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计算机网络Computer Networking的节点可以包括个人计算机、服务器、网络硬件或其他专用或通用的主机。它们由网络地址识别,也可以有主机名。主机名作为节点的记忆性标签,在最初分配后很少改变。网络地址用于通过通信协议(如互联网协议)来定位和识别节点。计算机网络可按许多标准进行分类,包括用于传输信号的传输介质、带宽、组织网络流量的通信协议、网络规模、拓扑结构、流量控制机制和组织意图。

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A standing assumption of many interbank contagion models estimating the linkages on the interbank market imposes an entropy-maximizing structure of an interbank network. This may lead to an inaccurate measuring of risk transmission of financial problems of some banks to other participants of the market. In contrast, the approach that we take relaxes a constraint of having just one particular interbank structure to study and analyzes all possible structures permitted by the aggregate data on interbank lending and borrowing. Therefore, it can be thought of as more a simulation than estimation technique.

The model of the simulated interbank networks relies on a random generator of various possible structures of interbank networks in which we apply a shock to one bank (or a set of banks) that is subsequently transmitted within this interbank system. The network is generated based on the banks’ balance sheet data, on their total interbank placements. and deposits and on the assessment of the banks’ geographical breakdown of activities. Notably, we do not have data on the individual banks’ bilateral exposures, which are instead derived based on their total interbank placements and deposits. All in all, the proposed approach to interbank contagion analysis helps to overcome the usual deficiency of data on bilateral exposures.

The model is parameterized for large 89 banks, mostly from euro area countries. These are banks included in the EU-wide stress tests conducted by the European Banking Authority (EBA), but the data used to parameterize the model are taken from Bureau van Dijk’s Bankscope and the banks’ financial reports. The resilience of the resulting simulated interbank structures to defaults of banks is analyzed in a contagion framework à la (Eisenberg and Noe, 2001). The framework allows for measuring of a propagation of a default shock across the network of interbank liabilities. The default shock is simply meant to be a given bank’s default on all its interbank payments. It then spreads across the banking system, transmitted by the interbank network of the simulated bilateral exposures.
There are three main building blocks of the model. First, the probability map that a bank, in a given country, makes an interbank placement to a bank in another (or the same) country was proposed; second, an iterative procedure to generate interbank networks by randomly picking a link between banks and accepting it with probability taken from the probability map. Finally, the algorithm of clearing payments proposed by Eisenberg and Noe (2001) on the interbank market in two versions was applied: without and (modified) with a “fire sales” mechanism.

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Bank-by-bank bilateral interbank exposures are not readily available. For that reason, to define the probability structure of the interbank linkages (a probability map $p^{s e 0}$ ), as a starting point, the EBA disclosures on the geographical breakdown of individual banks’ activities (here, measured by the geographical breakdown of exposures at default) were employed. $\frac{18}{}$ The probabilities were defined at the country level, that is, the exposures were aggregated within a country and the fraction of these exposures towards banks in a given country was calculated. These fractions were assumed to be probabilities that a bank, in a given country, makes an interbank placement to a bank in another (or the same) country.

The probability map based on the EBA disclosures is an arbitrary choice contingent on the very limited availability of data about interbank market structures. An idea of the market fragmentation along the national borders, while treating separately the internationally active banks, seems to be justified. Nevertheless, the results (the structure of the network and the contagion spreading) are dependent on the particular probability structure (geographical proximity matters). In results Section 4.4, we perform some sensitivity analysis of the systemic importance of banks if the probability map is distorted.

comes from the second bank in the pair (the amount is appropriately truncated to account for the reported interbank assets $\left(a_j\right)$ of the second bank). If not kept, then the next pair is drawn (and accepted with a corresponding probability or not). Ultimately, the stock of interbank liabilities and assets is reduced by the volume of the assigned placement. The procedure is repeated until no more interbank liabilities are left to be assigned as placements from one bank to another.

Analysing many different interbank structures instead of just one specific (either observed at the reporting date or-if not available-estimated, e.g., by means of entropy measure) accounts for a very dynamic, unstable nature of the interbank structures confirmed by many studies (Gabrieli, 2011), (Garratt, Mahadeva, and Svirydzenka, 2011). We construct 20000 structures for the purpose of our contagion analysis. The way in which linkages are drawn may still be an issue for the distribution of the whole network. It may underestimate the probability of networks in which nodes have many linkages of similar size. However, the algorithm does not exclude such configurations, which are typical for the real interbank networks with money centers.

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计算机网络代写

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许多估计银行间市场联系的银行间传染模型的长期假设强加了银行间网络的熵最大化结构。这可能导致对某些银行的财务问题向市场其他参与者的风险传递的不准确衡量。相比之下,我们采用的方法放宽了只需要一个特定的银行间结构的限制,以研究和分析银行间贷款和借款汇总数据允许的所有可能的结构。因此,它可以被认为是一种模拟而不是估计技术。

模拟银行间网络的模型依赖于银行间网络各种可能结构的随机生成器,我们在其中对一家银行(或一组银行)施加冲击,随后在该银行间系统内传递。该网络是根据银行的资产负债表数据,即它们在银行间的总配售额,生成的。并对存款和银行活动的地理分布进行了评估。值得注意的是,我们没有关于单个银行双边风险敞口的数据,而是根据它们的银行间配售和存款总额得出的。总而言之,拟议的银行间传染分析方法有助于克服双边风险敞口数据通常的不足。

该模型的参数化对象是89家大型银行,它们大多来自欧元区国家。这些银行包括在欧洲银行管理局(EBA)进行的欧盟范围内的压力测试中,但用于参数化模型的数据来自范迪克局的银行范围和银行的财务报告。在传染框架中分析了由此产生的模拟银行间结构对银行违约的弹性(Eisenberg和Noe, 2001)。该框架允许衡量违约冲击在银行间负债网络中的传播。违约冲击只是指某家银行的所有银行间支付违约。然后,它通过模拟双边风险敞口的银行间网络传播到整个银行体系。
该模型有三个主要的构建块。首先,提出了一个给定国家的银行向另一个(或同一)国家的银行进行银行间配售的概率图;其次,通过随机选择银行之间的链接并以概率图中的概率接受它来生成银行间网络的迭代过程。最后,应用Eisenberg和Noe(2001)在银行间市场上提出的两种版本的支付清算算法:不使用和(修改)使用“甩卖”机制。

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银行间的双边银行间风险敞口并不容易获得。出于这个原因,为了定义银行间联系的概率结构(一个概率图$p^{s e 0}$),作为起点,我们采用了EBA披露的单个银行活动的地理分类(在这里,通过违约风险敞口的地理分类来衡量)。$\frac{18}{}$概率是在国家一级定义的,也就是说,风险敞口在一个国家内汇总,并计算这些风险敞口对给定国家银行的比例。这些分数被假定为某一特定国家的银行向另一(或同一)国家的银行进行银行间配售的概率。

基于欧洲银行管理局披露的概率图是一种武断的选择,取决于银行间市场结构数据的可得性非常有限。按照国家边界划分市场,同时分别对待在国际上活跃的银行的想法似乎是合理的。然而,结果(网络结构和传染传播)依赖于特定的概率结构(地理邻近问题)。在结果第4.4节中,如果概率图被扭曲,我们对银行的系统重要性进行了一些敏感性分析。

来自对中的第二家银行(该金额被适当截断,以反映第二家银行报告的银行间资产$\left(a_j\right)$)。如果没有保留,则抽出下一对(并以相应的概率接受或不接受)。最终,银行间负债和资产的存量会因分配配售的数量而减少。这一过程不断重复,直到没有更多的银行间负债可以从一家银行分配到另一家银行。

分析许多不同的银行间结构,而不是只分析一种特定的银行间结构(要么是在报告日期观察到的,要么是不可获得的估计,例如,通过熵测度),可以解释许多研究证实的银行间结构的非常动态、不稳定的性质(Gabrieli, 2011), (Garratt, Mahadeva, and Svirydzenka, 2011)。我们构造20000 str

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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