系统性风险:金融系统与实体经济间反馈效应

金融系统与实体经济间高度的关联性，使得系统性风险在金融系统与实体经济间具有反馈效应.本研究提出了度量系统性风险反馈效应方法，并利用中国2013年～2017年银行与实体企业相关数据进行实证研究.结果表明：忽视实体经济的作用，将会造成低估银行系统性风险，实体经济不同行业对银行系统性风险的影响具有显著差异性；银行系统对实体经济系统性风险具有显著影响，而且不同类型银行的影响具有显著差异性；银行系统对整个经济系统的系统性风险贡献程度随着时间在变化，不一定就比实体经济的高.在此基础上，本研究进一步揭示了系统性风险的影响因素.     

金融市场的“绿天鹅”风险研究——基于物理风险与转型风险的双重视角

近年来,全球气候变化日益加剧,其引发的极端天气更是对实体经济与金融市场产生了严重的负面冲击。本文结合最新发展的气候转型风险评估模型以及前沿的多重网络模型,创新性地从物理风险、转型风险两个角度全面量化“绿天鹅”风险对金融稳定的冲击影响,深入探究我国低碳经济转型过程中的潜在金融风险隐患。研究结果显示,两类风险均会明显加速系统性金融风险的积聚,且随着地域、行业、企业特征发生异质性变化;从长期来看,转型气候风险将大幅提升我国金融机构的脆弱性,加剧系统性金融风险。在得出富有启发意义结论的基础上,本文为有效应对气候风险提出了相关政策建议,从而为实现经济高质量发展、保障国家金融安全提供有益的参考依据。     

经济政策不确定性与系统性金融风险溢出——基于关联网络视角

经济政策不确定性（EPU）已成为系统性金融风险的重要驱动因素。研究基于七个部门的35个相关因子抽取系统性金融风险信息，综合采用DYCI溢出指数法、复杂网络分析法和滚动时间窗口技术等构建跨部门风险溢出网络，考察和检验EPU与金融体系内部风险压力承接与转移的关联动态和传导机制。研究发现：EPU与金融部门各维度风险变量间存在关联网络，且EPU冲击加剧了系统性金融风险的网络传染效应；危机时期，EPU冲击下的跨部门风险协同运动趋势明显，网络结构呈现更高的完备性。同时，本文研究结论为阻断内外部风险冲击以及维护经济金融稳定提供重要的理论基础和决策参考依据。     

系统性金融风险跨市场传染机制研究——基于金融协调监管视角

基于格兰杰因果检验和网络分析法构建了我国金融市场关联性指标和风险溢出指标,并对两者进行比较分析,研究发现通过风险溢出指标能够更全面地刻画金融市场之间的风险传染机制．在此基础上,基于风险溢出指标,考察了我国主要金融市场间的风险传染机制,结果发现股票市场是我国金融风险的重要来源,且金融市场风险传染程度在金融市场异常波动期 间明显上升．为此,进一步选取了几个系统性金融风险较高的金融市场异常波动阶段,识别金融市场异常波动的风险来源,结合当时的监管政策,研究发现部分监管政策在控制特定金融市场异常波动的同时也加剧了市场之间的风险传染．本研究旨在厘清系统性金融风险跨市场传染机制,分析金融市场异常波动的影响以及相应监管政策效果,对我国防范系统性金融风险和加强金融协调监管具有重要的参考价值．     

中欧货币汇率的极端风险传播研究

2016年10月1日, 人民币正式加入国际货币基金组织的特别提款权篮子, 这是人民币国际化进程中的里程碑事件.人民币国际化为经济活动带来便利的同时, 也伴随着汇率风险传播的可能性, 这体现在不同货币汇率的极端联动性上.所谓极端联动性, 是指不同货币汇率同时大涨或大跌, 这不利于维持金融市场的稳定, 也会影响实体经济的有效运行.因此, 研究货币之间极端联动性的特征和原因有着重要意义.本文首先采用多种动态的Copula模型, 研究了欧洲地区主要国家货币汇率和人民币汇率之间从2008年到2016年间的极端联动现象.发现, 两个地区货币汇率的极端联动现象自2016年起有所增强.这不仅体现在极端联动的概率显著上升, 还体现在其持续时间的延长.为了解释该风险溢出现象背后的原因, 本文随后研究了影响极端联动概率的可能因素, 包括经济政策的不确定性, 中欧双边贸易的开放程度, 以及金融一体化的程度等.面板固定效应回归模型结果显示, 经济政策的不确定性对于中欧地区货币汇率的极端联动现象有着重要的影响, 其中中国经济政策的不确定性起主导作用, 尤其是在进入2016年之后.本文认为降低经济政策制定和实施过程中的不确定性将会有效地减少汇率风险的传播.     

我国行业风险敞口与行业网络结构的相关性研究

基于皮尔逊相关系数和格兰杰因果检验,分别构建行业无向和有向网络,采用CoVaR模型计算我国行业风险,并借助分位数回归探索行业风险与网络结构的相互关系;使用网络模块分析探究不同极端事件下行业网络的集聚情况,以及风险在各模块间的传染路径,同时考察网络结构对行业风险的影响效应。研究结果表明：两种行业网络结构均表明,金融行业有成为网络中心的趋势,采用格兰杰因果检验构建的有向网络更能解释行业风险;金融市场冲击会对行业网络结构产生影响,不同极端事件下行业风险在网络中的传播方式不同;同时,网络结构对行业风险存在显著影响,网络聚类系数和全局效率的降低以及介数中心性的提升,均能降低行业风险。研究结论对金融风险防范和产业结构优化升级具有一定的参考价值。     

虚拟经济条件下经济人的嬗变

虚拟经济是市场经济高度发达的产物，它在提高实体经济运行效率的同时也为宏观经济的运行埋下了动荡的祸根。特别是虚拟经济的超速发展在很大程度上改变了微观个体的行为模式，加剧了金融动荡的风险。因此，深入分析虚拟经济对理性经济人行为的影响，对于防范金融风险，规范市场具有重要的理论与现实意义。虚拟经济内涵的界定虚拟经济是近年来随着经济全球化、信息化和金融化而出现的一个新的理论问题，尽管对这一领域的研究已很广泛，但由于其新生性，理论界对其确切内涵尚有不同观点，故笔者认为对虚拟经济的内涵有几点需要澄清。首先，虚…     

金融风险与宏观经济风险的交互行为研究北大核心CSSCI

金融风险与宏观经济风险相互交织、密切相关,二者之间的交互行为一直是学术界的研究热点。通过构建金融压力指数和宏观经济风险指数,采用DCCA、MF-ADCCA、基于时间延迟的DCCA算法与TVP-VAR模型分析金融风险与宏观经济风险之间交叉相关的、非对称的、方向性的、时变性的复杂交互行为,结果表明:金融风险与宏观经济风险呈双向交叉影响作用关系;金融风险对宏观经济风险的影响相对较大,且金融风险的累积会加重宏观经济下行压力,而金融风险的释放却不能及时带来经济的繁荣;金融风险与宏观经济风险间具有显著的时变关联性,宏观经济风险对金融风险的促进作用不断增强。     

中美贸易摩擦对中国沪深股市行业板块的影响北大核心CSCDCSSCI

以“2018年中美贸易摩擦事件”为时间节点,分别构建贸易摩擦前、后的中国沪深股市行业间风险溢出网络.基于多种网络中心性指标,构建反映行业风险传染及风险承受强度的综合指标.从行业间风险溢出效应、股市稳定性、网络结构变化等角度分析贸易摩擦对股市的影响,探究影响各行业风险传染(承受)强度的因素,并在贸易摩擦背景下识别影响行业网络变化的主要因素.研究表明:1)贸易摩擦事件促使股市系统性风险加剧及稳定性水平下降,并降低网络的鲁棒性;2)在短期内,贸易摩擦对网络稳定性具有决定性影响.在中长期上,贸易摩擦对网络稳定性的影响逐渐减弱,而宏观经济指标、汇率、货币政策等经济政策将逐渐主导网络稳定性的变化;3)贸易摩擦后,各行业的风险溢出效应发生不同程度的改变,影响各行业风险传染(承受)强度的因素也不尽相同.研究结论对我国金融监管部门进行宏观审慎管理、把控系统性风险、维护金融市场稳定性具有一定的参考价值.     

债务网络、投资者行为与传染性风险:来自中国银行业与房地产业的研究发现

现有研究表明,金融行业与其他产业间的关系日趋紧密且复杂,风险在金融系统与其他产业间的传播机理日益受到关注.利用中国银行业和房地产业间的传染性风险测度结果,分别检验了行业间传染性风险的两大诱因:债务网络和投资者行为.结果表明,债务网络是传染性风险的主要诱因,在控制了债务关系后,行业间传染性风险显著降低;同时投资者行为对风险传染发生的概率有显著影响,尤其当投资者和公司之间的信息不对称现象较为严重时,外部的负向冲击(使投资者形成对相关市场负面预期的冲击)会导致传染性风险发生的概率增大.研究结果不仅对相关理论进行了验证和补充,同时也提供了有益的政策建议,以帮助更加有效地监管行业间传染性风险.     

中美贸易摩擦对中国沪深股市行业板块的影响

以"2018年中美贸易摩擦事件"为时间节点,分别构建贸易摩擦前、后的中国沪深股市行业间风险溢出网络.基于多种网络中心性指标,构建反映行业风险传染及风险承受强度的综合指标.从行业间风险溢出效应、股市稳定性、网络结构变化等角度分析贸易摩擦对股市的影响,探究影响各行业风险传染(承受)强度的因素,并在贸易摩擦背景下识别影响行业网络变化的主要因素.研究表明:1)贸易摩擦事件促使股市系统性风险加剧及稳定性水平下降,并降低网络的鲁棒性; 2)在短期内,贸易摩擦对网络稳定性具有决定性影响.在中长期上,贸易摩擦对网络稳定性的影响逐渐减弱,而宏观经济指标、汇率、货币政策等经济政策将逐渐主导网络稳定性的变化; 3)贸易摩擦后,各行业的风险溢出效应发生不同程度的改变,影响各行业风险传染(承受)强度的因素也不尽相同.研究结论对我国金融监管部门进行宏观审慎管理、把控系统性风险、维护金融市场稳定性具有一定的参考价值.     

我国金融风险管理现状及对策分析

<正>随着中国改革开放的不断扩大和推进,以及经济全球化的深入发展,金融业发挥着越来越重要的作用。同时,金融业也面临着前所未有的风险和隐患。规范金融秩序、防范金融风险、推进金融改革、维护金融安全是金融企业面临的重要任务,也是影响人民生活和社会稳定的重要因素。因此,加强金融风险监管,完善风险管理体系,确保金融市场稳定和信息透明,对我国金融体系的可持续发展具有重要意义。     

互联网金融与收入波动:来自中国家庭的证据

快速发展的互联网金融深刻影响着中国经济发展、社会变迁和人民生活.越来越多的家庭选择参与互联网金融市场,但互联网金融是否真正减少了收入波动,抑或使家庭暴露于风险之中?本文基于2017年中国家庭金融调查数据(CHFS)研究发现,互联网金融参与对提高家庭总收入具有积极影响,但同时也增加了家庭总收入波动,致使收入风险显著增加.但总体上,参与互联网金融市场单位风险的收益上升.进一步研究发现,互联网金融影响了家庭投资性收入、工资性收入和转移性收入.对于有工商业经营的家庭,互联网金融提高了家庭的网络销售概率,促进了家庭创业,显著增加了家庭经营性收入及其波动.本研究可为规范互联网金融市场发展,防范家庭收入风险提供参考.     

互联网金融模式下的风险管理研究

本文通过对风险管理问题的研究,旨在对目前互联网金融行业当中存在的较为突出的风险因素进行分析,希望能够达到有效防范和降低互联网金融行业风险的目标,并提出具有针对性和实践意义的风险管理措施。在研究过程当中,本文主要使用了文献研究法、案例分析法和经验总结法三种研究方法,并以行业典范阿里金融为例,着重从技术、信用与监管三方面研究了互联网金融风险管理问题。从阿里金融的实践经验中可以得出结论,对互联网金融行业只有从实际情况出发,建立技术、信用和监管风险的创新型管理机制,才能够起到有效的风险管理与防范作用。建议互联网金融行业在发展过程中,紧紧围绕技术、信用、监管三个方面搭建风险管理机制,可有效解决互联网金融风险管理问题。     

中国金融机构关联性与系统性风险贡献研究——基于尾部风险溢出网络视角

在后危机时代如何准确地测度金融机构的系统性风险贡献以识别系统重要性金融机构是宏观审慎监管的重要任务.采用2010年至2019年中国32家上市金融机构数据以及宏观特征变量，通过TENET模型构建尾部风险溢出网络以度量金融机构关联性，并引入公司规模、杠杆和流动性指标，基于改进的PageRank算法提出网络-市场-账面相结合的系统性风险贡献测度思想，具体从系统整体、部门行业、机构个体三个层面对网络关联性展开实证分析.研究结果表明：1)金融系统总体关联性在危机与下行时处于高位水平，尾部风险溢出网络能有效捕捉极端风险事件；2)行业内的关联性水平总体而言高于行业间的关联性水平，但在极端情况下跨行业风险溢出强度会增大；3)银行和保险机构相对证券机构而言对系统性风险的贡献程度更高.     

基于国内互联网金融模式的风险分析与监管建议

互联网金融是目前金融领域最引人瞩目的潮流之一。作为一把双刃剑,互联网金融在带来商机和财富的同时也改变了传统金融格局,给监管部门带来巨大风险和挑战,为了通过法制手段遏制P2P平台跑路等金融风险,加强互联网金融监管迫在眉睫。本文介绍了互联网金融模式的基本含义,分析了互联网金融主要的产品模式及其风险,提出了基于国内互联网金融模式的监管导向和监管建议。     

动态尾部金融网络结构与传染性度量

基于Lasso高维分位数回归模型,本文构建了中国金融系统的尾部网络结构,并定义了总体网络以及行业间、行业内和金融机构间等多层金融网络的尾部风险传染度,解构其传染机制与关联特征,评估各机构双向系统重要性(接收端和发射端)。同时,本文提出了一个最优滚动窗宽选择标准方法,以优化滚动样本技术下的动态网络结构。结果表明,所有层级尾部风险传染效应(总体系统、行业间、行业内和机构间)在经济金融极端困境时期,呈现明显增强及剧烈震荡特征,2015年中国股灾期间尤甚。跨行业传染效应日益严峻,银行与保险间表现出较强关联性,房地产机构与其他金融机构间均表现出较高传染性,跨业监管值得关注。接收与发射最多尾部风险传染的金融机构仍然是银行与证券类机构。系统中超过50%的金融机构倾向于接收风险传染,一旦出现系统性冲击,整个金融系统的稳定性将遭受重创,因此,应加强此类机构应对外界冲击的能力。此外,基于新滚动窗宽选择标准法的动态模型的估计性能明显优于传统方法。研究结论有助于理解中国金融系统的网络结构和传染机制,对宏观审慎监管体系的建立提供了依据。     

互联网金融的风险和监管

互联网金融的蓬勃发展发挥了金融体系的活力,促进了实体经济发展,创造了社会价值,但其爆发性的成长也诱发了风险,产生了一些问题。互联网金融的金融本质决定该领域必须受到相应的监管。互联网金融的适度监管需要根据相应的业务模式做好风险甄别,与时俱进,智慧监管。     

金融高阶矩风险溢出效应研究

开展金融风险溢出效应的研究,对于避免金融风险从一个国家、地区或市场迅速地传播到其它的国家、地区或市场具有重要的意义.早期的金融风险溢出研究只考虑前二阶矩,即均值的溢出效应和方差的溢出效应.在一元GARCD-JSU模型的基础上,构建了世界因子、地区因子及单个市场因子三个因子模型,并对高阶矩风险的溢出效应进行了分解,用于研究金融高阶矩风险在世界、地区和单个市场之间的溢出效应.最后,对亚洲一些主要国家和地区金融风险溢出效应进行了实证研究.     

金融机构系统性风险溢出和系统性风险贡献——基于滚动窗口动态Copula模型双时变相依视角

本文以33家上市金融机构为研究样本，利用滚动窗口动态Copula模型对金融机构与金融系统之间相依关系的时变结构与时变系数进行双时变拟合，测度了金融机构的系统性风险溢出和贡献，从宏观、行业和机构层面分析了系统性风险贡献的影响因素。研究发现：证券类机构贡献了最多的系统性风险，而银行类机构对整个金融系统最具有潜在威胁性；金融机构与金融系统的相依结构决定了机构风险的外溢程度，而金融机构与金融系统之间相依程度以及系统自身波动性会显著影响整个系统的系统性风险；中国金融风险与财政风险之间存在相互转换的现象，化解系统性风险的根本办法是不断改善金融生态环境。本文可能的贡献有两点：第一，建立具有双时变特征的滚动窗口动态Copula模型，使模型设定和估计结果更接近真实情形；第二，从宏观、行业、机构三个层面分析机构系统性风险贡献的影响因素，这有助于从系统性风险产生的源头进行风险防控，供监管部门决策参考。