資金取引ネッ卜ワークモデルに基づく連鎖破結リスク分析

摘要

金融機関における連鎖破綻リスクを回避するため,システミックリスクに関する資金取引ネットヮークの研究が,欧州を中心にグロ一バルで活発に行われてきている.本研究では,Erdos-RenyiネツトワークとBarabasi-Albertモデルで構成した銀行間資金取引ネットヮークモデルを構築し,ネットヮーク特性を考慮することで,最小限のコストで破綻の連鎖を低減する方策を新たに提案する.エージェントベースモデリングを用いて検証を行った結果,破綻の連鎖を止める目的で実施する資金援助が,結果的に連鎖を増加させてしまう場合があることを検証し,資金援助や資本増強を実施する金融機関の選定の重要性を明らかにした.また,金融機関を選定する手法としてXgboostが有効であることを示し,精度を上げるための新しい方策を提案する.これは,金融機関の資金取引ネットヮーク分析の特性を,公的資金の投入に対する確実性の向上を図るリスク指標を提言している意味で経済効果は大きい.