数字金融与区域金融风险：机制检验与门槛效应

数字金融在重塑金融业态、增强金融服务普惠性的同时，也对区域金融风险演化产生了重要影响。本文从理论上解析了数字金融如何影响区域金融风险，并结合2011-2020年中国省际面板数据实证检验了影响的中介传导机制和门槛效应。结果表明：数字金融发展总体上加剧了区域金融风险积聚，但作用程度具有明显的结构和地区差异性，其中使用深度的作用程度最大，中部地区的加剧效应最强；数字金融可通过提高金融杠杆、增强金融脱媒程度加剧区域金融风险积累；数字金融对区域金融风险的影响具有显著的门槛效应，其加剧效应随着数字金融发展水平的提升呈现边际递增态势。为此，应构建数字金融监管体系，防范和化解区域金融风险。     

中国绿色经济发展的区域差异及动态分布演进

采用熵权法定量测算2011—2017年中国30个省(直辖市、自治区)(不含西藏)绿色经济发展水平,并通过Dagum基尼系数、Kernel密度估计方法分析全国各区域各省份绿色经济发展的时空特征、区域差异及动态演进趋势。研究结果表明:我国绿色经济发展速度较快,绿色经济发展的总体区域差异呈现显著下降的趋势,但其发展仍然存在显著的区域发展不平衡问题,呈现东部⁃西部⁃中部阶梯分布的特征;中国绿色经济总体区域差异主要来源于区域间差异和区域内差异;核密度估计曲线存在多峰现象,绿色经济发展具有一定的梯度效应,存在较为明显的多极化发展特征。     

市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析

本文在兼顾"时间尺度"和"价格尺度"双重因素下构建了标准化的市场流动性测度,并利用时变信息熵方法提出了一类市场预期的新指标。将ARMA-GJR-GARCH模型与时变Copula模型相结合分析了市场流动性与市场预期之间的动态相关结构。利用2009年1月~2014年9月中国股市日度数据进行实证分析,结果表明:市场流动性和市场预期存在较明显的持续性和负向"杠杆效应",通过LL、AIC和BIC三种准则比较发现时变正态Copula模型的拟合效果最好,时变相关性分析说明市场流动性和市场预期长期内保持着负相关的总体态势,欧债危机期间时变相关系数在正负状态间转换频繁,其相关结构出现了几次较大的变点,但正常时期两者之间的相关程度并不显著。该结论对于监管部门在危机期间及时引导市场预期,增强市场流动性从而减少危机传染和缓释金融风险非常重要。     

基于银行间网络的流动性风险传染机制研究

建立流动性风险传染模型,理解流动性风险传染的内在机理,有助于金融监管部门及时采取措施缓释风险和缓解危机,维护金融系统的稳定发展.在SIR模型中引入感染延迟时间,运用复杂网络理论构建银行间流动性风险传染的复杂动力学模型,并通过理论推导和数值仿真等方法系统分析流动性风险在银行间传染的演化规律,结果表明:在BA无标度网络中,银行间网络的关联性越强,越容易感染流动性风险;延长感染延迟时间可以减小流动性风险传染的概率、速度和范围;提高银行间网络的密集程度能够促进流动性风险的传染效应.因此,系统性重要银行应建立流动性资产动态储备机制,非系统性重要银行需要建立资产结构和业务规模的动态管理机制,监管部门应构建银行间流动性风险的动态分层监管模式,提高整个金融系统的稳定性.     

金融发展与经济增长——一个考虑空间溢出效应的再检验

利用2003—2013年中国285个地级及以上城市的统计数据,通过计算单变量和双变量Moran’s I指数,检验了金融发展与经济增长的空间相关性,并运用空间Durbin模型实证检验了考虑空间溢出效应后金融发展与经济增长的关系,结果表明:城市GDP存在显著的正向空间自相关性,城市GDP与资本积累、劳动力投入存在正向空间相关性,而与金融发展水平存在负向空间相关性;在考虑空间溢出效应后,金融发展仍然是推动经济增长的重要因素,本地区金融发展对周围地区经济增长具有负向空间溢出效应,而本地区经济增长、资本积累及劳动力投入对周围地区经济增长具有正的空间溢出效应。1     

中美股指间的动态相依结构及突变因素——基于时变Copula-ARMA-NAGARCH的分析

为了克服传统格兰杰因果检验等方法在研究股市相依结构时存在的不足,文章构建了时变Copula-ARMA-NAGARCH模型,研究了中美股指及中国主要股指间的动态相依结构及其突变影响因素.研究发现,中国主要股指间的动态相依关系存在显著差异,中美两国主板间和创业板间的联动关系密切,其相依结构具有显著的突变特征.其中,国际因素对中美股指间的相依结构具有正向影响,对国内股指的相依结构影响不显著;国内因素对国内股指相依结构的影响是正向的,对中美股指间的相依结构影响是负向的,中美两国股票市场表现为非对称的相依结构.     

投资者行为如何影响股票市场流动性?——基于投资者情绪、信息认知和卖空约束的分析

投资者交易行为是形成股票市场流动性的前提和基础,市场投资者情绪变化引起投资者产生有偏差的信息认知,通过卖空约束的市场行为选择影响市场流动性.论文首先通过理论推导得出影响市场流动性的三个命题,然后结合我国股票市场发展现状做出相应理论判断并对其进行实证检验.结果发现,在我国股票市场中,投资者情绪对市场流动性的影响是正向的,投资者情绪越高,市场流动性越强;我国股票市场中参与交易的投资者在面临新的消息面时更多的呈现出认知不足的特征.该特征的投资者随着认知程度的增加反而会降低市场流动性;与理论判断相反,我国股票市场中开展的融资融券业务进一步促进了投资者情绪对市场流动性的影响.最后就如何构建我国有效流动性的股票市场提出了四点政策建议.     

市场流动性的状态转换及其突变点检测研究

通过构建AR-MS-GARCH模型,分析了市场流动性的状态转换机制,并设计了一种新的突变点检测指标。实证结果表明,市场流动性存在明显的"低—高"波动状态交替转换特征,两种状态都有较强的波动持续性,但不同状态转换和持续期存在一定的非对称性;计算突变点检测指标发现,市场流动性在样本期内存在五个突变点,而它们所对应的时刻往往是市场流动性"强—弱"转换的临界点。这些结论有助于监管部门及时采取政策措施,减少市场流动性突然逆转的可能性,以维护金融系统稳定。     

经济增长、股票收益率与股市流动性 之间的时变影响 ——基于TVP-SV-SVAR 模型的分析

中国股市流动性对提高股票收益率,促进经济发展的作用不容忽视,股票收益率与经济增长对 股市流动性的影响也在日益增强。将经济增长、股票收益率和股市流动性同时纳入TVP-SV-SVAR 分析 框架中,从时变视角分析三者之间的内在关系。实证结果表明,股票收益率是股市流动性和经济增长的 单向Granger 因果关系,股市流动性对股票收益率具有较强的时滞效应且时变性非常显著,经济增长对股 市流动性的冲击效应呈现“勺子”形态,而股市流动性对经济增长的冲击效应呈现“山谷”形态,不同时点 的股市流动性对经济增长的影响具有明显的不对称性和时变性。据此,建议从促进经济高质量增长、完 善股票市场制度、建立风险对冲机制等方面保持股市充足的流动性,以提高股票市场稳定性。