国

(1.上海理工大学复杂系统科学研究中心 上海杨浦区 200093；2.上海财经大学金融科技研究院 上海杨浦区 200433)

银行间网络表征了银行间的债权债务联结，对研究银行间网络的系统性风险传染有着极其重要的作用[1]。由于银行间的真实拆借数据具有保密性，研究学者通常使用网络重构方法来确定银行间网络的构型及拆借金额。其中，最大熵方法(maximumentropy approach)是经典的网络重构方法，其思想源自信息论，通过求解最大化的网络结构熵产生银行间的拆借矩阵[2]。最大熵方法在银行间网络结构完全未知的前提下，通过创建完全连接的网络结构，确保风险敞口的平均化和多样化。然而，部分学者研究银行间真实网络结构后发现，最大熵方法重构的网络与实证网络存在较大偏颇[3-4]。文献[5]研究意大利银行拆借市场实证数据后表明，最大熵方法高估了系统性风险的传染范围，并不利于研究人员进行网络分析以及压力测试。因此，如何从实证网络的结构特征入手，重构更为接近真实网络结构的银行间网络，是研究银行系统性风险的学者着力解决的问题。

研究者发现，银行间实证网络是一个具有稀疏性、无标度和异配性的网络。文献[6]统计德国银行间敞口数据后发现，德国银行间网络呈现出一种“核心−边缘”的网络结构，少数核心银行作为网络中心，发挥着与外围银行进行资金融通中介的作用。文献[7]研究发现英国银行间同业拆借网络具有无标度特性。……