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受到全球性金融危机、经济全球化、互联网金融迅速发展等多重因素的影响，当前国内外金融环境日益复杂，使得金融风险滋生，同时也更加容易通过金融活动的参与者之间的内在联系进行传输和扩散，对金融稳定性蕴含了潜在的风险。另外，近年来国际上频发的金融危机使世界各国的经济发展都受到不同程度的冲击，其中银行业损失尤为惨重。银行业作为金融系统的核心力量，其抵御风险的能力将极大的影响金融稳定。反思国际上银行间危机快速扩散的现象背后，令我们不得不深思银行体系的内在结构以及复杂联系。因此，金融危机带来的全球金融市场的动荡使得银行系统的稳定性研究成为国内外学者研究的热点。在各国金融监管体系之中中央银行都是一个特殊的存在，其在维持金融稳定、防范系统性风险等方面发挥着巨大作用，深入研究央行的调控措施有利于其更好的发挥作用。此外，金融危机表明仅仅以关注单个银行稳健性为核心的微观审慎监管存在一定的监管缺陷，而基于整个银行系统视角的宏观审慎监管已经成为当前国内外学者以及相关监管机构的共识。
银行系统具有银行数量大、银行间联系复杂的特点，符合复杂网络特性，因此可将其视为一个复杂网络系统。考虑到复杂网络理论在金融领域的应用已越来越广泛，因此，本文主要通过复杂网络建模并结合金融仿真的方法来研究银行系统稳定性。通过对已有相关研究的总结分析，发现大部分学者通常在系统中引入对某个银行的随机冲击或者对整个银行系统的系统性冲击来探讨其对银行系统稳定性的影响。这种冲击类型都是直接作用于银行系统，是属于被动式的冲击；而考虑宏观经济波动对银行系统的冲击是符合经济规律的冲击视角且对该冲击的量化研究比较少见。因此，本文基于复杂网络从多个角度来研究经济波动下银行系统的稳定性。文章分为六个章节，第一章为绪论，主要为下文的研究提供研究思路和研究方法等；第二章对国内外的相关文献进行了梳理和总结；本文的研究内容主要集中于第三章至第五章，最后一章则是对全文的总结。
本文的主要研究内容及相关结论如下：
第一，本文构建了宏观经济呈下降、上升以及随机趋势的三种定量的宏观经济冲击情境，基于复杂网络理论构建了经济波动下的银行系统网络模型，采用金融仿真的方法研究不同参数影响下的银行系统的稳定性。研究发现，在各种宏观经济波动情况下，银行的投资回收期与银行的投资存款比对银行系统稳定性影响较大，投资回收期越短，越有利于银行系统的稳定。进一步研究发现，在银行间拆借网络的连接度固定时，各种宏观经济波动下都存在最优的投资存款比。经比较分析发现，宏观经济呈下降趋势下，只有较小的投资存款比才能使银行系统稳定，而上升与随机趋势下每期最优投资存款比较接近。基于此，还探讨了不同宏观经济趋势冲击下监管当局可选择的调控策略。
第二，本文构建了经济波动下具有央行调控的银行系统网络模型，主要仿真研究了央行的三种调控措施：调整央行的援助力度、调控央行贷款利率以及调整存款准备金率对银行系统稳定性的影响。研究发现，央行援助力度与银行间连接度两种力量由于冲击情景不同而作用不同；当面临宏观经济呈下降趋势的冲击时，增强银行间的连接度基本无效，只有央行给予较大的援助才能较大的提高银行系统的稳定性；而在上升以及随机趋势下，既可以仅依靠银行间连接度也可以将这两种力量结合使用来提升银行系统的稳定性；其次，在面临宏观经济的各动态冲击情景时央行调整贷款利率对稳定性提升的作用不明显；最后，央行存款准备金率的调整在不同的宏观经济冲击情景下对稳定性的作用不同，下降趋势下银行系统的稳定性随着存款准备金率的增加而提高；上升和随机趋势下都存在存款准备金率的临界值将系统划分为稳定性区与非稳定性区。
第三，本文利用我国银行的实际数据估算了我国银行系统的拆借矩阵，基于网络法和四种风险分配机制(Component VaR、Incremental VaR、Shapley value EL以及ΔCoVaR)算法构建了定量的宏观审慎监管下的中国银行网络系统模型，分析其宏观审慎监管效果。研究表明，对中国银行网络系统进行宏观审慎监管能够有效提升其稳定性，并且四种机制相比之下，ΔCoVaR机制的监管效果最为显著，而Incremental VaR机制则相对较差。此外，通过宏观审慎资本与银行指标之间的相关性分析，发现Incremental VaR、Shapley value EL以及Component VaR机制下的宏观审慎资本与银行的总资产具有一定的相关性，此时宏观审慎资本可以根据银行的总资产来设置；而ΔCoVaR机制下则不相关，宏观审慎资本可以依据各银行的系统性风险贡献大小来设置。另外，本文还将宏观经济的不同冲击情境与宏观审慎监管相结合，构建了具有经济波动的宏观审慎监管下的银行系统模型，通过仿真研究，发现当银行系统面临下降趋势的宏观经济冲击时，Shapley value EL机制的宏观审慎监管效果最显著；而在上升趋势和随机趋势的宏观经济冲击下，则是Component VaR机制最有效。
第四，本文基于无标度网络、小世界网络和随机网络的生成算法，分别构建了不同网络结构的经济波动下银行系统稳定性模型，对不同网络结构下银行系统参数、央行调控以及宏观审慎监管对银行系统稳定性的影响展开对比分析。在研究经济波动下银行系统及具有央行调控的银行系统的稳定性时,发现当宏观经济呈下降趋势时，各参数影响及央行的调控措施下几种网络结构的银行系统的稳定性差别不大；当宏观经济呈上升趋势和随机趋势时，总体上都是无标度网络的稳定性最差而随机网络和小世界网络相近，并且在网络参数、存款准备金率以及投资存款比这些参数下都存在一个“拐点”使各网络结构下的银行系统的稳定性在拐点前后表现不同。在研究宏观审慎监管下不同网络结构的银行系统稳定性时，发现Component VaR机制和ΔCoVaR机制适用性较强，基本不受网络结构的影响，而Incremental VaR机制和Shapley value EL机制则受网络结构的影响稍大，并且在不同年份中各网络间的差别不同。
本文的创新之处主要体现在：
(1) 目前以宏观经济的冲击为视角展开对银行系统稳定性的研究中，大都是来自于经济学上的研究且是基于静态的宏观经济冲击，这不能反映银行系统的演化过程，无法获取其内在的演化规律及特征。而基于复杂网络的相关研究中则未考虑宏观经济的冲击。该方向上的代表性研究之一Iori等(2006)假设投资无风险，设定银行系统的投资收益是固定不变的，即未考虑宏观经济冲击的影响。而现实中各国的宏观经济都是动态波动的，因此造成银行的投资是有风险的。基于该问题，本文的第一个创新点是通过构建宏观经济呈上升、下降及随机趋势的三种动态冲击情境来影响银行的投资。仿真计算了银行系统在连续时间步内的动态演变来研究宏观经济动态波动下银行系统的稳定性。
（2）针对当前的研究大部分讨论银行间同业拆借市场，对中央银行的关注较少，且已有的少量有关中央银行的研究还不够深入。本文的第二个创新点为在经济波动下的银行网络系统中加入了中央银行，考虑央行不同的调控措施对银行系统稳定性的影响。
（3）目前在宏观审慎监管下的银行系统的研究中，国内以定性分析为主，定量的研究相对匮乏；国外有少量的定量研究但模型还不够完善。其中Gauthier等(2012)和Liao等(2015)在定量的宏观审慎监管下的银行系统模型中未考虑银行间同业拆借的网络结构的影响且研究针对欧美国家。本文的第三个创新点在于将Liao等(2015)中的拆借网络改进为动态的，利用中国上市银行的实际数据建立了定量的宏观审慎监管下的中国银行系统模型。另外，还探讨了具有宏观经济动态冲击时的宏观审慎监管下的银行系统稳定性。
（4）针对不同网络结构的银行系统稳定性的对比研究较少，同时，对不同网络结构的宏观审慎监管下的银行系统研究未见。本文在上述三部分研究模型中分别加入了多种不同的网络结构，并结合各网络结构的特征展开对比分析。
本文通过对银行系统稳定性的大量仿真计算与分析研究，旨在能够为银行业及相关监管机构应对与防范银行风险提供一定的理论依据和监管启示，为维护我国银行系统的稳定提供一定的参考借鉴。
银行系统具有银行数量大、银行间联系复杂的特点，符合复杂网络特性，因此可将其视为一个复杂网络系统。考虑到复杂网络理论在金融领域的应用已越来越广泛，因此，本文主要通过复杂网络建模并结合金融仿真的方法来研究银行系统稳定性。通过对已有相关研究的总结分析，发现大部分学者通常在系统中引入对某个银行的随机冲击或者对整个银行系统的系统性冲击来探讨其对银行系统稳定性的影响。这种冲击类型都是直接作用于银行系统，是属于被动式的冲击；而考虑宏观经济波动对银行系统的冲击是符合经济规律的冲击视角且对该冲击的量化研究比较少见。因此，本文基于复杂网络从多个角度来研究经济波动下银行系统的稳定性。文章分为六个章节，第一章为绪论，主要为下文的研究提供研究思路和研究方法等；第二章对国内外的相关文献进行了梳理和总结；本文的研究内容主要集中于第三章至第五章，最后一章则是对全文的总结。
本文的主要研究内容及相关结论如下：
第一，本文构建了宏观经济呈下降、上升以及随机趋势的三种定量的宏观经济冲击情境，基于复杂网络理论构建了经济波动下的银行系统网络模型，采用金融仿真的方法研究不同参数影响下的银行系统的稳定性。研究发现，在各种宏观经济波动情况下，银行的投资回收期与银行的投资存款比对银行系统稳定性影响较大，投资回收期越短，越有利于银行系统的稳定。进一步研究发现，在银行间拆借网络的连接度固定时，各种宏观经济波动下都存在最优的投资存款比。经比较分析发现，宏观经济呈下降趋势下，只有较小的投资存款比才能使银行系统稳定，而上升与随机趋势下每期最优投资存款比较接近。基于此，还探讨了不同宏观经济趋势冲击下监管当局可选择的调控策略。
第二，本文构建了经济波动下具有央行调控的银行系统网络模型，主要仿真研究了央行的三种调控措施：调整央行的援助力度、调控央行贷款利率以及调整存款准备金率对银行系统稳定性的影响。研究发现，央行援助力度与银行间连接度两种力量由于冲击情景不同而作用不同；当面临宏观经济呈下降趋势的冲击时，增强银行间的连接度基本无效，只有央行给予较大的援助才能较大的提高银行系统的稳定性；而在上升以及随机趋势下，既可以仅依靠银行间连接度也可以将这两种力量结合使用来提升银行系统的稳定性；其次，在面临宏观经济的各动态冲击情景时央行调整贷款利率对稳定性提升的作用不明显；最后，央行存款准备金率的调整在不同的宏观经济冲击情景下对稳定性的作用不同，下降趋势下银行系统的稳定性随着存款准备金率的增加而提高；上升和随机趋势下都存在存款准备金率的临界值将系统划分为稳定性区与非稳定性区。
第三，本文利用我国银行的实际数据估算了我国银行系统的拆借矩阵，基于网络法和四种风险分配机制(Component VaR、Incremental VaR、Shapley value EL以及ΔCoVaR)算法构建了定量的宏观审慎监管下的中国银行网络系统模型，分析其宏观审慎监管效果。研究表明，对中国银行网络系统进行宏观审慎监管能够有效提升其稳定性，并且四种机制相比之下，ΔCoVaR机制的监管效果最为显著，而Incremental VaR机制则相对较差。此外，通过宏观审慎资本与银行指标之间的相关性分析，发现Incremental VaR、Shapley value EL以及Component VaR机制下的宏观审慎资本与银行的总资产具有一定的相关性，此时宏观审慎资本可以根据银行的总资产来设置；而ΔCoVaR机制下则不相关，宏观审慎资本可以依据各银行的系统性风险贡献大小来设置。另外，本文还将宏观经济的不同冲击情境与宏观审慎监管相结合，构建了具有经济波动的宏观审慎监管下的银行系统模型，通过仿真研究，发现当银行系统面临下降趋势的宏观经济冲击时，Shapley value EL机制的宏观审慎监管效果最显著；而在上升趋势和随机趋势的宏观经济冲击下，则是Component VaR机制最有效。
第四，本文基于无标度网络、小世界网络和随机网络的生成算法，分别构建了不同网络结构的经济波动下银行系统稳定性模型，对不同网络结构下银行系统参数、央行调控以及宏观审慎监管对银行系统稳定性的影响展开对比分析。在研究经济波动下银行系统及具有央行调控的银行系统的稳定性时,发现当宏观经济呈下降趋势时，各参数影响及央行的调控措施下几种网络结构的银行系统的稳定性差别不大；当宏观经济呈上升趋势和随机趋势时，总体上都是无标度网络的稳定性最差而随机网络和小世界网络相近，并且在网络参数、存款准备金率以及投资存款比这些参数下都存在一个“拐点”使各网络结构下的银行系统的稳定性在拐点前后表现不同。在研究宏观审慎监管下不同网络结构的银行系统稳定性时，发现Component VaR机制和ΔCoVaR机制适用性较强，基本不受网络结构的影响，而Incremental VaR机制和Shapley value EL机制则受网络结构的影响稍大，并且在不同年份中各网络间的差别不同。
本文的创新之处主要体现在：
(1) 目前以宏观经济的冲击为视角展开对银行系统稳定性的研究中，大都是来自于经济学上的研究且是基于静态的宏观经济冲击，这不能反映银行系统的演化过程，无法获取其内在的演化规律及特征。而基于复杂网络的相关研究中则未考虑宏观经济的冲击。该方向上的代表性研究之一Iori等(2006)假设投资无风险，设定银行系统的投资收益是固定不变的，即未考虑宏观经济冲击的影响。而现实中各国的宏观经济都是动态波动的，因此造成银行的投资是有风险的。基于该问题，本文的第一个创新点是通过构建宏观经济呈上升、下降及随机趋势的三种动态冲击情境来影响银行的投资。仿真计算了银行系统在连续时间步内的动态演变来研究宏观经济动态波动下银行系统的稳定性。
（2）针对当前的研究大部分讨论银行间同业拆借市场，对中央银行的关注较少，且已有的少量有关中央银行的研究还不够深入。本文的第二个创新点为在经济波动下的银行网络系统中加入了中央银行，考虑央行不同的调控措施对银行系统稳定性的影响。
（3）目前在宏观审慎监管下的银行系统的研究中，国内以定性分析为主，定量的研究相对匮乏；国外有少量的定量研究但模型还不够完善。其中Gauthier等(2012)和Liao等(2015)在定量的宏观审慎监管下的银行系统模型中未考虑银行间同业拆借的网络结构的影响且研究针对欧美国家。本文的第三个创新点在于将Liao等(2015)中的拆借网络改进为动态的，利用中国上市银行的实际数据建立了定量的宏观审慎监管下的中国银行系统模型。另外，还探讨了具有宏观经济动态冲击时的宏观审慎监管下的银行系统稳定性。
（4）针对不同网络结构的银行系统稳定性的对比研究较少，同时，对不同网络结构的宏观审慎监管下的银行系统研究未见。本文在上述三部分研究模型中分别加入了多种不同的网络结构，并结合各网络结构的特征展开对比分析。
本文通过对银行系统稳定性的大量仿真计算与分析研究，旨在能够为银行业及相关监管机构应对与防范银行风险提供一定的理论依据和监管启示，为维护我国银行系统的稳定提供一定的参考借鉴。