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Company induced systemic risk in the Austrian economy
Abraham Hinteregger
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Physik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Physik
Betreuer*in
Stefan Thurner
Mitbetreuer*in
Christoph Dellago
DOI
10.25365/thesis.49994
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-11613.52119.794281-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In dieser Arbeit haben wir Methoden verwendet, die von Diffusion aus der statistischen Physik inspiriert sind, jedoch auf diskrete Netzwerke angewandt werden, um das systemische Risiko in Österreich zu untersuchen.
Man spricht von systemischem Risiko, wenn durch einen Marktschock nicht nur direkt betroffene, sondern durch kaskadierende Effekte (möglicherweise große) Teile des Systems außer Kraft gesetzt werden.
In einem finanziellen Netzwerk führen Kredite von Banken untereinander zu systemischem Risiko, da Verleihen von Geld dazu führt, dass man dem Marktrisiko anderer Institute ausgesetzt ist.
Methoden wie DebtRank wurden in den vergangenen Jahren verwendet, um die möglichen Auswirkungen von systemischen Risiko in einem finanziellen Netzwerk zu analysieren.
In der vorliegenden Arbeit erweiterten wir das untersuchte System von Banken und ihren Krediten untereinander um Firmen und ihre Verbindlichkeiten und Einlagen bei Banken.
Basierend auf diesem derart erweiterten Netzwerk verwendeten wir die DebtRank Methode um das systemische Risiko von Firmen zu ermitteln.
Außerdem ermittelten wir, wie sich die Bewertung des systemischen Risikos von Banken durch die Erweiterung des untersuchten Netzwerks verändert.
Der Beitrag von Firmen zum systemischen Risiko im erweiterten Netzwerk beträgt 55%.
Ein Beschränken des untersuchten Netzwerks auf Banken führt dazu, dass man das gesamte systemische Risiko sogar um etwa 70% unterschätzt.
Des Weiteren können selbst verhältnismäßig kleine Firmen überproportional systemisch riskant sein, wenn ihre Verbindlichkeiten zu einer ungünstiger Auswahl an Banken bestehen.
Es könnte daher ratsam sein, Maßnahmen, die versuchen der Entwicklung von systemischem Risiko entgegenzuwirken, auch bei Firmen anzuwenden.
Abstract
(Englisch)
We used methods partly inspired from statistical physics to analyze systemic risk in the Austrian economy.
Systemic risk is the notion that a shock may not only render directly affected components but (possibly large) parts of the system non-functioning due to cascading effects.
In a financial network this systemic risk stems from the exposures of lending institutions to one another.
Network measures such as DebtRank were used to estimate the possible impact on the interbank network resulting from a market shock.
In this work, we extended the analysis of systemic risk from financial institutions to the whole economy
and found that the DebtRank distribution of companies and of financial institutions is qualitatively similar.
Companies may have exposures to a disadvantageous set of banks, thus enabling the propagation of an impact through large parts of the network.
Even though larger companies tend to have a higher DebtRank, there are firms sharing a very similar DebtRank with total assets that span multiple orders of magnitude.
We found that the systemic risk of the companies amounts to 55% of the total systemic risk and that only using the interbank network underestimates the total systemic risk by approximately 70%.
The results suggest that the default of a systemically important company can be similarly harmful as the default of a financial institution.
It may therefore be beneficial to take companies into account when designing and assessing policies that try to alleviate systemic risk.
Possibly even the extension of regulations to systemically risky companies may be advisable.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
systemic risk econophysics DebtRank centrality
Schlagwörter
(Deutsch)
Systemisches Risiko Econophysics DebtRank Zentralität
Autor*innen
Abraham Hinteregger
Haupttitel (Englisch)
Company induced systemic risk in the Austrian economy
Publikationsjahr
2017
Umfangsangabe
ix, 65 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Stefan Thurner
Klassifikation
33 Physik > 33.90 Physik in Beziehung zu anderen Fachgebieten
AC Nummer
AC15151665
Utheses ID
44205
Studienkennzahl
UA | 066 | 876 | |