《表3 三种违约成本、四种损失冲击强度下商业银行网络系统性风险特征（违约的银行数量）》

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《商业银行债务网络估计和系统性风险度量研究——基于贝叶斯方法》

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除了传染违约概率，还可通过违约银行数量对比α=1，β=1、α=0.8，β=1和α=0.8，β=0.7三种违约成本下的网络损失情况。每种违约成本下，考虑三种冲击τ∈（0.05，0.10，0.20），损失分布结果图6所示。从损失分布形状看，当损失冲击力度较小时，商业银行网络损失主要有基础违约造成，损失分布范围较窄，损失分布波动性较小；当损失冲击力度较大时，商业银行网络损失受基础违约和传染违约两方面影响，损失范围较大，损失分布波动性较大。从损失分布位置看，随着损失冲击力度加强，商业银行网络损失不断向右偏移；考虑违约成本时，银行网络损失分布在位置上更靠右，表明违约成本会加重银行网络的损失。此外，通过银行网络违约银行数量的特征值如均值、标准差、风险价值Va R(Value at Risk）和期望损失ES(Expected Shortfall）等可度量商业银行网络系统性风险，见表3。结果显示，违约成本增加、损失冲击增大时，商业银行网络违约的银行数量增加。