금융 네트워크에 대해서

 

금융 네트워크는 이상적으로는 직접 거래 또는 거래를 중개하는 능력을 통해서, 금융 주체(결제 카드 회사, 기업 은행 금융 거래 처리 등)의 집합과 그 사이의 링크를 기술하는 개념입니다. 금융 네트워크의 링크의 일반적인 예는 증권 보유(예를 들어 주식 공개 기업의 주식)인 기업의 주식 소유는 주식과 기업 사이의 링크를 표합니다. 네트워크 과학 용어에서는 금융 네트워크는 금융 노드로 구성되어 노드는 금융 기관 또는 참가자를 나타내는 날은 노드 간의 공식 또는 비공식 관계(주식 또는 채권 소유권)을 나타내는 엣지로 구성됩니다.

 

역사

금융 네트워크의 개념과 이용은 현대 금융 시스템이 고도의 상호 의존 관계를 보인다는 관측에 따라 등장했습니다. 세계화로 인해 다양한 조직의 재정적 상호의존 수준이 확대되었습니다. 주식, 자산, 재무 관계는 시간이 지남에 따라 고도로 유지되고 관여되고 있습니다. 이러한 경향은 특히 금융 위기에 대한 영향으로 인해 금융 업계의 큰 관심의 대상이 되고 있습니다.

 

위기는 금융 네트워크의 이해를 높이는 데 큰 역할을 해 왔습니다. 1998년 장기자본관리(LTCM)의 붕괴는 그 근본적인 중요성을 분명히 했습니다. 특히 LTCM 사례는 금융 네트워크에 내재된 숨겨진 상관관계를 강조했습니다. LTCM의 경우 일본 채권과 러시아 채권 사이의 재정적 상관관계가 예상보다 훨씬 높았습니다. LTCM은 이러한 상관관계를 과소평가하면서 이 관계를 거래하기 위해 상당한 위험(한때는 25:1을 레버리지했습니다)을 감수했습니다. 1997년 아시아 금융위기와 이후 1998년 러시아 금융위기는 서구 채권의 분산으로 이어져 LTCM의 붕괴를 야기했습니다. 그 후의 시장 위기는 금융 네트워크가 가져올 영향을 증명했습니다. 마찬가지로 2008년 금융위기 이후 많은 경제학자들이 금융시스템의 네트워크화된 구조가 시스템 리스크를 형성하는 데 중심적인 역할을 하고 있다고 생각합니다. 실제로, 그 후의 정책 행동의 대부분은 이러한 통찰에 의해 동기 부여되고 있습니다.

 

어플리케이션

이러한 통찰의 결과, 네트워크 과학의 개념은 금융 분야에 상호 적용되고 있습니다. 2008년 시점에서 이 분야의 문헌은 상당히 초기의 것이었습니다. 일반적으로 은행 간의 관계나 거래에 관한 데이터를 입수하는 것은 어렵습니다. 이로 인해 적용 가능한 사용 사례의 수가 제한될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 금융 네트워크 연구에는 몇 가지 주요 관심 분야와 응용 분야가 있습니다. 이들 중 일부는 금융 전염과 시스템 리스크, 은행 간 시장 형성 및 현재 금융 시스템의 특징입니다. 금융 네트워크의 다른 용도는 주식 상관 네트워크, 은행 간 네트워크 및 에이전트 기반 모델입니다. 에이전트 기반 금융 모델 중에는 한도 주문서를 이용하는 것도 있습니다. 이러한 예에서 트레이더는 적어도 한 거래소에 연결되어 거래소는 트레이더 간의 거래를 중개합니다. 또 다른 연구 분야는 금융 네트워크에서의 캐스케이드이며, 이는 과학자나 정책 입안자가 금융 위기를 완화하는 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다.

금융 네트워크에 적용되어 온 네트워크 과학의 개념은 많고 다양합니다. Stiglitz, et.al . 다층 네트워크의 배후에 있는 개념과 수학을 적용하여 금융 네트워크의 복잡성이 증가하는 비용을 평가했습니다. Debt Rank 알고리즘을 개발하기 위해 중앙집중성을 이용하였습니다. 이는 특정 기관이 그 관련성과 채무 수준에 따라 제기할 수 있는 시스템 리스크를 평가하기 위한 수단입니다. 금융 네트워크 구조에 관한 벤치마크 모델 개발에 널리 초점을 맞추고 있는 사람도 있습니다. 어떤 사람은 노드를 시스템의 합리적인 요소로 예측함으로써 경제성에 기초한 접근법을 취하는 사람도 있고, 보다 통계적인 물리학적 접근법을 취하는 사람도 있습니다. 이용 가능한 정보가 불완전한 경우가 많기 때문에 네트워크의 재구축 필요성에 의해 정당화된 접근법입니다.