Estimating the Dynamics and Persistence of Financial Networks, with an Application to the Sterling Money Market
金融网络动态与持久性的估计：英镑货币市场应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究银行网络、日度序列动态及货币制度变化引起的结构断点，因此对应网络、时间序列和结构变化。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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金融网络动态与持久性的估计：英镑货币市场应用
- 研究问题
- 在规模大且关系稀疏的银行网络中，如何同时刻画借贷联系的动态持续性、时变参数和结构变化，并降低估计的维度负担？
- 方法与思路
- 作者为各银行对建立双变量动态 Tobit 型模型，用少量滞后变量概括网络位置，以核方法局部极大似然估计时变参数，再汇总各对结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立时变参数估计的渐近性质；英国2003—2012年日度隔夜货币市场应用能容纳多次结构断点，并较好刻画银行借贷动态。
- 阅读关注点
- 重点核对银行对模型的依赖结构、滞后网络摘要变量与汇总规则，以及核带宽选择和局部估计在结构断点附近的适用性。
- 阅读边界
- 摘要未说明网络样本覆盖、断点处理方式和拟合评价标准；能够描述借贷联系变化，并不等于已经识别制度变化的因果效应。
原文摘要
Summary We propose a novel methodology for dynamic econometric modelling of large financial networks subject to persistence, structural changes and sparsity. We estimate bivariate dynamic Tobit‐type models for each pair of banks, allowing for deterministic or stochastic time‐varying parameters, and then aggregate across all bank pairs. To tackle the high dimensionality of the model, we construct a few lagged variables that efficiently summarize the position of a bank pair in the network. We propose a simple and computationally easy kernel‐based local maximum likelihood estimator of the time‐varying parameters of the model and establish its asymptotic properties. We then apply the model to the time series of daily overnight money market network in the UK 2003–2012. The results show that our model can successfully accommodate the numerous structural breaks arising from changes to the monetary framework and captures well the dynamics of the interbank lending relationships in this period. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.