This thesis addresses theoretical, computational, and practical issues on the risk management in financial networks. Based on the celebrated Eisenberg-Noe network model, we focus on three significant questions on this topic which have not been answered at all in the literature: the analysis of firm-specific default probabilities, the computation of systemic risk measures, and the stress testing of financial systems.
The first part of this dissertation aims to explore firm-specific default probabilities in financial networks, focusing on random shocks to financial institutions. Using duality, we characterize the shock amplification caused by the network structure and find the condition when a specific bank fails. Based on such observation, we obtain asymptotic behaviors of firm-specific default probabilities under some distributional assumptions and their simple bounds independent of distributions. More importantly, we provide robust bounds of such probabilities when financial networks are not fully observed.
In the second part, we consider the problem of estimating systemic risk measures including firm-specific default probabilities discussed in the first part. This problem can be generalized as computing expectations over the union of half-spaces. Such a problem also arises in other applications such as option pricing and stochastic activity networks. Assuming that random variables follow a multivariate elliptical distribution, we develop a conditional Monte Carlo method and prove its asymptotic efficiencies. We then demonstrate the numerical performance of the proposed method in three different application areas.
The third and final problem involves the stress testing of Korean financial system. We take an empirical approach based on the data from the Bank of Korea and the Financial Supervisory Service of Korea. In particular, we construct several stress scenarios classified by financial sectors and asset classes, and for each stress scenario, we find the systemic loss and the number of defaults in the system. Furthermore, for each scenario and for each given budget, we address two methods to minimize systemic risk via cash injection conducted by financial regulators and observe how much systemic risk is reduced by applying the new methods.
본 학위 논문은 금융 네트워크 내에서의 위험 관리에 대한 이론적, 계산적, 실용적 주제들을 다룬다. 특히 널리 알려진 Eisenberg-Noe 네트워크 모형을 바탕으로, 선행 연구에서 다뤄지지 않은 세 가지 주요 문제(개별 금융기관의 도산 확률 분석, 시스템 리스크의 측정, 금융 시스템에 대한 스트레스 테스트)를 연구하였다.
첫번째로 소개할 연구에서는 금융기관의 경제적 충격을 확률 변수로 하여 개별 금융기관의 도산 확률을 분석하였다. 최적화 이론에서의 쌍대성(duality) 정리를 이용하여, 개별 금융기관의 경제적 충격이 네트워크 구조로 인해 증폭되는 정도와 특정 기관이 도산하는 조건을 찾았다. 이 결과들을 바탕으로 개별 금융기관의 도산 확률의 대편차(large deviations) 결과를 구하고, 네트워크 정보가 모두 주어졌을 때와 부분적으로 주어졌을 때, 도산 확률의 상계(upper bound) 및 하계(lower bound)를 얻었다. %또한 수치 실험을 통해 이론적 결과들을 입증하였다.
그 다음으로는 위에서 다룬 도산 확률을 포함한 시스템 리스크 측도(measure)의 계산 문제를 다루었다. 이 문제는 반공간(half-space)들의 합집합 위에서 정의된 기댓값을 추정하는 문제로 일반화 될 수 있으며, 옵션의 가격 결정 및 확률 활동 네트워크(stochastic activity network)에도 적용될 수 있다. 이러한 문제 하에서, 확률 변수들이 다변량 타원 분포를 따른다고 가정하여, 조건부 몬테카를로(conditional Monte Carlo) 시뮬레이션 기법을 개발하고 그 점근적 효율성(asymptotic efficiency)을 증명하였다. 또한 앞서 언급한 세 분야에 적용하여 수치적 결과를 확임함으로써 개발된 기법의 효용성을 보여주었다.
마지막으로 한국 금융시스템에 대한 스트레스 테스트 문제를 연구하였다. 3, 4장에서의 이론적, 계산적 연구와 다르게 5장에서는 한국은행과 금융감독원의 자료를 바탕으로 실증적 연구를 진행하였다. 금융 섹터 및 자산 종류별로 스트레스 시나리오를 구성하고, 각 시나리오에서 시스템 손실과 도산 기관의 수를 확인하였다. 또한 각 시나리오 별로 주어진 예산 하에서 시스템 리스크를 최소화 하기 위한 자금 투입 시나리오를 구하는 두 가지 방법을 찾고, 이 방법들을 실행했을 때의 시스템 리스크의 변화량을 관찰하였다.