基于多层网络智能体分析的银行业系统风险研究：形成、传染与救助策略

With China’s economy stepping into three major trends, the economy has slowed down and financial deepening has been accelerating. How to prevent and resolve systematic risk has become the priority for financial supervisions. Modern financial theories believe that financial system is a complex adaptive system. The limited rationality of entity in the system is the reciprocal causation of systemic risk. This project analyzes systematic risk in Chinese banks from their behaviors on view of complex adaptive system and provides new insights. Thinking the commercial bank as microscopic agents which have bounded rationality, learning ability, inductive learning ability and adaptive ability. Specifically, this project conducts multi-layered networks，which is integrated by technological means to inbuilt the multi-agent modeling, simulation and evolutionary game of commercial banks. By evolutionary game Simulation，the project inspects the influence of strategy of commercial banks on systematic risk formation under information asymmetry and choice preference, by multi-agent modeling and simulation, it measures the influence of transaction exposure on systematic risk contagion by the exogenous shocks, it models the influence of liquidity injection behavior on reducing systemic risk based on the understanding of risk characteristics of commercial banks in China which provides the reference for the macroeconomic policy and regulatory risk management

现阶段，中国经济步入“三期叠加”的新常态，经济下行压力增大，金融深化加速推进，防范与化解系统性风险成为当前金融监管的首要目标。现代金融理论认为，金融市场是一个复杂适应系统，系统中主体的有限理性行为是系统风险产生的根源。本项目基于复杂适应系统思想，将商业银行作为有限理性、学习能力、归纳能力和自适应能力的微观智能体，从银行行为角度分析我国银行业系统风险问题，为系统风险分析提供一个新思路。具体而言，本项目构建多层复杂网络并整合嵌入到商业银行多智能体建模仿真与演化博弈分析中去，利用多层网络演化博弈仿真，考察信息不对称与选择偏好条件下商业银行策略行为对系统风险形成的影响；利用多层网络多智能体建模与仿真，测度外部冲击条件下商业银行交易行为对系统风险传染性的影响；在把握我国商业银行间的系统风险特征基础上，模拟分析流动性注入行为对降低系统风险的影响，为宏观经济政策的制定以及监管部门的风险处置提供参考.

现阶段，中国经济步入“三期叠加”的新常态，经济下行压力增大，金融深化加速推进，防范与化解系统性风险成为当前金融监管的首要目标。现代金融理论认为，金融市场是一个复杂适应系统，系统中主体的有限理性行为是系统风险产生的根源。而现有的研究主要还是以传统金融理论的完全理性、有效市场、一般均衡观点为基础，基于“历史会重演”或“遍历性”假设进行研究，与事实相悖。本项目尝试构建了多层复杂网络并整合嵌入到商业银行多智能体建模分析中去，利用多层网络模拟仿真，考察了信息不对称与选择偏好条件下商业银行策略行为对系统风险形成的影响；利用多层网络多智能体建模与仿真，测度了外部冲击条件下商业银行交易行为对系统风险传染性的影响；引入中央银行的救助策略，模拟分析了流动性注入行为对降低系统风险的影响。. 研究结果表明：首先，在多层网络条件下，同样规模外部冲击造成的系统风险的传染程度要显著的强于单个网路，系统重要性银行的测度与单个网络存在差异；其次，通过仿真模拟发现，大多数网络结构对于系统风险稳定性影响有限，但存在一些极特殊的网络结构会显著的增强的系统风险的传染性；网络结构密集度对系统风险传染的影响存在阈值效应，在一定的外部冲击之内，网络结构密度越强则越有利于风险的分散，但是一旦外部冲击超过一定的范围，网络的复杂程度越强，则系统风险的传染性越强。再次，商业银行在投资组合当中的分散投资行为不仅没有在整体上降低整体风险，反而由于风险暴露，导致整个体系的系统风险的累积。最后，系统风险救助策略分析发现，基于损失分摊规则的银行间救助策略要强于亲疏关系原则（侧重救助与自己关联性最强的银行），而流动性注入的效果要取决于银行风险损失的规模。