Research press release


Scientific Reports

Financial networks: Too central to fail?

金融規制当局者と金融政策立案者は、「大き過ぎてつぶせない」金融機関だけでなく、「中心性が高すぎてつぶせない」金融機関にも注目すべきだとする見解を示した論文が、今週、Scientific Reportsに掲載される。今回の研究は、金融危機の際に米国連邦準備銀行が行った緊急融資を分析し、金融ネットワーク内で個々の金融機関が占める位置の重要性を明確に示している。

金融システムの大きな部分で決済不履行が起こるリスク(システミックリスク)は、金融機関間の金融エクスポージャーネットワークに依存しているが、一つのネットワーク内で、金融システムの安定にとって最も重要な金融機関を特定しようとしても、広く受け入れられた方法がない。今回、S Battistonたちは、フィードバック中心性の指標(例えば、PageRank)にヒントを得て、システムに対する影響を示す新しい指標を導入し、これをDebtRankと命名した。そして、このDebtRankを用いて、2008~2010年に実施された総額1兆2000億米ドル(約96兆円)の緊急融資プログラムで米国連邦準備銀行から融資を受けた金融機関の情報に関して最近発表されたデータセットの分析を行った。


Financial regulators and policy makers should focus on financial institutions that are ‘too central to fail’ as well as those that are ‘too big to fail’, research published in Scientific Reports this week suggests. The quantitative analysis of emergency loans made by the US Federal Reserve Bank during the financial crisis highlights the importance of an institution’s position within a financial network.

Systemic risk - the risk of default of a large portion of a financial system - depends on the network of financial exposures among institutions, but there is no widely accepted method for working out which institutions in a network are the most important to the stability of the system. Inspired by feedback-centrality measures in networks, such as PageRank, Stefano Battiston and colleagues introduce a new measure of systemic impact, which they call DebtRank. They use DebtRank to analyze a recently released data set with information on the institutions that received aid from the US Federal Reserve Bank through its US$1.2 trillion emergency loans programme from 2008 to 2010.

The authors find that during the peak of the crisis, a group of 22 financial institutions, which received most of the loans, became more central to the network, which means that the default of each one would have a larger economic impact on the whole network. Even small, dispersed shocks to individual banks could thus have triggered the default of a large portion of the system. The authors note that because the network of impact used in the study is a proxy of the real, unknown network, the findings should be regarded with caution, but the study shows the kinds of insights that can be gained using DebtRank.

doi: 10.1038/srep00541

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