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．     

收入风险与家庭风险金融资产投资——基于CHFS数据的经验证据

本研究构建了包含金融市场摩擦和背景风险因素的家庭资产配置模型，深入探究了收入风险与家庭风险金融资产投资行为的关系，发现收入风险的增加将显著降低家庭风险金融资产投资，并且市场摩擦和其他背景风险的上升均将加剧收入风险对家庭风险金融资产投资的负效应.同时，本研究使用中国家庭金融调查数据(CHFS)对理论模型的结果进行实证检验，以分组收入方差衡量家庭收入风险，研究结果表明家庭收入风险对风险金融资产投资具有显著负向影响；而信贷约束、社会互动与金融素养等金融市场摩擦因素均显著增强了收入风险对风险金融资产投资的负向效应；在健康、住房及工商业经营和负债等其他背景风险越高的家庭，收入风险对风险金融资产投资的负向影响更显著.     

数字化背景下中国货币政策利率传导效率研究——来自数字消费信贷市场的微观证据

数字经济的快速发展及数字技术的广泛应用深刻改变了金融市场结构与金融运行特征,对货币政策利率传导效率也产生了重要影响。本文利用2018～2020年国内某头部助贷机构的数字消费信贷微观数据,首次实证考察了中国货币市场利率在数字消费信贷市场上的传导效率。研究发现,数字化背景下我国货币政策利率能够有效传导至数字消费信贷市场,表明该市场具有正规金融的属性。异质性分析发现,货币市场利率对数字消费信贷市场高信用借款者、贷款期限更长产品的利率影响更大,表明该市场具有明显的信用溢价和违约风险溢价特征。进一步分析发现,以中期借贷便利为代表的中期政策利率以及货币政策利率处于货币政策紧缩期对数字消费信贷利率具有更高的传导效率,数字消费信贷市场同样存在货币政策的风险承担渠道。本文研究对疏通货币政策利率传导机制、健全现代货币政策框架以及对微观市场的监管具有重要现实意义。     

基于异质价格信念的金融资产泡沫形成机制

假设风险资产未来价格变化由其过去价格变化外推形成,基于现金流股息冲击提出一个新的资产价格泡沫模型研究金融资产泡沫形成机制、提炼其内在特征、获得金融市场稳定发展的相关启示。假设异质价格信念投资者具有常绝对风险规避效用偏好,基于期望效用模型获得基本面投资者和外推型投资者的最优风险资产需求函数;进一步,假设外推型投资者在资产交易过程中部分关注风险资产基本价值,修正其最优风险资产需求函数,在市场出清状态下获得资产价格泡沫模型;基于模型参数设定模拟金融资产泡沫形成机制,并结合金融市场证据分析其内在特征;最后,从投资者异质性和无风险资产收益率层面设定参数值对比讨论影响金融资产泡沫强弱程度的因素。结果表明：在正的现金流股息冲击下,外推交易行为导致金融资产泡沫,且具有滞后性;金融资产泡沫具有典型的三阶段特征,量价齐升是金融资产泡沫产生的显著标志;无风险资产供给是金融资产泡沫的抑制器;投资者结构及其价格信念差异与金融资产泡沫的强弱程度密切相关。研究不但为金融资产泡沫形成机制提供了一个分析框架,而且为金融市场稳定发展提出相关决策参考。     

我国金融资产价格与通货膨胀关联性研究

金融资产价格对一个国家的金融市场、资本市场平稳运行产生重要影响,金融资产价格过高可以引起通货膨胀,近而产生金融危机,严重情况下可以产生经济衰退。因此通过对金融资产价格和通货膨胀的概念研究,找出二者的关联性,为稳定资本市场,促进经济发展产生积极的作用。研究金融资产价格波动可以找出影响通货膨胀的因素,促进金融资产市场健康发展。     

基于随机矩阵理论的加密货币网络拓扑性质研究北大核心CSSCI

金融资产之间的关联往往表现为一个复杂动态系统,不同资产之间存在着显著的联动性。对金融资产之间相依关系、风险传导的深入研究不仅能够及时防范风险冲击,规避损失,而且对促进金融市场健康发展具有重要意义。基于随机矩阵理论探讨加密货币网络拓扑性质,选取2018年3月20日至2019年12月31日37种主要加密货币为研究对象,运用非线性DCCA相关系数和传统的线性相关系数构建加密货币之间的相关系数矩阵,同时运用随机矩阵理论对两种相关系数矩阵进行去噪过滤,在不同的阈值下构建加密货币网络,研究加密货币之间的相依结构、网络拓扑性质和各加密货币的风险传染强度。研究结果表明,加密货币之间的非线性相依关系更加强烈。加密货币网络呈现出小世界效应,在不同的阈值下,加密货币网络的连接关系强度不同。当阈值较小时,加密货币网络比较稠密且稳定性较强;当阈值较大时,加密货币网络比较稀疏,此时加密货币网络的平均度和平均聚类系数也较小;并且两种相关系数矩阵下的加密货币网络主要表现为异配性。进一步研究发现,加密货币市场中存在大量随机噪声,根据随机矩阵理论去噪后加密货币之间的相关关系更加紧密,在同一阈值下去噪后加密货币网络平均度和平均聚类系数有所增大,异配性更加明显。通过对加密货币网络风险传染实证分析可知,以太坊和艾达币的风险最容易在网络中传染给其他加密货币。加密货币网络呈现出不同的局部时变特征,并且阈值较小时,网络的局部时变特征更加稳定。实践中建议最好从非线性的角度测量加密货币之间的相依关系,并且要考虑相依关系的动态性;从事加密货币的投资者要时刻注意加密货币资产之间的风险传导,特别是以太坊和艾达币对其他资产的影响;建议相关金融风险监管者加强对加密货币的监管,保证金融市场的健康发展。     

认知差异是否影响中老年投资者持有风险资产?

分析最新中国健康与养老追踪调查数据发现,认知能力的差异是影响中老年居民持有风险资产的重要因素之一;同时,认知能力对信息密集度较低的金融资产(如政府债券)持有的影响较弱,表明信息成本或信息障碍可能是认知能力影响中老年居民金融市场参与的潜在机制。由于认知差异引起个体间理财能力差异和额外风险,因此,加强投资者教育,培养投资者金融素养,提高金融市场信息透明度,对于提升老年福利和资本市场的良性发展具有重要意义。     

中国金融市场的发展趋势与战略选择

一、全球化浪潮下西方金融市场的发展新趋势传统经济把金融市场分割为货币市场和资本市场 ,从而赋予两个市场不同的功能。 2 0世纪 90年代以来 ,随着金融全球化的发展 ,西方主要发达国家的货币市场和资本市场重新统一的趋势非常明显 ,整个社会资金运动系统出现了新变化。其金融市场融合的主要标志是 :(一 )各种子市场的资金标价越来越趋于统一。由于投资者在不同市场之间的流动性逐步加大 ,以及大量的、多样化的边际买者和边际卖者不断博弈 ,经过折现后不同市场的金融资产在同等风险程度下成交价格的差额在缩小 ,相同风险偏好的资产投资组合…     

银行投资组合多元化与系统性风险的关系研究

在现代金融系统中,人们逐渐开始关注整个银行业的系统性风险而不仅仅是个体风险,而传统经济学中个体银行投资组合多元化理论对于系统性风险来说并不一定是有效的,因此对于银行投资组合多元化与系统性风险之间的关系仍需要深入研究。本文基于简化的金融市场,通过资产负债表刻画银行和资产之间的联系,构建了描述银行破产边界的数学模型,并以此为基础分别研究了银行个体风险、系统性风险、考虑拆借关系的系统性风险以及同时考虑减价出售和拆借关系的系统性风险之间的区别与联系,进而分析了银行投资组合多元化对不同风险的影响。最后,参考实际金融市场中的参数取值,对本文构建的模型进行了数值实验,研究结果表明：多元化会使银行的投资组合变得相似从而更容易引发系统性风险,资产减价出售和银行间拆借关系的存在同样会增加银行系统性风险,因而通过减少投资组合多元化和控制银行拆借比例等措施可以在一定程度上降低系统性风险的发生,这对于系统性风险的监管具有较高的参考价值。     

房地产市场与银行业系统性风险北大核心CSCDCSSCI

中国房地产市场通过贷款违约及其与银行业之间的耦合作用等渠道影响银行部门风险.基于持有共同资产网络模型,考虑上述两种渠道引发的银行业系统性风险.时间维度而言,房地产贷款违约造成的直接风险远小于降价抛售带来的间接风险.空间维度而言,5家大型商业银行、招商银行、浦发银行等是系统重要性银行,华夏银行、广发银行和招商银行等是系统脆弱性银行,个人住房抵押贷款等是系统重要性资产.研究发现资产结构、银行结构和加权资产结构等是重要的风险因素,系统性风险错配指数可以刻画中国银行业系统性风险状况.通过耦合作用分析发现,银行业系统性风险同时也会对房地产市场形成冲击作用,两者风险的相互强化加剧了风险爆发程度.