金融伝染

金融の伝染とは、「市場の混乱が、主に下落傾向で、ある国から他の国に広がることであり、為替レート、株価、ソブリンスプレッド、資本フローの連動を通じて観察されるプロセス」を指します。^[1]金融の伝染は、自国の金融システムを国際金融市場や金融機関と統合しようとしている国にとって潜在的なリスクとなる可能性があります。これは、近隣諸国、さらには地域にまで広がる経済危機を説明するのに役立ちます。

金融の伝染は、国際レベルと国内レベルの両方で起こる。国内レベルでは、通常、国内の銀行または金融仲介機関の破綻が、銀行間債務不履行や資産の投げ売りによって伝播を引き起こし、類似の銀行への信頼を損なう。この現象の一例は、その後の米国金融市場の混乱である。^[2]先進国と発展途上国の両方で起こる国際金融の伝染は、直接的または間接的な経済の金融市場全体に金融危機が伝播することである。しかし、ヘッジファンドや大手銀行の地域間業務など、大量のキャッシュフローを伴う今日の金融システムでは、金融の伝染は通常、国内機関間および国間で同時に起こる。金融の伝染の原因は通常、二国間貿易量など、実体経済の説明を超えている。^[3]

金融伝染という用語は、過去数年にわたって論争を巻き起こしてきた。一部の人々は、国家間の強いつながりは必ずしも金融伝染ではないと主張し、金融伝染は、ある国にショックが起こった後の市場間のつながりの増加として定義されるべきであるが、これは理論モデルと実証研究の両方で解明するのが非常に難しい。また、一部の学者は、実際には伝染はまったく存在せず、すべての期間における市場の共動レベルが高いだけであり、それが市場の「相互依存」であると主張している。^[4]

より一般的には、社会現象の「キャッチーさ」を説明するメタファーとしての「伝染」の有用性については論争があり、また金融システム内の混乱の拡散を説明するために生物医学や疫学からの文脈固有のモデルや概念を適用することについても議論がある。^[5]

金融の伝染は金融の不安定性を生み出し、国の経済と金融システムに深刻な損害を与える可能性があります。金融の伝染のメカニズムを説明する分類にはいくつかの分野があり、4つの主体の行動の影響によって引き起こされる波及効果と金融危機です。金融のグローバル化に影響を与える4つの主体は、政府、金融機関、投資家、借り手です。^[6]

最初の分岐であるスピルオーバー効果は、負の外部性と見ることができます。スピルオーバー効果は、ファンダメンタルベースの伝染とも呼ばれます。^[1]これらの影響は、世界的に発生して世界中の多くの国に多大な影響を与える場合もあれば、地域的に発生して近隣諸国にのみ影響を与える場合もあります。大国である大企業は、通常、世界的影響を及ぼします。小国は、通常、地域的影響を及ぼします。「これらの形態の共存は、通常、伝染を構成しませんが、危機の時期に発生し、その影響が悪ければ、伝染として表現される可能性があります。」^[1]

「伝染の根本的な原因には、国際規模で影響を及ぼすマクロ経済ショックと、貿易関係、通貨切り下げ競争、金融関係を通じて伝染する地域的ショックがある。」^[1]資本フローと資産価格の連動につながる可能性がある。一般的なショックには、金融関係の影響に類似したものもある。「ある国の金融危機は、貿易信用、外国直接投資、その他の海外資本フローの減少など、直接的な金融影響につながる可能性がある。」^[1]金融関係は、各国がグローバル金融市場との経済的統合を図ろうとする金融のグローバル化から生じる。アレンとゲイル (2000)、^[7]およびラグノフとシュレフト (2001) ^{[8] は}、金融仲介機関間のつながりの結果としての金融伝染を分析している。前者は、ある地域での小さな流動性選好ショックが経済全体に伝染し、伝染の可能性が地域間請求構造の完全性に大きく依存することを説明する一般均衡モデルを提供している。後者は、金融の脆弱性に関する動的確率ゲーム理論モデルを提唱し、それを通じて、相互に関連するポートフォリオと支払いコミットメントがエージェント間の金融的なつながりを形成し、それに応じて2つの関連するタイプの金融危機が発生する可能性があることを説明しています。

貿易リンクは、共通ショックや金融リンクと類似点を持つ別のタイプのショックです。これらのタイプのショックは、統合によりローカルな影響を引き起こすことに重点を置いています。「金融危機により現在の急激な通貨下落を招いた国の主要な貿易相手国は、資産価格の下落と大規模な資本流出を経験するか、投資家が危機国への輸出の減少と貿易収支の悪化を予想して投機攻撃の標的になる可能性があります。」^[1] Kaminsky と Reinhart (2000) ^[9]は、商品とサービスの貿易リンクと共通の債権者へのエクスポージャーが、1980 年代初頭と 1990 年代の債務危機だけでなく、観察された歴史的伝染パターンなど、以前の危機クラスターを説明できるという証拠を文書化しています。

競争的通貨切り下げは金融伝染とも関連している。通貨戦争としても知られる競争的通貨切り下げは、複数の国が自国通貨の為替レートを低くすることで競争上の優位性を得るために互いに競争するものである。「危機に見舞われた国の通貨切り下げは、第三市場で競合する国の輸出競争力を低下させ、他の国の通貨に圧力をかける。特にそれらの通貨が自由に変動していない場合はそうである。」^[1]この行動は、恐怖と疑念のために国々が非合理的な行動をとる原因となる。「市場参加者が通貨危機が競争的通貨切り下げのゲームにつながると予想した場合、彼らは当然、他の国の証券を売却し、融資を縮小し、それらの国の借り手への短期ローンの借り換えを拒否するだろう。」^[1]

伝染のもう一つの分野は金融危機であり、これは非合理的な現象とも呼ばれる。伝染の分野としての金融危機は、「世界的なショックがなく、相互依存性やファンダメンタルズが要因ではない場合でも、共動が発生する」ときに形成される。^[1]これは、金融のグローバル化に影響を与える4つのエージェントの行動のいずれかによって引き起こされる。伝染を引き起こす可能性のある例としては、リスク回避の増加、自信の欠如、金融不安などがある。相関情報チャネルでは、1つの市場での価格変動が他の市場の資産価値に影響を与えると認識され、それらの価格も変動する（King and Wadhwani（1990））。^[10]また、Calvo（2004）は、相関流動性ショックチャネルを主張している。これは、一部の市場参加者が、おそらく他の国で予期せぬ損失を経験し、自己資本比率を回復する必要が生じた後、現金を得るために資産の一部を清算して引き出す必要がある場合を意味する。^[11]この行動は、ショックを効果的に伝達する。

4つの要因のうち、投資家の行動は国の金融システムに影響を与える最も大きな要因の1つであると思われます。^[1]投資家の行動には3つの異なるタイプがあり、一般的に合理的か非合理的か、個別的か集合的かと考えられています。

最初のタイプの行動は、「投資家が事前に個々に合理的である行動をとるが、実際のファンダメンタルズでは説明できないという意味で過度な連動につながる」場合です。^{[1]これは、}流動性とインセンティブの問題と、情報の非対称性と調整の問題という 2 つのサブカテゴリに分類されます。最初のサブカテゴリは、流動性とインセンティブの問題です。株価の下落は、投資家の金銭的損失につながる可能性があります。「これらの損失は、投資家が償還頻度の増加を見込んで現金を調達するために他の市場で証券を売却するように促す可能性があります。」^[1]これらの流動性の問題は、銀行、特に商業銀行にとっても課題です。インセンティブの問題も、流動性の問題と同じ影響を与える可能性があります。たとえば、危機の最初の兆候により、投資家が一部の国で保有株を売却し、その結果、経済の株式およびさまざまな資産市場の価値が下落する可能性があります。これにより、これらの経済の通貨の価値も低下します。2 番目のサブカテゴリは、情報の非対称性と調整の問題です。このタイプの投資家の行動は、合理的とも非合理的とも考えられます。このサブカテゴリは、あるグループまたは国が、他のグループまたは国と比較して、より多くの情報または大幅に優れた情報を持っている場合です。これにより、市場の失敗の問題が発生する可能性があり、金融​​危機を引き起こす可能性があります。

投資家の行動の 2 番目のタイプは、複数の均衡に焦点を当てています。これは、金融市場が複数の均衡の変化を持つ可能性がある場合の投資家の行動の変化に焦点を当てています。したがって、「ある金融市場の危機が別の金融市場を、切り下げ、資産価格の下落、資本流出、債務不履行を特徴とする悪い均衡に移動またはジャンプさせると、伝染が発生します。」^[1] 3 番目のタイプの行動は、国際金融システムまたはゲームのルールに変更があった場合です。これにより、国際的に金融取引が発生したり、最初の危機が発生したりした後、投資家は行動を調整できます。これらの行動は、波及効果につながり、伝染を引き起こす可能性があります。

さらに、金融伝染については、あまり発展していない説明もいくつかある。特に 1998 年のロシアの債務不履行後、金融伝染に関する説明のいくつかは、投資家の「心理」、「態度」、「行動」の変化に基づいている。この研究の流れは、Mackay (1841) ^{[12]の初期の}群衆心理学の研究にまで遡り、病気の拡散に関する初期の古典的なモデルは、Shiller (1984) によって金融市場に適用された。^[13]また、Kirman (1993) は、アリの採餌行動に動機付けられたが、株式市場の投資家の行動にも適用できると主張する、影響の単純なモデルを分析している。^[14] 2 つの同一の食物の山から選択を迫られたアリは、定期的に一方の山からもう一方の山へと移動する。Kirman は、N 匹のアリがいて、各アリが確率 ε で山の間をランダムに移動し (これにより、システムがどちらかの山に全員留まるのを防ぐ)、ランダムに選ばれた他のアリを確率 δ で模倣すると仮定している。^[15]アイケングリーン、ヘイル、モディ（2001）は、最近の危機が開発途上国の債務市場を通じてどのように伝播したかに焦点を当てています。^[16]彼らは、市場感情の変化の影響は元の地域に限定される傾向があることを発見しました。また、市場感情はアジア諸国と比較してラテンアメリカでは価格に大きな影響を与えますが、数量にはそれほど影響を与えないことも発見しました。

さらに、伝染を促進する地理的要因に関する研究もいくつかある。デ・グレゴリオとバルデス（2001）は、1982年の債務危機、1994年のメキシコ危機、1997年のアジア危機が他の20カ国にどのように広がったかを調査した。^[17]彼らは、近隣効果がどの国が伝染に苦しむかを決定する最も強力な要因であることを発見した。貿易のつながりと危機前の成長の類似性も重要であるが、近隣効果ほど重要ではない。

「伝染」という用語は、1997年7月にタイの通貨危機が東アジア全体に急速に広がり、その後ロシアとブラジルに広がったときに初めて使用されました。金融商品の相対価格が変動し、米国の大手ヘッジファンドであるロングターム・キャピタル・マネジメント（LTCM）が破綻したため、北米とヨーロッパの先進市場も影響を受けました。タイバーツの崩壊でタイから始まった金融危機は、 2か月も経たないうちにインドネシア、フィリピン、マレーシア、韓国、香港に広がりました。 ^[18]これにより、経済学者は金融伝染の重要性を認識し、それに関する大量の研究が行われました。しかし、伝染という用語が導入される前にも、国際的な金融危機のエピソードが発生していました。

ボルドやムルシッドを含む一部のアナリストは、1825年に起きた危機を最初の国際金融危機と位置づけている。「1820年代初頭のラテンアメリカの解放により、金や銀の鉱山開発や新たに独立した共和国への国債融資に資金を提供するため、イギリスから大量の資本が流入した。」^[19]成長し始めた新しい産業、外国の影響の増大、ナポレオン戦争後の自由主義的な金融拡張により、ロンドン証券取引所の非合理性が高まった。その結果、銀行は割引率の引き上げを決定した。10月に株式市場が暴落し、12月頃に銀行危機を引き起こした。この危機は大陸全体に広がった。「海外からの融資が打ち切られ、投資と輸出の減少により税収が減少し、地域全体で国債のデフォルトが生じたため、この危機はラテンアメリカに広がった。」^[19]

最大の世界的危機の一つは、1929年10月のウォール街の株式市場の暴落であった。1929年から1933年までの破綻は、多くの新興国における商品価格の暴落によって予兆されていた。1928年までにニューヨークで株式市場が活況を呈したことで、中央ヨーロッパやラテンアメリカへの米国の資本フローが遮断され、多くの国（オーストラリア、アルゼンチン、ウルグアイ、ブラジル）で通貨危機が起こり、1929年初頭には^[19]ウォール街の暴落によって株式市場は世界的に恐怖に陥った。これは世界恐慌として知られている。1929年の米国の危機は、連邦準備制度理事会が複数の銀行恐慌の緩和に失敗したため、1930年と1931年までに世界恐慌へと変わった。その結果、世界的に物価と生産量が暴落し、国の借り手は債務返済を削減せざるを得なくなり、債務不履行に陥り、1931年には対外融資の崩壊が引き起こされた。^[19]

1997 年のアジア金融危機の原因の 1 つは、国立銀行による過剰な借入でした。国立銀行は、外国から継続的に借入を行い、国内で継続的に貸出を行いました。当時は過剰とは思えませんでしたが、その後、過剰に見えました。不良債権が発生し、誤解によりリスクが負われ、負債のレベルは増加し続けました。「危機が始まった後、国の株式ベータは増加し、平均収益は大幅に低下しました。」^[20]問題に直面した最初の通貨はタイバーツでした。タイバーツに問題があったため、タイの組織の負債は 2 倍になり、危機が他の国に広がり始めました。これが起こると、投資家はこの地域への投資を再評価し始めました。これにより、資金の流れが急速に消え、この危機が拡大しました。

2007～08年の危機は、1930年の世界恐慌以来、最も深刻だったとされている。^[21]世界中の大手金融機関が大きな影響を受けた。2007～08年の危機の歴史は、米国の住宅バブルの崩壊と住宅ローンの不履行の増加に遡る。これは、低所得者向け住宅へのアクセスを増やすために米国議会が連邦住宅抵当権を義務付けた結果として生じた。^[22]高い不履行率の結果、米国中の多くの金融機関が影響を受けた。米国政府は流動性供給によって状況を救おうとしたが、危機はさらに深刻化した。2008年3月までに、米国の投資銀行であるベア・スターンズは、政府の救済努力を必要とした。この段階で、危機が深刻化していることは明らかだった。リーマン銀行やアメリカン・インターナショナル・グループ（AIG）などの他の金融機関も、危機の影響を感じ始めた。^[21]この危機の深刻さは増し、ほとんどの米国とヨーロッパの銀行は国際融資を引き揚げました。この動きは世界中で、特に国際借入に大きく依存している国々で大きな金融問題を引き起こしました。金融の伝染は、特に住宅バブルと経常収支赤字のために金融システムが脆弱な国々で深刻に感じられました。影響を受けた国には、ドイツ、アイスランド、スペイン、イギリス、ニュージーランドなどがあります。^[21]多くのアナリストと政府は、危機の本当の影響を予測できませんでした。世界の主要経済国が危機の影響を感じ始めると、ほぼすべての経済が直接的または間接的に影響を受けました。特に、輸出の減少と商品価格の低下がありました。

金融の伝染は金融規制の主な原因の 1 つです。国内の金融規制当局と国際機関の両方にとっての最優先事項は、金融規制と国際金融アーキテクチャの計画を使用して金融の伝染を防ぐことです。この優先事項は、世界経済が米国のサブプライム住宅ローン危機と欧州のソブリン債務危機の脅威にさらされていた 2007 年から 2008 年の期間に特に重要でした。

国際レベルでは、今日の近代的な金融システムの下では、ヘッジファンドや銀行など、さまざまな仲介者のバランスシートが複雑な債権と債務の網​​で結びつき、グローバルな金融ネットワークを形成している。クレジット・デフォルト・スワップや債務担保証券などの洗練された金融商品の発達は、金融規制を複雑化させている。米国の金融不況が示しているように、リーマン・ブラザーズの破綻は、金融システム全体と他の金融市場に衝撃を劇的に広げた。したがって、国際金融の波及の原因とメカニズムを理解することは、政策立案者がグローバルな金融規制システムを改善し、ショックと波及に対する耐性を高めるのに役立つ可能性がある。

国内レベルでは、金融の脆弱性は、未払い債務の満期が短いことや偶発的な公的債務と常に関連しています。したがって、国内の金融規制構造を改善することで、経済の流動性を改善し、伝染に対するエクスポージャーを制限できます。銀行、格付け機関、ヘッジファンドなどの金融仲介機関間の金融伝染をよりよく理解することは、米国と欧州の両国での金融改革に役立ちます。たとえば、金融改革者は、銀行の利益を最大化することと、銀行をショックや伝染から守ること のバランスをとるために、資本比率をどのように設定するかを研究しています。

伝染のテストに関する計量経済学の文献は、危機の期間中の市場間の収益の相関の上昇に焦点を当ててきました。Forbes と Rigobon (2002) は、伝染という用語を取り巻く現在の不正確さと意見の不一致について説明しています。^[4]彼らは、ショック後の市場間のつながりの大幅な増加という具体的な定義を提案し、この明確な定義を既存の文献と区別するために「相互依存」という用語を使用することを提案しています。それは、単純な相関テストの基本的な弱点を示しています。つまり、回帰係数が変化しない場合、説明変数の分散が上昇すると、係数の標準誤差が減少し、回帰の相関が上昇します。

を金融資産の集合とし、を時点の資産の価格とします。伝染を伴うネットワークは、行列形式で と定義され、その要素は 2 つの株式と の間の接続を表します。ベクトル表記では、伝染テストの標準モデルは、次数 のVAR (ベクトル自己回帰) モデルとして記述できます。 ${\displaystyle {\mathcal {V}}}$${\displaystyle p_{v}(t)}$${\displaystyle v\in {\mathcal {V}}}$${\displaystyle t}$${\displaystyle \Gamma (t)\in \{0,1\}^{n\times n}}$${\displaystyle (v,\,v^{\prime })}$${\displaystyle v}$${\displaystyle v^{\prime}}$${\displaystyle \tau}$

${\displaystyle \ln \mathbf {p} (t)\,=\,\Gamma (t-1)\ln \mathbf {p} (t-1)\,+\,\ldots \,+\,\Gamma (t-\tau )\ln \mathbf {p} (t-\tau )\,+\,\epsilon _{v}(t),}$

ここで、はランダム項です。Forbes と Rigobon (2002) は、特定の用途において、このモデルのバリエーションを推定し、国家間の伝染を研究しました。彼らはまず、安定期、混乱期、全期間の各国家ペアの分散共分散行列を推定しました。次に、推定された分散共分散行列を使用して、各市場セットと期間の市場間相関係数(およびその漸近分布) を計算しました。 ${\displaystyle \epsilon _{v}(t_{i})}$

しかし、ペサランとピック（2007）が指摘しているように、金融の伝染は計量経済学的に推定するのが難しいシステムです。^[23]伝染を相互作用効果から切り離すには、国別の変数を使用して外国の収益を計量化する必要があります。危機の期間を選択するとサンプル選択バイアスが生じ、相関関係を確実に推定できるほど危機の期間は長いと仮定する必要があります。その結果、市場間で伝染が発生するかどうか、またはそれがどの程度強いかについて、実証的な文献では強いコンセンサスは存在しないようです。

金融および経済の文献は、危機時には資産の収益率の相関が増加するという十分な証拠を示しています。^[24]ローンの担保の収益率の相関が増加すると、銀行資産のボラティリティが増加し、したがって銀行の株式価値とデフォルトコストが増加し、負債の価値が減少する。^[25]相関の増加は、規制当局の景気循環的な寛容政策によって説明できます。^[26]規制当局はシステム危機の際により大きな寛容さを持つため、相関の増加により銀行が群れをなして相互に結びつくインセンティブが生まれ、破綻すると銀行が一緒に破綻し、救済される可能性が高まります。 PelegとRaviv（2018）は、銀行の借り手の収益率の相関が高まるにつれて、資産リスクも増加することを示しました。^[27]したがって、銀行のローンポートフォリオの相関が増加すると、2番目の経路であるリスクシフトの増加を通じて銀行のデフォルトコストが増加

最近、ナシニとエルデムリオグル^[28]は、異なるネットワーク伝播チャネルが株価動向に与える影響が経済状況によってどのように変化するかを研究するモデルを提案した。金融機関の意思決定と結果は複数のネットワークチャネルによって影響を受けるという見解に基づき、彼らはサプライチェーン関係、競争関係、ビジネスパートナーシップによって結びついた上場企業の株価動向を研究した。

を資産 の市場価値とします。これは、株価と発行済み株式数の積として定義されます。各時点 において、接続タイプ を持つネットワークは、行列形式で として定義されます。このコンポーネントは、2 つの株式との接続を表します。 を定義します。ここで、 はと の市場価値の差を定量化します。Nasini と Erdemlioglu の金融計量モデルは、次のように記述できます。 ${\displaystyle s_{v}(t)}$${\displaystyle v\in {\mathcal {V}}}$${\displaystyle s_{v}(t)=p_{v}(t)\nu _{v}(t)}$${\displaystyle t}$${\displaystyle c\in {\mathcal {C}}}$${\displaystyle \Gamma (t,c)\in \{0,1\}^{n\times n}}$${\displaystyle (v,\,v^{\prime })}$${\displaystyle c^{th}}$${\displaystyle v}$${\displaystyle v^{\prime}}$${\displaystyle {\hat {s}}_{v,v^{\prime }}(\ell )=\sum _{c}\beta _{c\ell }s_{v,v^{\prime } }^{\Delta }(t-\ell )\gamma _{v,v^{\prime }}(c)}$${\displaystyle s_{v,v^{\prime }}^{\Delta }(t-\ell )}$${\displaystyle v}$${\displaystyle v^{\prime}}$

${\displaystyle p_{v}(t)~=~\eta _{v}(t)\prod _{\ell =1}^{\tau }\prod _{v^{\prime }\in {\ mathcal {V}}}p_{v^{\prime }}(t_{i-\ell })^{{\hat {s}}_{v,v^{\prime }}(\ell )},}$

ここで はランダム項である。彼らは、このモデルと古典的なファマ・フレンチ3因子モデルとの間に重要な関係を導いた。、 、 を、ある時点における上場企業の時価総額の最大値と最小値とし、 (small mining big) および(small over big)を考える。 のとき、対数正規分布のよく知られた特性から次のことがわかる。 ${\displaystyle \eta_{v}(t)}$${\displaystyle q_{v,v^{\prime }}(c,t-\ell )=hat{\gamma }_{v,v^{\prime }}(c)\ln p_{v^{\素数 }}(t-\ell )}$${\displaystyle s_{\max}(t)}$${\displaystyle s_{\min }(t)}$${\displaystyle n}$${\displaystyle t}$${\displaystyle SMB(t)=s_{\min }(t)-s_{\max }(t)}$${\displaystyle SOB(t)=s_{\min }(t)/s_{\max }(t)}$${\displaystyle s_{v,v^{\prime }}^{\Delta }(t-\ell )=s_{v}^{\prime }(t-\ell )-s_{v}(t-\ell )}$

${\displaystyle \mathbb {E} \left[p_{v}(t)~|~{\boldsymbol {\beta }}_{\tau _{\min }}\ldots {\boldsymbol {\beta }}_{\tau _{\max }}\right]\leq \mathbb {E} \left[p_{v}(t)~|~{\boldsymbol {\beta }}_{\tau _{\min }}^{SMB}\ldots {\boldsymbol {\beta }}_{\tau _{\max }}^{SMB}\right],}$

ここで。同様に、 のとき、 ${\displaystyle \beta _{c,\ell }^{SMB}=\beta _{c,\ell }SMB(t-\ell )}$${\displaystyle s_{v,v^{\prime }}^{\Delta }(t-\ell )=s_{v}^{\prime }(t-\ell )-s_{v}(t-\ell )}$

${\displaystyle \mathbb {E} \left[p_{v}(t)~|~{\boldsymbol {\beta }}_{\tau _{\min }}\ldots {\boldsymbol {\beta }}_{\tau _{\max }}\right]\leq \mathbb {E} \left[p_{v}(t)~|~{\boldsymbol {\beta }}_{\tau _{\min }}^{SOB}\ldots {\boldsymbol {\beta }}_{\tau _{\max }}^{SMO}\right],}$

さらに、彼らのアプローチにより、金融ダイナミクスをネットワークの伝播と企業の構造的ポジションの影響に分解することが可能になります。

• 金融危機
• 流動性への逃避
• 株式市場の暴落
• 通貨危機
• システミックリスク
• ウイルス現象