Learning from Lending in the Interbank Network
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向银行间网络借贷学习
DOI：
10.1080/26941899.2022.2151949
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zhang, Haici
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Laux, Paul;Qian, Wei;Zhang, Haici
对一个主要的欧洲银行隔夜融资网络的实证分析表明，当网络中的一部分发生流动性中断时，网络中其他部分的贷款银行会扩大网络中受干扰部分的借款人群体。这种扩大的衡量标准是关于从网络的一个部分传递到另一个部分的信息量的有用的新统计数据。在我们的背景下，我们将这种扩大称为“交易对手抽样”，并提出证据表明，它改善了网络关于未来利率的信息储备。通过与LSTM深度学习模型预测的对手方联系进行比较，我们发现令人惊讶的新联系的程度预示着更低的未来比率。我们的证据支持这样一种观点，即银行间融资网络提供了学习和信息聚合的好处，我们的衡量标准提出了看待结构稳定但链接动态变化的稀疏网络的新方法。
Empirical analysis of a major overnight-funding network of European banks shows that, when liquidity disruptions occur in a part of the network, lending banks in other parts of the network broaden their cohorts of borrowers in the part of the network that is subject to the disruptions. Measures of this broadening are useful new statistics for the amount of information conveyed from one part of the network to another. In our setting, we call this broadening “counterparty sampling,” and present evidence that it improves the network’s stock of information about future interest rates. By comparing to linkages forecast by an LSTM deep learning model for counterparty linkages, we find that the extent of surprising new linkages predicts lower future rates. Our evidence supports the idea that interbank funding networks provide benefits of learning and information aggregation, and our measures suggest new ways of looking at sparse networks with stable structures but dynamically-changing linkages.
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DOI：
10.17016/2380-7172.2527
发表时间：
2020
期刊：
ERN: Technology (Topic)
影响因子：
--
作者：
Sriya Anbil;A. Anderson;Zeynep Senyuz
通讯作者：
Zeynep Senyuz
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DOI：
10.2139/ssrn.1344515
发表时间：
2008
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ERN: Technology (Topic)
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
A. Durre
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影响因子：
4.1
作者：
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通讯作者：
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DOI：
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发表时间：
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--
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通讯作者：
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期刊：
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影响因子：
--
作者：
P. Angelini;Andrea Nobili;Cristina Picillo
通讯作者：
Cristina Picillo