Оценка системного риска через многослойные финансовые сети и динамику распространения шоков с применением методов перколяции и стохастического моделирования на реальных данных

Аннотация

В статье предлагается комплексный подход к количественной оценке системного риска на основе моделирования многослойной финансовой сети, объединяющей три ключевых канала распространения шоков: межбанковское кредитование, контрагентские риски по внебиржевым деривативам и заражение через общие активы. Эмпирической базой служит агрегированный и анонимизированный массив данных по 520 европейским финансовым институтам за 2019–2023 гг., включающим банки (в том числе G-SIBs), страховые компании и инвестиционные фонды. Для каждого слоя рассчитываются основные сетевые метрики (плотность, степень узлов, кластеризация, длина пути), после чего устойчивость системы анализируется с применением перколяционного моделирования при случайных и целевых шоках, а также стохастического агент-ориентированного моделирования в ряде макроэкономических стресс сценариев. Показано, что слой деривативов формирует наиболее плотную и кластеризованную ядро периферия структуру и обеспечивает наиболее быстрый канал распространения шоков; дефолт 1% наиболее центральных институтов способен инициировать каскад, охватывающий свыше трети системы. Наибольшее усиление интегральных индексов системного риска вызывают падение фондового рынка и расширение кредитных спредов, активирующие канал общих активов. Декомпозиционный анализ подтверждает диспропорционально высокий вклад глобальных системно значимых банков в совокупный системный риск при одновременной значимости риска стада со стороны большого числа средних банков и небанковских посредников. Полученные результаты демонстрируют необходимость сетевого и многослойного подхода к макропруденциальному регулированию.