金融机构尾部风险溢出效应———基于改进非对称CoVaR模型的研究

为准确度量我国金融机构对金融系统的尾部风险溢出,本文改进了基于CoVaR 方法的分位数回归模型。基于极值理论和ARMA-GARCH模型拟合收益率边缘分布,构建了改进的非对称CoVaR模型,从系统性金融风险贡献绝对值(△CoVaR)和相对值(%CoVaR)两方面详细考察了2002年7月1日至2018年12月28日我国42家上市金融机构的尾部风险溢出效应。结果表明:在q=0.01的情况下,不同类型金融机构对金融市场的系统性金融风险贡献有显著差异,银行类与保险类机构的系统性金融风险值得重点关注;金融机构的系统性金融风险贡献相对值与在险价值存在显著联系,自身风险最低的银行类机构具有最大的风险溢出强度,是我国系统性金融风险防范的核心对象,尤其是国有控股银行。研究结论对于有效防范我国系统性金融风险具有重要的理论价值和现实意义。     

基于尾部风险关联网络的中国金融机构间风险溢出效应研究

基于尾部风险溢出思想,采用2007-2017年的周收益率数据,运用CoVaR模型测度银行、证券、保险及房地产四行业40家上市公司之间的风险溢出效应,并结合系统性风险指数,得出各机构风险吸收与扩散能力排名。运用极大平面过滤图(PMFG)算法对风险溢出网络进行化简,构建仅包含关键路径信息的ΔCoVaR有向加权风险溢出网络,并结合网络中节点关联特征指标,为系统重要性金融机构的有效识别提供了全新视角。总体来看,各行业依风险传递方向不同而对风险的敏感程度各异,网络中关键节点对系统的整体结构影响较强;证券公司内部风险关联较为紧密,房地产机构承受行业间风险多源自银行业,大型国有商业银行对其他行业的风险发散能力较强。     

中国上市金融机构关联性度量及影响因素分析

本文结合非对称斜率模型与单指标分位数回归,构建了中国上市金融机构的尾部风险网络,从而刻画中国金融市场尾部风险关联性的时变特征,并基于金融机构层面探讨尾部风险关联性的影响因素。研究表明,中国金融系统的总关联性与部门内关联性在金融危机与股灾期间显著上升,其中保险的部门内关联性为银行、保险、证券三部门中最高,而部门间关联性远小于部门内关联性,部门间的风险传染效应较为微弱。研究还发现投资活动是金融机构形成尾部风险关联的重要渠道,投资业务占比过高的机构应予以更多监管。     

群体分析视角下商业银行对金融体系的风险溢出效应研究

本文基于异质市场假说和高频数据,利用高频数据采样频率高及富含波动信息的特点,构造多银行和系统间多元联合分布过程,并将银行间的动态联系纳入考虑,构建了蕴含丰富经济意义、形式灵活的高频动态多条件CoVaR模型及基于此的群体性系统性风险贡献指标。从群体分析视角出发,研究了不同商业银行群体对金融体系的风险溢出效应。结果显示：就系统性风险贡献度而言,该模型准确刻画了近年不同时期下我国三类商业银行系统性风险贡献度的时变特征,其表现为在次贷危机及欧债危机、我国“钱荒”时期及股票市场异常动荡时期,由于风险的传染性等特征导致三类商业银行的系统性风险贡献度均有所上升,而在其他时期则相对平稳;就单个银行对系统的风险溢出影响而言,工商银行的风险溢出比率最大,与其庞大的资产规模以及在金融体系中的重要地位与作用密不可分;当分析同类型银行群体的风险冲击时,国有商行类的系统性风险溢出比率值最高,其次为股份制商行类,该两类的溢出比率相差无几,且均远大于城商行类,表明股份制商行对金融系统的风险溢出影响不可小觑;当剖析不同类型银行群体时,此模型同样适用。本文所构模型能够实现多个银行对金融系统极端风险贡献的度量,可为监管部门的分类监管及有限能力下银行救助顺序的确定提供一定参考依据。     

中国金融业跨市场风险测度与分析——基于GARCH-Copula-CoVaR模型

采用GARCH-Copula-CoVaR方法对银行、证券、保险和信托业之间的风险传导进行了实证研究,研究分析当某一行业自身处于极端风险时,对其他行业影响的共同风险绝对值和相对值。研究表明,银行、证券、保险、信托业两两之间都存在显著双向风险传递,平均共同风险相对值为32.46%;银行、证券、保险与信托业两两之间风险外溢值呈现非对称性;传统行业间风险外溢大于新兴行业间的风险外溢。证券行业对其他三个行业的关联影响最大,是最大的风险源头,体现了风险传递结构上的多层次性。中国的金融监管需要更加关注风险源头,建立机构监管向功能监管转变的联合协调监管机制,引入第三方评估机构,完善信息公开机制。     

中国金融机构系统重要性的度量

文章基于系统性风险指数SRISK方法,结合我国金融机构的实际上市情况,利用DCC-GARCH模型,分别推导了A股、H股的长期资本短缺公式,并计算SRISK实际数值.然后以上市银行、保险、证券等金融机构等的交易数据为样本,确定了金融机构系统重要性的排名,并将其与基于同一分析框架的MES分析法进行对比分析.结果发现,度量我国金融机构的系统重要性,需要在MES分析的基础上,结合动态相关性和波动性,根据SRISK模型法评估排名.我国金融机构的系统重要性层次分明,保证了监管机构宏观审慎的有效性.     

商业银行系统性风险价值及溢出的测度

文章通过Co Va R模型,采用2007年11月16日至2014年2月7日12家上市的商业银行收盘价的周数据,利用分位数回归法考察我国不同上市银行与银行系统之间的双向溢出效应以及上市银行的风险贡献度。实证结果表明,在q￡0.05区间内,单个银行与银行系统之间存在双向的风险溢出效应且两种风险溢出之间存在关联;对中国银行系统而言,风险贡献度最大的银行是工商银行、中国银行和浦发银行,12家上市银行系统重要性之间的差别不大,但是稳健性存在较大差别。     

我国行业间尾部风险溢出的测度及时空驱动因素研究

基于经济金融的共生共荣关系,本文采用LASSO分位数回归构建我国金融与实体行业间的尾部风险网络,利用复杂网络分析法对行业间尾部风险溢出进行测度分析,并从时空两个维度探讨行业尾部风险溢出的驱动因素。研究结果显示,第一,我国经济金融系统中的31个行业形成了“牵一发而动全身”的尾部关联网络,金融行业间、实体行业间以及金融与实体行业之间均存在密切的尾部关联,而且在与实体行业的互动中,金融行业内部存在结构性不平衡。第二,经济金融系统中的风险传染源既可能来自金融行业,也有可能来自实体行业,银行、医药生物、计算机和建筑装饰是经济金融系统中重要的“风险驱动者”。第三,在空间维度上,行业间投入产出关联越密切,其尾部风险溢出水平越高,且相比前向关联,后向关联对行业间尾部风险溢出的解释力更强,即尾部风险主要沿产业链从下游向上游行业进行逆向传导;两两行业间的收益相关性和波动相关性越高,尾部风险溢出越强;行业自身风险水平越高,其接收其他行业的尾部风险溢出越强。在时间维度上,宏观经济环境和融资环境是行业尾部风险溢出动态变化的主要驱动因素。     

基于Copula的我国商业银行整体风险度量

全面风险管理是金融机构风险管理的最新发展方向,它衡量了一所金融机构在同时面临多种风险情况下的整体风险水平.度量整体风险水平需要将各种风险进行整合,但是金融机构面临的风险不仅种类各异,风险之间交互影响的相关关系更是难以刻画.在已知各种风险边缘分布的前提下,copula函数在进行风险整合、构建整体风险分布方面有许多优良特性.文章采用Copula函数方法,对我国商业银行面临的市场风险、信用风险和操作风险进行整合,并得到银行整体风险水平的一个度量.     

中国上市银行增量长期条件风险价值估算研究

防控系统性金融风险的前提在于风险趋势的动态监测，该趋势决定于长期条件风险价值溢出传染。为有效测度中国上市银行的增量长期条件风险价值指标并评价其系统重要性和系统脆弱性，选用GARCH-MIDAS模型估算其长期波动率、短期波动率及总波动率，使用DCC-MIDAS模型测度长期相关系数和总相关系数。将所测算出的长期波动率与长期相关系数相结合，计算出增量长期条件风险价值、长期风险溢出指数和长期风险吸收指数。对比分析增量长期条件风险价值和以往研究中所使用的增量条件风险价值之间的差异和联系。考察剔除短期扰动下的风险价值溢出的长期趋势特征，并根据构建的长期风险溢出指数和长期风险吸收指数，稳健地识别出剔除短期扰动下的系统重要性银行和系统脆弱性银行。研究表明：其一，金融资产波动可以显著分解为长期波动和短期波动，长期波动决定着银行收益率波动趋势；金融资产间的相关系数则主要由其长期相关系数决定，并受到短期因素的干扰；其二，长期风险价值确实能够有效测度银行风险价值变化趋势，且增量长期条件风险价值决定增量条件风险价值的变化趋势，是银行风险溢出传染的核心要素；其三，通过增量长期条件风险价值构造的长期风险溢出指数LS...     

在岸离岸人民币利率极端风险溢出研究

本文采用递归MVMQ-CAViaR模型,对境内外人民币利率极端风险溢出效应进行实证检验。结果表明：境内外人民币利率存在极端风险溢出效应,短期品种表现出显著的双向极端风险溢出,而长期品种以在岸利率对离岸利率单向极端风险溢出为主。在极端风险层面在岸市场仍然处于利率信息的中心地位,且暂时没有旁落离岸市场的担忧。一旦离岸人民币利率发生极端变动,央行会及时进行干预并引导市场参与者预期,降低在岸利率未来的极端风险水平;但面对小的离岸市场冲击,央行更倾向于让在岸利率进行自我调节,离岸冲击会提高在岸利率未来的极端风险水平。本文构建的模型具有较好的预测能力,有助于金融监管部门对离岸利率极端风险进行动态准确地管理。     

脱实向虚和金融强监管对金融实体行业间极端风险关联的影响

随着金融机构影子银行业务的扩张和部分实体企业“脱实向虚”倾向的加剧,金融与实体经济的联系愈发紧密,对于极端风险的研究不应只局限于金融体系内部。故此,本文首先基于行业指数日度数据与五分钟高频数据测算行业风险价值,其次利用Elastic-Net-VHAR模型构建金融实体极端风险网络进行动态演化分析,最后研究实体与金融行业间风险溢出水平的影响因素。结果显示:第一,基于横截面维度,材料和工业行业在网络中居于中心位置,金融行业的风险净溢出水平为负;第二,2017年金融强监管政策开启后,网络整体密度明显下降,实体行业对金融行业风险输出水平降低,而金融行业对实体行业风险输出水平略有提升;第三,面板回归结果显示,实体行业“脱实向虚” 程度显著提升了实体与金融行业之间双向风险溢出水平,并且在金融强监管与双向风险溢出水平之间起到了正向调节效应。根据上述结论,建议监管层进一步推进金融强监管政策,注意金融监管政策与供给侧结构性改革政策之间的配合,还应特别重视对实体企业金融化规模进行严格监控,更加有效地防范系统性风险。     

基于经济金融关联网络的我国系统性风险防范研究

如何防范化解系统性风险一直以来都是社会各界普遍关注的热点问题,但系统性风险的源头究竟在哪?传导机制又如何？目前还没有定论。现有对系统性风险的研究成果大多关注于金融行业内部,忽略了实体经济在系统性风险传递过程中扮演的角色。防范系统性风险真的仅限于金融行业吗？本文从经济金融关联网络视角出发,以我国整体经济领域中各行业为研究对象,运用系统性风险度量新方法——TENET构建2002-2017年我国行业间系统性风险溢出网络,在此基础上对行业间的风险溢出水平以及传导结构特征进行全面地考察分析,并为科学防范系统性风险提供有效建议。研究发现：（1）我国行业间系统性风险溢出的总体水平在金融危机或市场过热期间显著增强,同时各行业系统性风险输出与输入水平的时序特征存在明显差异,输出水平大幅波动而输入水平呈平稳状态;（2）信息技术、房地产和材料行业不仅是主要的系统性风险源头,而且容易受到其他行业风险外溢的影响,是整个经济金融关联网络中最具系统重要性的三个行业,同时各行业的系统重要性具有明显的时变特征;（3）虽然金融行业在整个经济金融关联网络中的系统性重要性仅排在第四位,但是金融与房地产和能源两个行业具有长期较强的双向风险溢出关系,而且金融与房地产之间的双向风险溢出强度在系统性风险溢出网络中居首位。本文研究结论的政策启示在于提醒监管部门防范系统性风险要立足全局视角,正视金融在其中扮演的角色,不能过度高估金融行业的系统性风险地位,同时要找准风险源头行业并对其做好前瞻性调控,尽可能避免风险的产生,并在风险传递初期切断风险溢出的路径避免风险大规模蔓延。     

不同行业与金融系统的波动溢出效应分析

文章借助分位数回归技术,结合CoVaR法,研究国内银行业、保险业、多元金融服务业及房地产行业与金融系统的波动溢出效应。研究发现:行业的波动都会显著增加金融系统的CoVaR,但风险贡献有差异,存在行业到金融系统的波动溢出现象,从敏感性来看,金融系统对银行业最敏感;行业之间存在双向波动溢出;行业之间的△CoVaR反映各个行业间的业务关系及金融市场发展的格局和态势。     

关联性视阈下金融机构风险传染效应的实证分析

关联性是分析金融机构间风险传染效应的重要途径,文章基于关联性视角,运用线性GARCH检验等方法度量金融机构风险传染效应.实证结果表明:金融平稳时期,金融机构内部传染占主流;危机期间,金融跨行业间相互传染显著提升,其中以银行业传染效应尤为显著.     

金融法律风险及其防范

一、金融法律风险界定金融法律风险是指因金融法规缺位或对法律条文的歧义产生误解、执行不力、规定不细等原因导致无法执行双边合约,造成金融机构的损失。在我国当前经济转轨时期,金融机构遭遇法律风险的可能性有三种情形:一是法律法规缺位,导致一些金融活动无章可循,市场秩序     

证券投资预期收益率与风险的度量方法

收益与风险是证券投资的两个核心,任何机构和个人进行证券投资前,都必须计算证券在一定时期内的收益率,并以此为基础来估计该证券的预期收益率.因此,证券的预期收益率和风险是证券投资分析的两个重要指标.本文提出了三种切合实际而且容易操作的风险估计方法,能够准确而且又比较保守地估计出收益率的变化范围.     

上海金属期货与现货市场非对称波动溢出效应的实证研究

运用二维非对称BEKK-GARCH模型,考察了上海金融期货与现货市场间收益率的非对称波动溢出效应.实证结果表明:样本期铝期货与现货收益率间存在双向的波动溢出效应,而铜期货与现货收益率波动溢出效应不显著;铜、铝期货、现货市场间都存在双向的波动非对称效应,都对来自对方市场的"消息"的冲击有显著的反应.     

中国银行系统风险影响因素的实证

文章采用中国14家上市银行1999-2015年的日收盘价数据估计出相应的beta系数,使用简单面板OLS模型、固定个体或时间效应模型以及随机个体或时间效应模型,对中国银行系统风险的影响因素进行分析.实证结果显示:银行系统风险与金融杠杆、贷款资产率以及盈利能力有正相关关系,与银行规模和流动性比率有负相关关系.     

不同压力与复杂压力下的银行体系流动性风险测试

文章基于宏观经济波动、同业风险传染和不同风险演化的视角研究了不同压力与复杂压力冲击下银行体系的流动性风险.研究发现复杂压力冲击危害在一定范围内不随压力程度的增加而加大,滞胀背景下复杂压力冲击对银行体系流动性的危害将大于其他压力情景,复杂压力因素冲击并不比单一压力因素具有更强的危害,但银行体系流动性将随着压力的传递与深化出现复杂变化.