論文の概要: Reinforcement Learning Policy Recommendation for Interbank Network Stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07134v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 17:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 14:51:51.576402
• Title: Reinforcement Learning Policy Recommendation for Interbank Network Stability
• Title（参考訳）: 銀行間ネットワーク安定のための強化学習政策勧告
• Authors: Alessio Brini, Gabriele Tedeschi, Daniele Tantari
• Abstract要約: 我々は,政策勧告が人工銀行間市場のパフォーマンスに与える影響を分析する。 本研究では,コア・ペリファリ・バンク間のネットワークの出現と,貸し手や借り手の大きさの一定レベルの均一性が組み合わさって,システムのレジリエンスを確保する上で欠かせない特徴であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we analyze the effect of a policy recommendation on the performances of an artificial interbank market. Financial institutions stipulate lending agreements following a public recommendation and their individual information. The former, modeled by a reinforcement learning optimal policy trying to maximize the long term fitness of the system, gathers information on the economic environment and directs economic actors to create credit relationships based on the optimal choice between a low interest rate or high liquidity supply. The latter, based on the agents' balance sheet, allows to determine the liquidity supply and interest rate that the banks optimally offer on the market. Based on the combination between the public and the private signal, financial institutions create or cut their credit connections over time via a preferential attachment evolving procedure able to generate a dynamic network. Our results show that the emergence of a core-periphery interbank network, combined with a certain level of homogeneity on the size of lenders and borrowers, are essential features to ensure the resilience of the system. Moreover, the reinforcement learning optimal policy recommendation plays a crucial role in mitigating systemic risk with respect to alternative policy instruments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,政策レコメンデーションが銀行間市場のパフォーマンスに与える影響について分析する。 金融機関は、公的勧告及び個人情報に基づく貸付契約を定めている。 前者は、システムの長期的な適合性を最大化しようとする強化学習最適政策をモデルとし、経済環境に関する情報を収集し、低金利または高流動性供給の最適選択に基づいて、経済アクターに信用関係を作成するよう指示する。 後者はエージェントのバランスシートに基づいて、銀行が市場において最適に提供している流動性供給と金利を決定することができる。 公的信号と民間信号の組み合わせに基づいて、金融機関は動的ネットワークを生成できる優先的なアタッチメント進化手順により、時間とともに信用関係を作成または縮小する。 以上の結果から, 銀行間ネットワークの出現は, 貸し手や借主のサイズに一定の均質性が組み合わさって, システムのレジリエンスを確保する上で不可欠な特徴であることが示唆された。 さらに、強化学習最適政策勧告は、代替政策指標に対する体系的リスクを軽減する上で重要な役割を担っている。

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