摘要
在本文中,我们研究了银行间负债网络的采样方法,即给定强度序列下的加权有向图采样算法。具体地,我们可以将给定强度序列下的采样问题看作带约束的随机采样问题,并通过消除等式约束的方案将采样空间转换为一个特殊的多胞形,同时将原问题转换为多胞形上的采样问题。由于真实的银行间网络数据在采样空间中并不是均匀分布的,我们引入了先验知识,用混合高斯分布对采样分布进行建模。基于给定强度序列下的有向图采样技术,本文还结合拓扑结构推断、重要性采样以及DebtRank模型等工具,首先提出了一套基于随机模拟的银行间网络风险评估框架,并在部分银行数据上做了信贷冲击实验和流动性冲击试验,提供了一个基于风险分布模拟的风险分析视角。
