谢春梅

【摘要】为了有效识别和防范银行间借贷市场的系统性风险，文章通过选取银行业借贷市场的总量数据，并利用矩阵法进一步获取详细的银行间借贷交易数据，从而构建相应的银行网络。以该网络为基础，从借贷关联、风险传染两个角度识别系统重要性、风险传染性银行，并开展银行間借贷网络结构动态分析。

【关键词】复杂网络；系统性风险；银行间借贷市场

【中图分类号】F830.4

一、引言

金融体系由一个个子系统构成，而各个子系统之间又存在相互关联的关系，具有与复杂网络（网络节点、关联性）相似的特征，因此，本文将基于复杂网络理论来识别系统性风险，利用复杂网络理论，理清金融网络内部结构之间的关系，识别出系统重要性、风险传染性银行。

二、基于复杂网络的银行间借贷市场系统性风险识别模型构建

（一）银行间借贷市场网络结构模型的构建

借助矩阵法，并应用熵的原理，通过各银行的资产负债数据得到矩阵中每个元素的值，模拟出银行间的借贷网络结构。

1.模型假设

①不考虑政策因素的影响；②银行网络中有n家银行；③单一银行的倒闭会影响其他与之有业务往来的银行，并且如果这一影响危害过大，引发这些银行相继走向破产，系统内的其他银行也会受到影响；④银行体系处于封闭状态；⑤银行间交易以信用贷款为主。

2.模型描述

假设银行网络中n家银行之间的借贷关系矩阵为一个N×N的矩阵A，如表达式1所示。其中，式中的Aij表示银行i对银行j的贷款额；……