基于金融压力指数的金融系统性风险的测度

文章介绍了一种新的金融系统性风险测度方法一金融压力指数法,并在前人研究的基础上结合中国的现实情况构建了能实时显示中国金融系统性风险状态的中国金融压力指数.该压力指数的实证结果显示中国在2008年4～12月处在金融系统性风险较大时期,且2008年10月是2002年以来中国金融系统性风险达到最大的时期.该结果能较好的拟合2002～2009年中国金融的现实状况.因此,该指数将为我国金融系统性风险监测提供有用的工具.     

中国金融周期的计量与预测分析

文章选取1952~2008年的金融代表性指标广义货币供给M2、银行信贷额、股票市值、保险金额,建构并分析中国金融周期指数,然后根据指数序列建立了ARIMA(1,1,1)模型,最后利用模型对中国金融周期的走势进行预测,对预测结果的分析认为,我国最近一轮金融周期有向下运行的趋势,应该引起重视。     

中国金融稳定指数的构建与调节效应检验

文章在国际货币基金组织（IMF）金融稳健性指标体系的基础上,运用TVP-FAVAR模型构建我国金融稳定指数,进而以2009—2020年为时间序列,量化我国金融稳定水平,并考察“双支柱”政策对我国金融稳定指数的调节效应。得到以下结论：（1）我国金融稳定指数频繁高低交替,但整体相对平稳,具有抵御外部冲击和维持自身系统稳健的能力;（2）我国金融稳定指数不存在显著的季度特征,但区域金融稳定指数呈箱体波动,空间分布不均衡;（3）货币政策与动态准备金政策的协调配合,对金融稳定指数的调节效果最优。因此,“双支柱”政策工具调节金融稳定指数时,货币政策的运用应结合宏观经济环境与金融风险来源,避免“大水漫灌”式金融震荡;宏观审慎政策的运用要实时寻求政策框架的修正空间;“双支柱”政策工具的综合运用要结合经济金融环境相机调控,以求营造稳定的金融环境。     

金融约束指数与居民消费增长的实证研究

文章把对传统金融约束理论的认知扩展到中国股票市场,并根据银行融资市场和股票市场的金融约束政策变量构建相应隶属函数,运用主成分分析法得到1994~2009年综合性的中国金融约束指数,指数序列表明期间内中国金融约束程度呈现总体提高趋势。进一步运用误差修正模型检验金融约束指数序列对居民消费水平的影响,结果证实影响居民消费短期变动的因素可分解为金融约束指数产生的短期波动影响和误差修正项的长期均衡调整两部分。     

中国金融状况指数的构建及预测能力研究

本文首先选取利率、汇率、股票价格和社会融资规模四个金融变量,建立SVAR模型确定变量权重,构建了量化我国金融状况整体松紧程度的中国金融状况指数.其次,基于已构建指数,引入谱分析方法研究发现:中国金融状况指数与宏观经济景气指数中的一致指数、环比和同比CPI三个指标之间均存在39个月的耦合震荡周期,且中国金融状况指数领先三个指标的期数分别为1.91、0.44和5.5个月,对应一致性统计量的值依次为0.94、0.97和0.96,均接近于1,说明中国金融状况指数对宏观经济景气指数中的一致指数以及对通货膨胀均具有先导性和强相关性,可作为其他宏观经济指标的先行指标.     

中国金融稳定指数的构建及测度

随着全球金融一体化程度日益加深,金融不稳定性可能长期存在。因此,探索适合中国国情的金融稳定指数并对金融运行情况进行测度就显得尤为重要。文章从金融机构、金融市场、宏观经济环境和国际环境四个维度选取20个基础指标,采用2009—2019年的年度数据,通过主成分分析法构建中国金融稳定指数;并运用H-P滤波分析论证了所构建指数的解释效果。结果表明:消费者信心指数在构建中国金融稳定指数中权重较大,反映了消费者经济预期对金融稳定有关键性作用;从四个维度构建的金融稳定指数对中国当前金融运行状况有较好的测度和解释效果。     

中国金融稳定指数的构建及其领先能力分析

首次在将金融稳定的内涵界定为金融系统具备"正常履行其经济职能的能力"和"抵御一定冲击的能力"的基础上,构建中国金融稳定的评价指标体系及测算了2003年第二季度至2016年第一季度间的中国金融稳定指数。使用基于结构向量自回归模型的计量模型赋权法,对得到的指数进行领先能力分析。结果显示,此指数不仅能够良好地反映中国金融稳定的实际情况,而且对中国宏观经济指标具有很好的领先能力。其领先GDP指数、宏观先行合成指数、宏观一致合成指数、宏观滞后合成指数、工业生产者出厂价格指数的期数分别为4.68、3.37、5.19、6.27、4.84个季度,经检验该研究结论是稳健的。     

我国金融系统脆弱性的测度与评价

脆弱性是金融系统内在的固有属性,因其“隐蔽性”给测度造成困难.文章从银行、市场流动、股票市场以及保险等四个方面,收集整理出14个金融系统脆弱性测度指标,采用因子分析法提取出5个公共因子作为中国金融脆弱性指数的代表变量,并确定权重,对2003第2季度到2015年第1季度之间的我国金融系统脆弱性进行了测度与评价.     

金融发展对高新技术产业化影响的动态空间计量

高新技术产业化是科技创新成果市场转化的重要实现途径.文章通过对高新技术产业化Moran's Ⅰ指数测算发现,无论是采用地理距离空间权重矩阵,还是采用经济距离空间权重矩阵,在金融发展维度下我国高新技术产业化指数的Moran's Ⅰ值均显著为正;高新技术产业化水平提升是一个动态过程,其产业化水平在省域之间呈现出明显的空间溢出效应;金融业规模指数提升对高新技术产业化水平提升有明显正向促进作用;金融发展效率指数和金融集聚程度指数对高新技术产业化水平的促进作用不显著.     

我国金融产业集聚效应影响因素分析

文章采用2008～2010年我国31个省市的面板数据,对影响我国金融产业集聚的主要因素进行了实证分析。首先采用聚类分析对我国金融产业区域发展现状进行了探析,其次,我们建立了金融集聚指数与经济基础、对外开放、人力资本、金融创新、投资因素之间关系的模型,利用因子分析的方法对金融集聚指数进行了度量。     

基于金融稳健指数FSI的金融稳定性分析

文章立足于"银行稳定是金融稳定的核心"这一思想,选取用于测度金融稳定的核心指标,用熵值赋权重法构建了金融稳健指数FSI,用于度量以银行业为代表的金融稳定性。通过计算2003~2012年每年第二、四季度的FSI及其变化趋势,对金融稳定性作实证分析,从微观宏观两个方面提出对策建议,并通过金融稳健性对国民经济的影响作出分析。     

我国系统性金融风险的跨市场传染效应研究

文章结合我国金融市场的特点，从市场波动状况、资产流动性状况、投资者情绪及资产泡沫化程度四个维度，选取相应的基础性指标，分别合成我国货币市场、股票市场、债券市场、外汇市场、房地产市场及银行部门的压力指数，用来测度各市场的系统性风险水平。然后运用DY溢出指数法测算各市场间的压力溢出水平及方向性溢出程度，并在此基础上构建了压力溢出网络，以分析系统性风险跨市场传染的静态和动态机制。结果显示：从静态视角看，股票市场的压力净溢出水平最高，是我国金融网络的核心；从动态视角看，我国金融市场总体的压力溢出指数呈现较为平稳的变动趋势，但重大经济金融事件会导致其发生异常波动；通过对金融市场四个异常波动时期压力溢出情况进行比较发现，网络核心会因重大经济金融事件的冲击而发生变动，并且单一市场在金融网络中的绝对核心地位出现下降。     

科技金融发展对产业结构升级影响的实证分析

文章基于我国2006-2015年30个省市面板数据,构建包含科技金融资源指数、科技金融经费指数、科技金融产出指数的科技金融发展指数,然后运用系统GMM两步法检验了科技金融发展对产业结构升级的影响,结果表明科技金融发展对我国产业结构高级化具有显著促进作用.     

中国动态FCI构建及预测能力测度

首先从产出对通货膨胀的影响渠道出发,构建了金融变量、产出与通货膨胀之间的后视型经济模型。接着利用双伽马先验下的贝叶斯方法,估计了中心化参数状态空间模型,测度了不同金融变量通过产出渠道对通货膨胀的动态影响,并以此为基础构建了中国动态金融状况指数。最后,基于谱分析测度了所构建中国金融状况指数的预测能力。实证结果表明：第一,双伽马先验下的中心化参数的状态空间模型,在估计模型对应参数时可以较好地识别时变参数和非时变参数。第二,不同金融变量对中国金融状况指数的动态影响存在较大的差异性。货币供应量和房地产价格对金融状况指数的影响相对较大,而股票价格、利率和汇率对金融状况指数的影响权重相差不大,其中股票价格对金融状况指数的影响权重波动大于利率和汇率。第三,从金融状况指数的变动趋势来看,货币政策传导机制的实现仍然依赖数量型传导渠道,但是相比21世纪初,中国货币政策对价格型传导渠道的依赖有所上升,反映出中国近年来的金融改革是有成效的。第四,谱分析结果和滚动式外推预测结果显示,所构建的金融状况指数对宏观经济一致指数和价格具有较好的预测能力。总之,构建的中国金融状况指数较好地捕获了相关金融变量对金融市场状况...     

中国数字供应链金融发展水平及演变测度

文章立足2016—2021年中国30个省份的面板数据，构建中国数字供应链金融发展水平评价指标体系，利用泰尔指数、自然间断点分级法和莫兰指数法测度数字供应链金融发展水平。研究发现：研究期内，中国数字供应链金融发展水平呈逐年递增态势，但四大地区和五大经济带之间存在显著异质性，差异依次来源于地区间差异、地区内差异；在空间层面，数字供应链金融发展水平呈现“东部—中部—西部”及“沿海地区—内陆地区”依次递减趋势，且在大部分地区内处于较低发展水平。由此，应扩大数字供应链金融规模、改善数字供应链金融发展结构、提升数字供应链金融资源配置效率与优化数字供应链金融发展环境，以此赋能数字供应链金融高质量发展。     

基于随机模型的金融波动对农村经济增长影响分析

文章从趋势指数、随机模型和实证分析三个方面考察了金融变量的波动对农村经济增长的影响.结论如下:金融变量趋势指数和农村经济增长趋势指数变动具有某种内在的规律和联系;农村贷款、农村储蓄和农业保费收入的波动与农村经济增长正向关联性,农业存款和农业保险赔付额的波动与农村经济增长负向关联性,但系数不太显著.因此,我国应该鼓励金融机构对农村和农业的适当贷款,鼓励更多的农业消费和创新,增加农业保险的覆盖范围和覆盖行业,为农业的发展风险和创新提供保障.     

互联网金融发展对中国经济增长影响的实证

文章从内生增长理论视角出发,在线性内生增长AK模型的基础上,将影响中国宏观经济增长的关键变量简化为资本边际产出率、储蓄-投资转换率和储蓄率,进而结合中国互联网金融发展指数以及中国2011-2015年的有关时间序列数据,对互联网金融发展指数和上述变量相关性进行实证研究,结果表明互联网金融的发展对上述变量均能产生正向影响,互联网金融的发展能够有效促进中国宏观经济的增长.     

正规金融、非正规金融与经济增长关系研究

采用Moran's I指数等空间分析工具并运用空间计量模型对正规金融、非正规金融的经济影响进行了实证分析,研究结果表明:我国正规金融、非正规金融和经济增长的空间关联性逐年扩大;正规金融对经济增长的影响作用增大,非正规金融对经济增长的影响作用显著降低;正规金融和非正规金融对经济增长的影响,在2013年存在正的空间溢出效应,2005年则不存在空间效应.     

中国金融压力指数的构建与应用

金融系统性风险最终表现为宏观经济各个领域的金融压力,测度金融风险、疏解金融压力、有效降低金融风险对宏观经济的冲击,是深化金融监管工作的重中之重。结合CRITIC和标准差倒数权重法构建银行、债券、股票、外汇、地产和衍生品六大体系的金融压力子指数,在此基础上合成静态和动态权重的中国金融压力指数,并比较两指数的差异,最后考察中国金融压力指数与宏观经济变量PPI、CPI、PMI的关系。研究表明:1.动态指数测度的结果与现实更吻合,与主要宏观经济变量的关系更密切。2.高压期中国金融压力指数对CPI、PPI、PMI均具有正向冲击,PMI在金融压力冲击下存在"蝶式"效应。3.中国金融压力总指数的权重在不同压力期呈现不同特征,高压期银行和地产体系的权重上升,低压期股票体系和衍生品体系权重上升。因此,决策层在高压期应当重点调控银行和地产体系的压力,防范"灰犀牛"风险;低压期应关注股票和衍生品市场的冲击,防范"黑天鹅"事件。     

区域性金融指数构建及其应用

文章基于系统性金融风险形成的“宏观”和“空间”金融失衡成因,尝试构建适于预判区域性金融风险和宏观经济运行的金融失衡指数,并以江苏省为样本进行实证分析.结论表明,区域性金融失衡指数不但较好地预判江苏省宏观经济与金融体系风险发展趋势,而且揭示了该地区金融风险主要来源于金融资源过度聚集于固定资产投资及房地产领域.这种扭曲的金融资源配置结构导致货币资金“脱实向虚”,造成金融体系风险的随宏观经济运行及政策调控起伏交替.