CDSデータを使った銀行の相互接続性分析

銀行や金融機関が互いにどのように影響し合うかを理解するのは、特に危機的な時期には超重要だよね。過去の金融危機を見ても、一つの銀行の問題が他の銀行にも影響を及ぼすことがわかったし。最近では、アメリカやヨーロッパの銀行が大きな挑戦に直面した事例があって、特にCOVID-19のパンデミックや2022年の金利上昇の時に目立ったんだ。このア記事では、特に信用デフォルトスワップ（CDS）を使って、これらの地域の銀行のリスクや困難の確率を分析する方法を探っていくよ。

#ファイナンシャル感染

ファイナンシャル感染とは、金融システムの一部に問題が生じた時に、それが他の部分に広がることを指すんだ。例えば、2008年の金融危機では、住宅市場の崩壊が多くの機関に影響を及ぼしたんだよね。最近では2023年に、シリコンバレー銀行やクレディ・スイスなどが崩壊して、世界の金融システムに波紋を広げた。こういった影響がどのように一つの機関から別の機関に伝播するかを理解するのは、投資家や規制当局、政策立案者にとってすごく重要。

#銀行のリスクとCDS

信用デフォルトスワップ（CDS）は、借り手のデフォルトに対する保険を提供する金融契約なんだ。借り手が借金を返せない場合、CDSを買った側が補償を受け取ることができる。CDSスプレッドはこの保険のコストを反映していて、デフォルトリスクに対する市場の見方を示してる。スプレッドが高いと、そのリスクが高いと見なされてるってこと。

CDSのデータを使って、異なる銀行間での困難がどう広がるかをモデル化できるんだ。つまり、個々の銀行の困難の確率が時間とともにどのように変化するかを見ていくんだ。

#銀行の困難確率のモデリング

銀行の困難確率を分析するために、いくつかの統計モデルを使うことができるんだ。これらのモデルは、一つの銀行の困難が他の銀行にどう影響するかを理解し、予測するのに役立つ。私たちは構造化ファクターコピュラスを使うことを提案していて、これにより複数の銀行間の複雑な関係を捉え、共通の要因（システマティックリスク）と個別の要因（イディオシンクラティックリスク）の両方を考慮することができるんだ。

#感染のタイプ

考慮すべき感染の主なタイプは二つあるよ：

1. システマティック感染: これは共通の要因が複数の銀行に同時に影響を与えるときに起こる。例えば、経済の低迷や金利の変動が同じように銀行に影響を与えることがあるね。

2. イディオシンクラティック感染: これはある銀行の問題が他の銀行に広がるとき、たとえば貸付や共有投資を通じてつながっている場合に発生するよ。

#依存関係の重要性

銀行間の関係はリスクを理解するための要だよ。一つの銀行の問題が他の銀行にも影響するなら、大きな危機の可能性が高まるんだ。銀行間の依存関係の構造を分析することで、こういったリスクをより正確に捉えることができる。

#方法論

私たちの分析では、ヨーロッパとアメリカの特定の銀行について、16年以上にわたる日次CDSデータを収集したんだ。この期間は様々な金融危機を含んでいて、困難な時に銀行がどう反応したかを観察することができた。

私たちはCDSデータを分析し、困難確率をモデル化するために特定の統計的手法を用いたよ。使ったモデルは：

1. マルチファクターコピュラス: これは銀行に影響を与えるリスクの複数の源泉を考慮できるんだ。

2. 構造化ファクターコピュラス: これは地理的な特性に基づいて銀行をグループ化する方法を提供するよ。

3. ファクター・バインコピュラス: これは銀行間の複雑な関係をより効果的にモデル化するのに役立つ。

#バリアショナルベイズ推定

私たちは、モデルのパラメータを推定するためにバリアショナルベイズという方法を使ったんだ。この手法は、大規模なデータセットでも迅速な計算ができるから便利なんだよね。

#実証結果

私たちの発見は、選定した期間内におけるアメリカとヨーロッパの銀行間の関係が、システマティック及びイディオシンクラティック要因の両方に影響されていたことを示しているよ。適用したモデルは、これらのダイナミクスをうまく捉えることができたんだ。

#時間を通じた結果

CDSデータを分析することで、COVID-19のパンデミックや金利の引き上げ時に、銀行セクターの困難のキー期間を特定したんだ。この時期には銀行間の困難の確率が増加して、広範な懸念が反映されたね。

#共同および個別の困難確率

私たちは、多くの困難の確率に関する指標を計算したよ、具体的には：

• 個別の困難確率: これは特定の銀行が困難になる可能性を示す。

• 共同の困難確率: これは複数の銀行が同時に困難になる可能性を示す。

• 期待される困難の割合: これはもし一つの特定の銀行が問題を抱えた場合に、どのくらいの銀行が困難になるかを測る。

• 期待されるショートフォール: これは複数の銀行が困難の場合に予想されるCDSスプレッドを測定するんだ。

#議論

私たちの分析からの結果は、銀行のつながりを強調してるんだ。金融的ストレスの期間中、困難の可能性が大幅に高まることがわかった。この情報は規制当局や政策立案者にとって有益で、特に不安定な経済時に銀行を注意深く監視する重要性を示しているよ。

#規制当局や政策立案者への影響

金融システム内で困難がどう流れるかを理解することで、リスクを緩和するためのより良い政策を作る助けになるんだ。CDS市場を監視し、私たちが話したようなモデルを使えば、規制当局は危機の潜在的な兆候を早めにキャッチできるよ。

#結論

要するに、私たちの研究は銀行間の金融感染をモデル化する重要性を強調しているんだ。信用デフォルトスワップを使うことで、潜在的なリスクを把握し、一つの機関から他の機関に困難がどう広がるかを理解できる。洗練された統計モデルを使うことで、銀行セクターの脆弱性をより良く予測できるし、それがますますつながった世界での金融安定性を確保するのに必要なんだよ。

#今後の研究の方向性

今後の研究では、地政学的な出来事や技術の変化など、外部要因が銀行の相互関係にどのように影響するかをさらに探ることができるね。また、分析の地理的な範囲を広げることで、グローバルな金融システムやリスクについてのより多くの洞察を得ることができるかもしれない。

#参考文献