于瀟瀟 劉廣合

摘要：近年來(lái)，金融危機(jī)的頻繁爆發(fā)使得金融風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域的關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)向了金融機(jī)構(gòu)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染。研究金融系統(tǒng)內(nèi)高度聯(lián)系性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染的作用效果，文章從正反兩種觀點(diǎn)出發(fā)，從金融風(fēng)險(xiǎn)傳染定義、金融網(wǎng)絡(luò)模型及相關(guān)理論、金融網(wǎng)絡(luò)仿真及相關(guān)實(shí)證研究三個(gè)方面對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)行了較為全面的梳理與評(píng)述，并對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望，目的是為從事該領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的學(xué)者和監(jiān)管部門提供借鑒和思路。

Abstract： In recent years， the frequent outbreak of the financial crisis has shifted the focus of the financial risk research field to financial institutions risk contagion. The article is based on the positive and negative effects of the highly connect in financial system. From the three aspects （the definition of financial risk contagion， the financial network model and related theories， simulations and related empirical research）， the relevant studies at home and abroad were comprehensively reviewed， and the future development trend is forecasted. The purpose is to provide reference and ideas for scholars and supervisory departments engaged in this field.

關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)模型；金融風(fēng)險(xiǎn)傳染；同業(yè)拆借市場(chǎng)；研究綜述

Key words： networks model；financial contagion；interbank market；research review

中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2018）26-0270-04

0 引言

在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)中，伴隨金融工具種類不斷增加、金融交易持續(xù)深化，各類金融機(jī)構(gòu)之間關(guān)系愈加復(fù)雜。其中一家金融機(jī)構(gòu)倒閉可能導(dǎo)致整個(gè)金融體系崩潰，進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重沖擊，以雷曼投行破產(chǎn)為標(biāo)志的美國(guó)次貸危機(jī)正是這一過(guò)程的體現(xiàn)。與此同時(shí)，近幾年網(wǎng)絡(luò)科學(xué)發(fā)展迅猛，并逐步應(yīng)用于金融傳染的相關(guān)研究，成為金融風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域新方向。盡管當(dāng)前還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一框架將其置于經(jīng)濟(jì)理論研究范圍內(nèi) （Summer，2013）[1]，但國(guó)內(nèi)外很多論文都涉及這一主題，且大致分為兩種觀點(diǎn)：

其一，具有高度聯(lián)系性的金融網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)會(huì)促使風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)偅憩F(xiàn)為系統(tǒng)更具有抵抗彈力。以高度聯(lián)系性作為前提，每一個(gè)體機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的沖擊，經(jīng)分?jǐn)偤笠蜃銐蜉p微可以被系統(tǒng)抑制，例如：Brunnermeier和Pedersen （2009）[2] 與Geanakoplos （2009）[3] 對(duì)減價(jià)出售在市場(chǎng)資金流動(dòng)性方面的研究；

其二，具有高度聯(lián)系性的系統(tǒng)難以抵抗危機(jī)擴(kuò)大機(jī)制所帶來(lái)的嚴(yán)重后果，表現(xiàn)為系統(tǒng)更易于危機(jī)傳染。Shin （2010）[4] 討論了這一經(jīng)濟(jì)機(jī)制，他展現(xiàn)了中介鏈條如何在一段時(shí)間內(nèi)使金融機(jī)構(gòu)更依賴于資本市場(chǎng)并因在杠桿率、資產(chǎn)價(jià)格與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)作用下擴(kuò)大了反饋循環(huán)。

1 金融風(fēng)險(xiǎn)傳染的定義

“傳染”一詞源于流行病學(xué)，成為金融研究的學(xué)術(shù)名詞卻是最近20年，當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)傳染適用于金融風(fēng)險(xiǎn)的范圍仍然存在著一定分歧。

多數(shù)學(xué)者從現(xiàn)象視角將其定義為：傳染性是指一個(gè)或一組市場(chǎng)、國(guó)家或機(jī)構(gòu)遭受的沖擊（如金融危機(jī)）蔓延至其他市場(chǎng)、國(guó)家或機(jī)構(gòu)的過(guò)程，該過(guò)程可觀察到各國(guó)股價(jià)、匯率、主權(quán)債務(wù)利差以及資本流動(dòng)發(fā)生高度的同步性變動(dòng) （張磊，2013）[5]，依據(jù)該定義金融機(jī)構(gòu)尤其是銀行同業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)蔓延可被稱為“傳染”。

然而，一些學(xué)者認(rèn)為，并非所有的沖擊傳播現(xiàn)象都能成為傳染性，例如Karolyi （2003）[6] 認(rèn)為傳染是“非理性的協(xié)同運(yùn)動(dòng)”，即在剔除“基于基本面的協(xié)同運(yùn)動(dòng)”和“基于理性投資者的協(xié)同運(yùn)動(dòng)”后市場(chǎng)間的協(xié)同運(yùn)動(dòng)。因此當(dāng)我們將研究范圍從銀行同業(yè)間擴(kuò)大至市場(chǎng)、國(guó)家間時(shí)需要首先證明其是否滿足傳染性的定義。

2 金融網(wǎng)絡(luò)模型及相關(guān)理論

自Boss等（2004）[7] 開(kāi)始，有關(guān)銀行間同業(yè)拆借的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的研究就出現(xiàn)在各種不同文獻(xiàn)中：在基礎(chǔ)模型中，各個(gè)銀行是節(jié)點(diǎn)，如果兩個(gè)銀行間存在貸款聯(lián)系，就會(huì)在兩者之間存在一條連線將其相連，這些線也可以根據(jù)負(fù)債的大小被加粗。自此，金融網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展一觸即發(fā)，在結(jié)構(gòu)與內(nèi)容上不斷突破，旨在最大程度的模擬現(xiàn)實(shí)情況。

2.1 金融網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型及發(fā)展

2.1.1 金融網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)拓?fù)淠Ｐ?/p>

早期有關(guān)國(guó)有銀行間同業(yè)拆借的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ褪荁oss等（2004）[7] 引入研究的，作者研究了大約十個(gè)銀行間拆借的模型，包含了900個(gè)同業(yè)間債務(wù)聯(lián)系，其中模型數(shù)據(jù)來(lái)源于2000-2003年奧地利中央銀行 （OeNB） 的季度數(shù)據(jù)資料（圖1）。

該基礎(chǔ)模型依據(jù)奧地利銀行分布及拆借特征體現(xiàn)出了網(wǎng)絡(luò)模型中心-邊緣的結(jié)構(gòu)特征與同業(yè)間堆疊層次化的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，并由此引出了節(jié)點(diǎn)度這一網(wǎng)絡(luò)技術(shù)用語(yǔ)。但作為該領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型，其在方向復(fù)雜性與數(shù)據(jù)處理方面仍值得研究與提升。

2.1.2 基礎(chǔ)模型發(fā)展過(guò)程

通過(guò)觀察奧地利銀行間網(wǎng)絡(luò)示意圖，可以發(fā)現(xiàn)該基本模型所能研究的關(guān)聯(lián)類型受到限制，隨后Boss等（2006）[8] 和 Elsinger （2009）[9]在內(nèi)容上完善了該基礎(chǔ)模型，將銀行間負(fù)債和股本的拆借包括在內(nèi)；除此外，這一圖像通過(guò)增加方向復(fù)雜性得到進(jìn)一步完善，具體表現(xiàn)為引出了“出度”與“入度”，且出度與入度的冪次定律的指數(shù)在2-3之間，這一特點(diǎn)也在許多其他的網(wǎng)絡(luò)模型中被證實(shí)（Newman，2012）[10]；在數(shù)據(jù)處理方面，Cont等（2013）[11] 研究巴西銀行間同業(yè)拆借模型使用數(shù)據(jù)集作為依據(jù)，這被公認(rèn)為是比Boss等（2004）[7] 在數(shù)據(jù)方面處理得更好的解決方法。

2.2 金融網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論發(fā)展

在過(guò)去的十年里，一些文獻(xiàn)嘗試從理論角度在同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)模型的情景下解決金融穩(wěn)定的問(wèn)題。但是在破產(chǎn)倒閉與流動(dòng)性不足的傳染問(wèn)題上，孤立的研究機(jī)構(gòu)是不夠的，同樣在一般均衡理論與博弈論的指導(dǎo)下研究金融機(jī)構(gòu)也是不夠的。

2.2.1 傳染性資不抵債

Allen和Gale （2000）[12] 研究了一個(gè)例子，銀行位于的不同的地區(qū)共同面對(duì)負(fù)相關(guān)的流動(dòng)性沖擊（圖2）。

如左側(cè)，不完全聯(lián)系：當(dāng)其中一個(gè)地區(qū)發(fā)生危機(jī)時(shí)，循環(huán)的同業(yè)拆借會(huì)使得危機(jī)傳染的強(qiáng)度更大；如右側(cè)：完全聯(lián)系：其在危機(jī)發(fā)生時(shí)的抵抗彈力明顯高于左側(cè)。

盡管這篇文獻(xiàn)使用了一個(gè)形式簡(jiǎn)單的例子，但是這篇文獻(xiàn)是非常有影響力的，主要體現(xiàn)在它將這一研究銀行運(yùn)行過(guò)程中存款人對(duì)資金流動(dòng)性要求之間發(fā)生協(xié)調(diào)失衡問(wèn)題的古典模型 （Diamond和Dybvig，1983）[13] 與同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ秃蛡魅拘再Y不抵債這一問(wèn)題進(jìn)行了結(jié)合。不過(guò)這一結(jié)果是很難去概括的，同時(shí)我們?nèi)耘f不清楚結(jié)果是取決于具體的設(shè)置還是示例的對(duì)稱性。

2.2.2 流動(dòng)性的理論僵局

另一篇具有影響力的文獻(xiàn)來(lái)自于同一時(shí)期的Freixas等（2000）[14]，作者證明了網(wǎng)絡(luò)接觸模型與在一個(gè)由提供流動(dòng)性資金的銀行組成的金融系統(tǒng)中產(chǎn)生的均衡產(chǎn)出是有關(guān)系的，例如，Allen 和Gale （2000）[12] 中，有一個(gè)系統(tǒng)：銀行各自做坐落在不同的地區(qū)并且在框架 （Diamond和Dybvig，1983）[13]中單獨(dú)被模擬，在每個(gè)地點(diǎn)之間存在存款人移動(dòng)性，并且存款人只能將他們的資金投資于在他所在地的銀行中。

盡管這些論文都在流動(dòng)性資金供給的博弈論模型與同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)模型中搭建了相通的橋梁，但再給一個(gè)更加綜合的分析就變得困難。盡管嘗試給出一個(gè)一般化的結(jié)果 （Lagunoff 和Schreft 2001[15]，Dasgupta 2004[16]，Leitner 2005[17]） 或者追求將研究更加系統(tǒng)化，但在網(wǎng)絡(luò)模型與金融危機(jī)傳染上的理論文獻(xiàn)研究仍是近乎空白，形成研究僵局。

不過(guò)最近，領(lǐng)域內(nèi)對(duì)金融系統(tǒng)理論網(wǎng)絡(luò)模型又產(chǎn)生了新一輪興趣，例如，Zawadowski （2013）[18]，分析同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)模型在OTC市場(chǎng)中是如何引誘銀行們產(chǎn)生導(dǎo)致個(gè)別問(wèn)題傳播成為系統(tǒng)性危機(jī)的危機(jī)轉(zhuǎn)換行為，希望能夠在理論上有所突破。

3 仿真及相關(guān)實(shí)證研究

在一場(chǎng)嚴(yán)重的銀行業(yè)危機(jī)中，當(dāng)局通常不會(huì)處于被動(dòng)地位袖手旁觀，相反，當(dāng)局會(huì)采取各種形式的救援行動(dòng)。因而想要從歷史經(jīng)驗(yàn)中研究這一多米諾傳染效應(yīng)的研究人員并沒(méi)有足夠的觀察數(shù)據(jù)及結(jié)果支持他的研究，這樣研究人員在開(kāi)展傳染分析研究時(shí)便只能采用仿真模擬。

國(guó)外學(xué)者在這一領(lǐng)域較為領(lǐng)先，開(kāi)拓性質(zhì)的論文（Furfine，2003）[19]利用仿真出來(lái)的金融網(wǎng)絡(luò)模型研究當(dāng)前支付系統(tǒng)下合約對(duì)方的拖欠行為，但是文獻(xiàn)研究的興趣很快轉(zhuǎn)移到了銀行系統(tǒng)（Worms，2004[20]；Wells，2004[21]；Elsinger等，2006[22]，2005[23]），同時(shí)，根據(jù)大量來(lái)自全世界的數(shù)據(jù)集產(chǎn)生了許多有關(guān)資不抵債傳染與多米諾效應(yīng)的仿真研究，仿真研究的真實(shí)性也在不斷提高，例如，在之后的一些文獻(xiàn)中，Alessandri等（2009）[24] 在Cifuentes， Ferrucci 和 Shin（2005）[25] 之后，放松了“獨(dú)立違約且外生”這一假定；Elsinger（2009）[26] 恰當(dāng)?shù)卦诜抡嬷袑鶆?wù)并不是相同年限這一情況考慮在內(nèi)。盡管仿真效果不斷提高，但需要承認(rèn)的是，對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)證研究，不同于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論研究，首先面對(duì)的問(wèn)題是將基于某種研究背景的金融網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出來(lái)。一種是利用真實(shí)的金融機(jī)構(gòu)間關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)（Boss等，2004[7]；Anand等，2017[27]）這些數(shù)據(jù)往往掌握在各國(guó)央行或者政府部門手中；二是使用仿真的網(wǎng)絡(luò)生成方法（Soram？覿ki和Cook，2012[28]）或合成數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行研究（Doeherty等，2010[29]），生成數(shù)據(jù)的參數(shù)往往從真實(shí)數(shù)據(jù)中獲得，因此真實(shí)且全面的數(shù)據(jù)獲取是研究發(fā)展的一大阻礙。

對(duì)比國(guó)外的相關(guān)研究，國(guó)內(nèi)這一領(lǐng)域發(fā)展相比國(guó)外較慢，但國(guó)內(nèi)學(xué)者也隨后跟上了仿真實(shí)證的步伐，不過(guò)國(guó)內(nèi)當(dāng)前的研究重點(diǎn)還是通過(guò)仿真與實(shí)證研究將研究結(jié)論用于指導(dǎo)政策實(shí)施與監(jiān)管，其中實(shí)證分析方法主要包括概論分析、相關(guān)系數(shù)分析、VAR模型、GARCH簇模型等，推動(dòng)實(shí)證結(jié)果更具實(shí)際意義。不過(guò)同樣，國(guó)內(nèi)研究也同樣面臨數(shù)據(jù)獲取這一難題，由于真實(shí)數(shù)據(jù)在我國(guó)尤其難以獲取，基本上作者單位決定了文章構(gòu)建金融網(wǎng)絡(luò)的方法。我國(guó)基于真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的文章往往來(lái)自于中國(guó)人民銀行研究局（黃聰和賈彥東，2010[30]；賈彥東，2011[31]）。高?？蒲袡C(jī)構(gòu)由于缺乏詳細(xì)的真實(shí)數(shù)據(jù)，往往利用金融機(jī)構(gòu)年報(bào)等公開(kāi)信息使用矩陣法測(cè)算鄰接矩陣（李守偉等，2011[32]）、基于公開(kāi)數(shù)據(jù)生成模擬數(shù)據(jù)并使用熵最優(yōu)化方法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)（童牧和何奕，2012[33]）、通過(guò)參數(shù)系統(tǒng)利用網(wǎng)絡(luò)生成軟件刻畫金融網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（鮑勤和孫艷霞，2014[34]）、根據(jù)真實(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)模擬金融機(jī)構(gòu)間資產(chǎn)負(fù)債狀況得到銀行同業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（王曉楓等，2015[35]）。

雖然使用仿真的實(shí)證研究結(jié)論相較于基于真實(shí)數(shù)據(jù)的研究結(jié)論顯得不那么可靠，但是隨著計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的發(fā)展，這些基于真實(shí)背景的仿真方法對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)的刻畫也越來(lái)越準(zhǔn)確，極大地幫助了理論的創(chuàng)新，所以網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的仿真技術(shù)將會(huì)是金融網(wǎng)絡(luò)地實(shí)證研究中繞不開(kāi)的領(lǐng)域。

4 總結(jié)與展望

金融網(wǎng)絡(luò)蓬勃發(fā)展，當(dāng)前大量文獻(xiàn)涉及的內(nèi)容，其一是通過(guò)不斷突破理論限制，在流動(dòng)性資金供給的博弈論模型與同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)模型中搭建橋梁，并不斷完善金融網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)拓?fù)淠Ｐ停诮Y(jié)構(gòu)和內(nèi)容上不斷提升模型適用性，用以解釋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何導(dǎo)致級(jí)聯(lián)拖欠；

其二是通過(guò)研究金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)與節(jié)點(diǎn)重要性，在實(shí)證數(shù)據(jù)難以獲取的阻礙下嘗試量化，用以研究量化級(jí)聯(lián)拖欠狀況的影響與可能性大小。但是，當(dāng)前這些文獻(xiàn)并沒(méi)有從根本上解釋危機(jī)的影響是如何通過(guò)金融網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行潛在性擴(kuò)大的。而其中的擴(kuò)大機(jī)制在金融危機(jī)研究中至關(guān)重要，也正是亟待我們解決的問(wèn)題。

盡管，當(dāng)前研究存在著理論難以突破、數(shù)據(jù)難以獲取等方面的發(fā)展阻礙，但是網(wǎng)絡(luò)模型提供了許多理論概念與解決問(wèn)題的全新視角，這使得我們對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中金融系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的描述更加準(zhǔn)確、顯著，相信通過(guò)理論研究的不斷深入、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，發(fā)展，我們可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模型搭建橋梁跨過(guò)關(guān)于危機(jī)放大機(jī)制的定性概念觀點(diǎn)與金融脆弱性的定量模型之間不可逾越的鴻溝。

參考文獻(xiàn)：

[1]Summer， Martin. Financial contagion and network analysis.[J]. Annual Review of Financial Economics 5.1 2013： 277-297.

[2]Pederson， Lasse Heje， and Markus K. Brunnermeier. Market Liquidity and Funding Liquidity.[M]. No. dp580. Financial Markets Group， 2007.

[3]Geanakoplos， John. The leverage cycle.[J]. NBER macroeconomics annual 24.1 2010： 1-66.

[4]Shin， Hyun Song. Risk and liquidity.[M] Oxford University Press， 2010.

[5]張磊.基本面關(guān)聯(lián)還是市場(chǎng)恐慌？——金融危機(jī)跨國(guó)傳染渠道的文獻(xiàn)綜述及其警示[J].經(jīng)濟(jì)社會(huì)體制比較，2013（3）：237-246.

[6]Karolyi， A.G. Does international finance contagion really exist？[J].International Finance， 2003， 6（2）： 179-199.

[7]Boss， Michael， et al. Network topology of the interbank market.[J]. Quantitative finance 4.6 2004： 677-684.

[8]Boss， Michael， et al. Systemic risk monitor： Risk assessment and stress testing for the austrian banking system. Internal technical document. OeNB （2006）.

[9]Elsinger， Helmut. Financial networks， cross holdings， and limited liability.[M] Austria： Oesterreichische Nationalbank， 2009.

[10]Newman， Mark. Networks： an introduction.[M]. Oxford university press， 2010.

[11]Cont， Rama， and Lakshithe Wagalath. Running for the exit： distressed selling and endogenous correlation in financial markets.[J]. Mathematical Finance 23.4 2013： 718-741.

[12]Allen， Franklin， and Douglas Gale. Financial contagion.[J]. Journal of political economy 108.1 2000： 1-33.

[13]Diamond， Douglas W.， and Philip H. Dybvig. Bank runs， deposit insurance， and liquidity.[J]. Journal of political economy 91.3 1983： 401-419.

[14]Freixas， Xavier， Bruno M. Parigi， and Jean-Charles Rochet. Systemic risk， interbank relations， and liquidity provision by the central bank.[J]. Journal of money， credit and banking 2000： 611-638.

[15]Lagunoff， Roger， and Stacey L. Schreft. A model of financial fragility.[J]. Journal of Economic Theory 99.1-2 2001： 220-264.

[16]Dasgupta， Amil. Financial contagion through capital connections： A model of the origin and spread of bank panics.[J]. Journal of the European Economic Association 2.6 2004：1049-1084.

[17]Leitner， Yaron. Financial networks： Contagion， commitment， and private sector bailouts.[J]. The Journal of Finance 60.6 2005： 2925-2953.

[18]Zawadowski， Adam. Entangled financial systems.[J]. The Review of Financial Studies 26.5 2013： 1291-1323.

[19]Furfine C. Interbank exposures： quantifying the risk of contagion.[J]. Money Credit Bank. 2003. 1（35）：111-28.

[20]Upper， Christian， and Andreas Worms. Estimating bilateral exposures in the German interbank market： Is there a danger of contagion？.[J]. European economic review 48.4 2004： 827-849.

[21]Wells， Simon J. Financial interlinkages in the United Kingdom's interbank market and the risk of contagion.[M] 2004.

[22]Elsinger， Helmut， Alfred Lehar， and Martin Summer. Risk assessment for banking systems.[J] Management science 52.9 2006： 1301-1314.

[23]Elsinger， Helmut， Alfred Lehar， and Martin Summer. Using market information for banking system risk assessment.[M] 2005.

[24]Alessandri， Piergiorgio， et al. Towards a framework for quantifying systemic stability.[J] International Journal of Central Banking 5.3 2009： 47-81.

[25]Cifuentes， Rodrigo， Gianluigi Ferrucci， and Hyun Song Shin. Liquidity risk and contagion.[J]Journal of the European Economic Association 3.2‐3 2005： 556-566.

[26]Elsinger， Helmut. Financial networks， cross holdings， and limited liability. Austria： Oesterreichische Nationalbank，[M] 2009.

[27]Anand K， van Lelyveld I， Banai á， et al. The missing links： A global study on uncovering financial network structures from partial data[J]. Journal of Financial Stability， 2017， 35： 107-119.

[28]Soram？覿ki K， Cook S. Algorithm for identifying systemically important banks in payment systems[R]. Economics Discussion Papers， 2012.

[29]Docherty P， Wang G. Using synthetic data to evaluate the impact of RTGS on systemic risk in the Australian payments system[J]. Journal of Financial Stability， 2010， 6（2）： 103-117.

[30]黃聰，賈彥東.金融網(wǎng)絡(luò)視角下的宏觀審慎管理——基于銀行間支付結(jié)算數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].金融研究，2010（04）：1-14.

[31]賈彥東.金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性分析——金融網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)衡量與成本分擔(dān)[J].金融研究，2011（10）：17-33.

[32]李守偉，何建敏，莊亞明，施亞明.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的銀行同業(yè)拆借市場(chǎng)穩(wěn)定性研究[J].管理工程學(xué)報(bào)，2011，25（02）：195-199.

[33]童牧，何奕.復(fù)雜金融網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性救助——基于中國(guó)大額支付系統(tǒng)的研究[J].金融研究，2012（9）：20-33.

[34]鮑勤，孫艷霞.網(wǎng)絡(luò)視角下的金融結(jié)構(gòu)與金融風(fēng)險(xiǎn)傳染[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2014，34（09）：2202-2211.

[35]王曉楓，廖凱亮，徐金池.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角下銀行同業(yè)間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2015（03）：71-81.