ロバストで疎なバンキングネットワーク推定【JST・京大機械翻訳】

Torri Gabriele; Torri Gabriele; Giacometti Rosella; Paterlini Sandra; Paterlini Sandra

文献

J-GLOBAL ID：201802288113444300 整理番号：18A1000108

ロバストで疎なバンキングネットワーク推定【JST・京大機械翻訳】

Robust and sparse banking network estimation

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資料名：
巻： 270 号： 1 ページ： 51-65 発行年： 2018年
JST資料番号： A0547A ISSN： 0377-2217 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

ネットワーク分析は,バンキング部門における全身リスクと財政的な混乱の研究における基本的なツールになっている。依然として,ネットワーク構造は,状態量子バンキングネットワーク構造に関するマイクロデータがしばしば利用できないか,または真のネットワークが観察できないので,雑音と凝集データから典型的に推定されなければならない。グラフィカルモデルは研究者がネットワーク構造を推論するのを助けることができるが,それらはしばしば非現実的仮定に頼ることに対して批判されている。それらはまた解釈が困難な密な構造をもたらす傾向がある。ここでは,まばらなバンキングネットワークを推定するための,tlassoモデルを提案した。tlassoは部分相関を通して銀行間の条件依存構造を捉え,関連するリンクのみが同定されるスパースネットワークを推定する。このモデルはまた,金融データの非Gauss性を説明し,それは異常値とモデルの誤仕様に対してロバストである。著者らの経験的解析は,クレジットデフォルトスワップデータからヨーロッパ銀行のサンプルの依存性構造を推定することに焦点を合わせた。バンキングネットワークにおけるコミュニティの存在が,全身リスクとcontag動力学に関して重要な役割を果たすことを観察した。また,ネットワークにおける各銀行の役割をより良く特性化し,財政的苦痛の伝達に対する最も関連するチャネルを同定することを可能にする強度中心性の分解を導入した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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ネットワーク法 , 人工知能

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