เครือข่ายทางการเงินเป็นแนวคิดที่อธิบายถึงกลุ่มของหน่วยงานทางการเงิน (เช่นบริษัทบัตรชำระเงินบริษัทธนาคารและการประมวลผลธุรกรรมทางการเงิน) และความเชื่อมโยงระหว่างกัน โดยในอุดมคติแล้วจะเป็นผ่านธุรกรรมโดยตรงหรือความสามารถในการเป็นตัวกลางในการทำธุรกรรม^{[ 1 ]}ตัวอย่างทั่วไปของความเชื่อมโยงในเครือข่ายทางการเงินคือ การถือ ครองหลักทรัพย์ (เช่น หุ้นของบริษัทที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์) ซึ่งการเป็นเจ้าของหุ้นของบริษัทจะแสดงถึงความเชื่อมโยงระหว่างหุ้นกับบริษัทใน แง่ของ วิทยาศาสตร์เครือข่าย เครือข่ายทางการเงินประกอบด้วยโหนด ทางการเงิน ซึ่งโหนดแสดงถึงสถาบันการเงินหรือผู้เข้าร่วม และขอบ ซึ่งขอบแสดงถึงความสัมพันธ์อย่างเป็นทางการหรือไม่เป็นทางการระหว่างโหนด (เช่น การเป็นเจ้าของหุ้นหรือพันธบัตร) ^{[ 2 ]}

แนวคิดและการใช้เครือข่ายทางการเงินเกิดขึ้นจากการสังเกตว่าระบบการเงินสมัยใหม่แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์พึ่งพาซึ่งกันและกันในระดับสูง^{[ 2 ]}โลกาภิวัตน์ได้ขยายระดับความสัมพันธ์พึ่งพาทางการเงินระหว่างองค์กรหลายประเภท หุ้น สินทรัพย์ และความสัมพันธ์ทางการเงินถูกถือครองและมีส่วนร่วมในระดับที่มากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป แนวโน้มนี้เป็นหัวข้อที่น่าสนใจอย่างมากในภาคการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากมีผลกระทบต่อวิกฤตการณ์ทางการเงิน^{[ 3 ]}

วิกฤตการณ์มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาความเข้าใจเกี่ยวกับเครือข่ายทางการเงิน ในปี 1998 การล่มสลายของLong-Term Capital Management (LTCM) ได้เปิดเผยความสำคัญพื้นฐานของเครือข่ายเหล่านี้^{[ 4 ]} โดยเฉพาะอย่างยิ่ง กรณีของ LTCM ได้เน้นย้ำถึงความสัมพันธ์ที่ซ่อนเร้นซึ่งมีอยู่ในเครือข่ายทางการเงิน ในกรณีของ LTCM ความสัมพันธ์ทางการเงินระหว่างพันธบัตรญี่ปุ่นและพันธบัตรรัสเซียสูงกว่าที่คาดไว้มาก LTCM รับความเสี่ยงจำนวนมาก (ในบางจุดใช้เลเวอเรจ 25:1) เพื่อทำการซื้อขายตามความสัมพันธ์นี้ ในขณะที่ประเมินความสัมพันธ์เหล่านี้ต่ำเกินไปวิกฤตการณ์ทางการเงินในเอเชียปี 1997และวิกฤตการณ์ทางการเงินของรัสเซียในปี 1998 ที่ตามมา นำไปสู่ความแตกต่างของพันธบัตรยุโรป ญี่ปุ่น และสหรัฐอเมริกา ทำให้ LTCM ล่มสลาย วิกฤตการณ์ที่เกิดขึ้นในตลาดพิสูจน์ให้เห็นถึงผลกระทบที่เครือข่ายทางการเงินสามารถมีได้^{[ 5 ]}ในทำนองเดียวกัน หลังจากวิกฤตการณ์ทางการเงินปี 2008นักเศรษฐศาสตร์หลายคนหันมามองว่าโครงสร้างเครือข่ายของระบบการเงินมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความเสี่ยงเชิงระบบ ในความเป็นจริง การดำเนินการเชิงนโยบายที่ตามมาหลายอย่างได้รับแรงจูงใจจากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้^{[ 6 ]}

จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ แนวคิดวิทยาศาสตร์เครือข่ายจึงถูกนำไปประยุกต์ใช้ในสาขาการเงิน ณ ปี 2551 วรรณกรรมในสาขานี้ยังค่อนข้างใหม่^{[ 2 ]}โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์และการทำธุรกรรมระหว่างธนาคารอาจหาได้ยาก^{[ 7 ]}ซึ่งอาจจำกัดจำนวนกรณีการใช้งานที่นำไปใช้ได้ อย่างไรก็ตาม มีพื้นที่ที่น่าสนใจและการประยุกต์ใช้ที่สำคัญบางประการสำหรับการศึกษาเครือข่ายทางการเงิน บางส่วนได้แก่ การแพร่กระจายทางการเงินและความเสี่ยงของระบบ^{[ 8 ]}การก่อตัวของตลาดระหว่างธนาคาร^{[ 9 ]}และการกำหนดลักษณะของระบบการเงินในปัจจุบัน^{[ 10 ]}การประยุกต์ใช้เครือข่ายทางการเงินอื่นๆ ได้แก่ เครือข่ายความสัมพันธ์ ของหุ้นเครือข่ายระหว่างธนาคารและแบบจำลองตามตัวแทน แบบจำลองทางการเงินตามตัวแทนบางแบบที่ใช้สมุดคำสั่งซื้อแบบจำกัดเป็นตัวอย่างของเครือข่ายทางการเงิน โดยที่ผู้ค้าเชื่อมต่อกับตลาดแลกเปลี่ยนอย่างน้อยหนึ่งแห่ง และตลาดแลกเปลี่ยนเป็นตัวกลางในการทำธุรกรรมระหว่างผู้ค้า^{[ 11 ] [ 12 ]}อีกหนึ่งสาขาการศึกษาคือcascades ในเครือข่ายทางการเงินซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์และผู้กำหนดนโยบายสามารถกำหนดวิธีการบรรเทาวิกฤตการณ์ทางการเงินได้^{[ 13 ]}

แนวคิดวิทยาศาสตร์เครือข่ายที่นำมาประยุกต์ใช้กับเครือข่ายทางการเงินมีมากมายและหลากหลาย Stiglitz และคณะได้นำแนวคิดและคณิตศาสตร์เบื้องหลังเครือข่ายหลายชั้น มาใช้ เพื่อประเมินต้นทุนของความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นในเครือข่ายทางการเงิน^{[ 14 ]} Battiston และคณะได้ใช้ค่าศูนย์กลางเพื่อพัฒนาอัลกอริทึม DebtRank ซึ่งเป็นวิธีการประเมินความเสี่ยงเชิงระบบที่สถาบันบางแห่งอาจก่อให้เกิดโดยพิจารณาจากการเชื่อมต่อและระดับหนี้สิน^{[ 8 ]}คนอื่นๆ ได้มุ่งเน้นอย่างกว้างขวางในการพัฒนารูปแบบมาตรฐานสำหรับโครงสร้างของเครือข่ายทางการเงิน บางคนใช้แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยเศรษฐศาสตร์โดยการคาดการณ์โหนดในฐานะผู้กระทำที่มีเหตุผลในระบบ ในขณะที่บางคนใช้แนวทางฟิสิกส์เชิงสถิติมากกว่า^{[ 2 ]}ซึ่งเป็นแนวทางที่สมเหตุสมผลเนื่องจากความจำเป็นในการสร้างเครือข่ายขึ้นใหม่เพราะข้อมูลที่มีอยู่มักไม่สมบูรณ์^{[ 15 ]}

• ความเสี่ยงเชิงระบบ
• ความล้มเหลวแบบต่อเนื่อง
• ใหญ่เกินกว่าจะล้มเหลว
• สถาบันการเงินที่มีความสำคัญเชิงระบบ