互联网金融与中国行业间极端金融风险传播

作为新兴金融业态，互联网金融在发挥普惠金融等积极作用的同时，也存在着加剧金融风险传播的可能，但目前尚未有文献对互联网金融对金融风险传播的影响进行严格分析.本文从行业间极端金融风险传播的视角出发，首次对此问题进行了系统研究.本文首先构建理论模型刻画了互联网金融影响行业间极端风险传播的机制，接着利用我国31个省份、18个行业的股票收益数据，以及北京大学数字金融研究中心构建的互联网金融发展指数，进行了实证检验.研究结果表明，互联网金融发展加剧了实体经济行业间极端金融风险的传播，也使得金融与实体经济行业间的极端金融风险溢出程度增加.因此，在发挥互联网金融积极作用的同时，也要重视防范行业间的极端风险传播，以维护金融系统的安全与稳定.     

中国股票市场行业间金融传染检验和风险防范

运用一个新的金融传染检验统计量对2015 年6 月中旬中国股市暴跌时各行业间的传染效应进行检验． 跟传统的金融传染检验统计量相比，他可从不同的分位数水平上检验金融传染; 跟已有的分位数回归检验方法相比，他对于可能存在的模型误设是稳健的． 本文首次检验了国内全部十个一级行业以及四个金融二级子行业之间的金融传染情况，并从市场风险的角度对不同行业间的传染关系和传染的可能途径进行了分析． 新的金融传染检验统计量检验结果表明: 在此次暴跌中大部分行业间存在金融传染，尤其是在低分位数下，而传统的检验方法忽略了这种传染效应的存在，这对市场风险的提示有着重大意义．     

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.