Interbank and counterparty contagion
Bilateral exposures are arranged as a network and default cascades are simulated to see how losses spread from an initial failure and which institutions amplify them.
GRA · Banking Nexus
空間金融資本がハザード、エクスポージャー、移行と出会う場所
Network science for banking contagion
Network science maps how banks are linked through interbank lending, derivatives, common asset holdings, payment flows and shared service providers. It shows where a single failure could cascade, which institutions are central to the system, and why contagion differs from the sum of individual bank risks.
01目次
Network science for banking contagion in five parts.
02申請
What network science and contagion does here.
Network science and contagion study how the structure of connections among entities shapes the spread of failures, information and disease. It provides tools to analyse interdependent infrastructure, supply chains and financial システム. In financial stability, capital markets and investment and climate and hazards, network science identifies critical nodes and pathways through which shocks propagate across sectors. It informs targeted protection and diversification to limit cascades. The canonical description is on STEM コモンズ.
Overlapping portfolios and fire sales
Common holdings of securities and loans are mapped so that forced sales by one bank can be traced through price falls to losses at other holders.
Operational dependency mapping
Banks, payment systems, cloud and software providers are represented as a multilayer network to find concentration points whose failure would affect many institutions together.
03空間金融
決済の依存関係と、ノードが止まると何が止まるか。
一つの金融センターの障害が、決済リンクを通じてどのように広がり得るかを示します。リンクは設計上のものであり、実際の依存関係ではありません。
04データ
手法が使用するもの。
Datasets and records used by network science and contagion on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.
| データ | 役割 | ラベル |
|---|---|---|
| Supervisory large exposure and counterparty data | Bilateral links between institutions | 公表統計 |
| BIS international banking statistics | Cross-border exposures by country | 公表統計 |
| Payment system transaction data | Payment flow networks | 観測 |
| Registers of third-party arrangements | Service dependency links | 報告値 |
05監視
Network analysis.
この手法を追跡するためにチームが使う画面：その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
ネットワーク分析
Banking · Network science for banking · Run R-5964
単一障害点GRA · Banking Nexus
依存関係グラフ
nodes: assets · edges: dependencies
Most central nodes
| N3 | 0.25 | 4 | Critical |
| N4 | 0.16 | 12 | 平常 |
| N5 | 0.17 | 11 | 平常 |
| N6 | 0.18 | 8 | 平常 |
Cascade size under removal
06検証
結果の確認方法。
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
| 確認 | 実施方法 |
|---|---|
| Missing link sensitivity | Results are tested under alternative reconstructions of unobserved exposures, and the range is reported |
| Historical replay | Models are checked against known stress episodes and failures |
| Behavioural assumptions | Assumptions about liquidity hoarding, fire sales and recovery rates are stated and varied |
Network data are often incomplete or confidential. Static network models may miss adaptive behaviour during cascades.
07ストレステスト
資産へのショックが、システム全体の損失になる仕組み。
銀行間の伝染後にシステムが失う自己資本を、最初の打撃との対比で、レバレッジ、相互連関、回収率の変化に応じて示します。マクロプルーデンスの ストレステスト. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows Western Europe; the model itself is not tied to a place.
管理策
- 対外資産の減少
- 2.0%
- レバレッジ（資産を自己資本で割った値）
- 10 倍
- 総資産に占める銀行間取引の割合
- 10%
- 銀行間債権の回収
- 40%
- システム内の銀行
- 20
- 中核的な銀行
- 銀行の 20%
読み取り値
- 当初のショックで失われた株式価値
- 18.0%
- 伝染後に失われた株式価値
- 45.0%
- 伝染による追加分（DebtRank）
- 27.0 ポイント
- デフォルトに陥った銀行
- 0
数値、手法、出典
| ラウンド | システム資本の喪失（%） | デフォルトに陥った銀行 |
|---|---|---|
| 0 | 18.00 | 0 |
| 1 | 28.80 | 0 |
| 2 | 35.28 | 0 |
| 3 | 39.17 | 0 |
| 4 | 41.50 | 0 |
| 5 | 42.90 | 0 |
| 6 | 43.74 | 0 |
| 7 | 44.24 | 0 |
| 8 | 44.55 | 0 |
| 9 | 44.73 | 0 |
| 10 | 44.84 | 0 |
| 11 | 44.90 | 0 |
| 12 | 44.94 | 0 |
| 13 | 44.96 | 0 |
| 14 | 44.98 | 0 |
| 15 | 44.99 | 0 |
| 16 | 44.99 | 0 |
| 17 | 45.00 | 0 |
| 18 | 45.00 | 0 |
| 19 | 45.00 | 0 |
| 20 | 45.00 | 0 |
| 21 | 45.00 | 0 |
| 22 | 45.00 | 0 |
| 23 | 45.00 | 0 |
| 24 | 45.00 | 0 |
| 25 | 45.00 | 0 |
| 26 | 45.00 | 0 |
| 27 | 45.00 | 0 |
| 28 | 45.00 | 0 |
| 29 | 45.00 | 0 |
| 30 | 45.00 | 0 |
手法
- DebtRank Battiston ほか（2012）、Scientific Reports 2:541
- 差分 DebtRank Bardoscia and others (2015), PLOS ONE 10
- 金融ネットワークにおける伝染 Gai and Kapadia (2010), Proc. R. Soc. A 466
- 金融ネットワークにおけるクリアリング Eisenberg and Noe（2001）、Management Science 47
- 不確実性のファンチャート（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
データ
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
09ツインとカスケードのシミュレーター
Trace a shock in network science for banking contagion to the balance sheet.
Assembled from the Nexus Standards area profile 銀行: the shocks it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating shock and step through the cascade to see which exposures it reaches and where losses could concentrate. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise, not a forecast, a valuation, a rating or investment advice. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
- 熱帯低気圧
- 地震
- アイスジャム洪水
- 山火事
- ダム決壊
- Sea-ice loss
- 高潮（下流で誘発）
- 強い降雨（下流で誘発）
- 河川洪水（下流で誘発）
- Flash flood (set off downstream)
- 危険な高波（下流で誘発）
- 広域停電（下流で誘発）
- 大規模な避難（下流で誘発）
- 沿岸洪水（下流で誘発）
- Coastal erosion (set off downstream)
- Aftershock sequence (set off downstream)
- Fault surface rupture (set off downstream)
- Soil liquefaction (set off downstream)
システムと連成
- 銀行
- 中央銀行と金融監督当局 結合
- 保険と再保険 結合
- 都市と建築環境 結合
- デジタル、通信、プラットフォーム 結合
管理策
NS-0憲章と原則NS-3リスク記録の UNI（文法、旧体系との対照、割当権限）NS-9文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）NS-10方針と条項（機械可読な義務：定義、拘束、評価、執行）NS-11検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）NS-14適合性と外部標準との対照NRS-U2ユニバース platform profile: Banking NexusNRS-F2銀行の気候・自然・移行リスクNRS-H113ハザード・ファミリー：金融システムの脆弱性（NHS-1 soc.financial-system）NRS-K20ドメイン・パックのプロファイル：気候適応（DOMAIN-020）NRS-U8Universe プラットフォーム・プロファイル：Energy NexusNRS-D1リスク情報に基づく開発とプロジェクト審査
観測
- BIS statistics (banking, credit, debt securities, property prices) (listed for reference)
- IMF data services (IFS, FSI, WEO, GFS) (listed for reference)
- World Development Indicators (listed for reference)
- GLEIF Golden Copy (LEI Level 1 and Level 2 data) (listed for reference)
- Bank capital to assets ratio (%)
- Bank nonperforming loans to total gross loans (%)
- Domestic credit to private sector (% of GDP)
- (a) Number of commercial bank branches per 100,000 adults and (b) number of automated teller machines (ATMs) per 100,000 adults
例示の地理
- 西ヨーロッパ：152 の六角形セル
- 直近 30 分間の降雨強度（IMERG）、NASA GIBS
- 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
- 雲を透過した地表水、30 m（OPERA DSWx-S1 レーダー）、NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
10スチュワードシップ
手法を維持する者。
システム科学とモデリング stewards network science and contagion for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
11エクスポージャー、損失、資本
What network science for banking contagion means for exposure, loss and capital.
リスク責任者、監督当局、財務省が求めるエクスポージャー、損失、シナリオ、資本のビューと、それらが報告の根拠とする枠組み。構造は監督実務とアクチュアリー実務に従います。値は例示であり、価格、格付け、助言では決してありません。
波及経路
How a shock in network science for banking contagion reaches credit, market, underwriting, liquidity and operational risk, and feeds back.
NGFS 気候シナリオ · 気候変動リスク等に係る金融当局ネットワークIFRS S2 気候関連開示 · ISSBTCFD 提言 · 金融安定理事会 TCFD気候関連金融リスクの実効的な管理のための諸原則 · バーゼル銀行監督委員会
12接続済み
このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。
13質問
質問と回答。
What are the limits of network science and contagion in this field?
Network data are often incomplete or confidential. Static network models may miss adaptive behaviour during cascades.
結果はどのように確認されますか？
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
このページの値は実際のものですか？
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか？
報告書貢献する
このページからエビデンスを提供する。
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
グローバル・リスク・アライアンス（Global Risks Alliance）Banking Nexus金融・保険の準備度シナリオとストレステスト
- メールゲートウェイ GW-GRAこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書グローバル・リスク・アライアンス（Global Risks Alliance）貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
Banking Nexus
エクスポージャーまたは資本に関する問いをアライアンスに持ち込む。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法務
法的文書。
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