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．     

系统性金融风险的产生与消除

随着全球经济一体化进程的不断加快,防范系统性金融风险成为了当前世界经济重点关注的问题之一。由于系统性金融风险的产生会对本国及其他各国经济造成严重的负面影响,所以各国必须积极采取有效预防措施消除风险的产生,防止风险扩散成为全球性的金融危机。系统性金融风险的消除策略包括:加强系统性金融风险的监督管理力度,规范和约束市场金融创新,重视金融市场总体流动性管理。     

房地产行业冲击下的系统性风险

房地产是当前中国最大的“灰犀牛”之一.本文首次就房地产行业冲击对我国所有行业可能造成的系统性风险影响进行了压力测试.为克服以往二维压力测试无法刻画所有行业之间联动的问题,本文提出了一种新的动态高维Copula(DHDC)宏观压力测试方法.还提出了一种新的系统性风险度量—条件市值损失(CoMVL),它结合了已有风险度量CoES和MES的优点,又融入了市值信息,从而更好地测量负向冲击的影响.利用中国18个行业的指数回报数据,基于DHDC压力测试的实证分析表明：房地产行业冲击对其他各个行业产生了广泛的不利影响,如果未来一个月内房地产行业累积收益率下跌20%,将会导致制造业、金融业、信息技术业和采矿业的市值分别下跌10.14万亿元、0.81万亿元、0.65万亿元和0.42万亿元,收益率分别下跌29.10%、7.81%、15.27%和10.92%;房地产行业冲击对一个行业造成的市值损失75%以上归结于间接影响,即房地产行业通过影响其它行业而其它行业又对目标行业造成的影响.风险溢出网络分析表明,房地产行业冲击主要通过信息技术业、采矿业、批发零售业、交运仓储业、水电煤气业和建筑业六个行业对制造业和金融业产生了不利影响.拓展分析还表明,房地产行业冲击时间越长,对其他行业产生的不利影响也就越大;而且房地产行业负向冲击产生的影响要大于同等幅度下正向冲击产生的影响,即当前稳定房地产下跌预期对防范系统性风险相对更加重要.一系列稳健性检验都证实了本文结果的可靠性.本研究对于全面理解和防范房地产行业冲击对其它各行业可能带来的系统性风险具有重要的政策指引意义.     

外部冲击视角下中国银行业和房地产业风险传染性测度

利用基于极值理论的VAR模型和CD模型,在检验了银行业及房地产业个体机构风险水平的基础上,研究了2个行业内及行业间的风险传染情况,并将房地产业与银行和其他行业间的风险传染特征进行比较。结果表明,房地产业发生风险的概率较大,危机后房地产业和银行业之间的传染性显著增加,并且银行业与房地产业之间的风险传染概率明显高于银行业与其他行业之间的风险传染概率。据此,提出了一系列政策建议,以增强对风险传染的防控能力。     

基于资产负债表关联的银行系统性风险研究

应用61家银行2009年年报数据对基于资产负债表关联的银行间市场双边传染风险进行研究,从信用违约和流动性风险角度对传染路径和资本损失进行估测,并深入分析银行间市场的不同结构对传染效应的影响,此外,本文还应用负二项式计数模型对系统重要性银行和易被传染银行的微观特征进行实证检验.研究得出:(1)在“完全分散型”市场结构假设下,我国银行间市场传染性风险极小;当考虑交易主体集中度并假设“相对集中型结构”时,系统性风险和传染效应将上升;当考虑违约风险和流动性风险联合冲击时,资本损失和风险传染的范围显著扩大.(2)大型国有银行处于银行间资本流动的中心环节,尤其中国银行和工商银行是传染风险发生的重要诱导来源.(3)影响银行在拆借市场中系统重要性的因素有银行类型、资产规模和风险头寸;而影响银行易受传染性的因素有银行类型、资本充足状况和风险暴露程度.     

新时代防控金融风险跨市场交叉网络传染机制研究

文章基于习近平新时代中国特色社会主义金融思想与大数据时代背景,探讨了防控金融风险跨市场交叉网络传染机制。通过模型的理论推演及数值仿真模拟分析,研究结果表明：防控金融风险跨市场交叉传染主要取决于R₀,其值越大,金融风险跨市场交叉传染越容易形成蔓延趋势;金融风险在各个金融子市场之间交叉传染蔓延趋势主要取决于β、δ、α、μ、γ等因素;仅采取事前防御措施或事后防控化解的金融风险防范措施都将缺乏效率,应从事前防御与事后化解两个层面统筹采取金融风险防范措施以提升防范金融风险跨市场交叉传染能力;在此基础上从三个层面提出了防控金融风险跨市场交叉网络传染机制,为构建金融风险救助机制预案以阻隔金融风险在各个金融子市场之间进一步交叉传染蔓延,实现新时代增强金融风险跨市场交叉传染防范与控制能力,更好的防范与化解系统性金融风险以助力打好防范化解重大风险攻坚战、维护国家金融安全的目标提供一定的借鉴与参考。     

基于银行-资产双边网络模型的系统性风险及投资策略研究

受近几年的国际金融危机及金融全球化的影响,对金融系统的系统性风险的研究已成为国内外学者的关注热点。考虑到当前基于"银行-资产-银行"间接传播渠道的相关研究相对匮乏,本文基于银行-资产双边网络模型来分析银行系统性风险。首先,使用中国47家上市银行2018年的资产负债表数据构建了中国银行系统的双边网络模型,研究分析各类资产遭受冲击时外部冲击、降价出售效应及银行所持有的各类资产占银行总资产的比例对银行系统性风险的影响。然后,引入系统性冲击方式,通过设置具有不同属性的两大类资产并生成四种冲击事件来构建银行的投资策略模型,从资产视角探讨银行最优的投资策略。研究发现,外部冲击与降价出售效应这两个产生系统性风险的影响因素在一定区间值时会产生叠加效应,使银行系统性风险急剧增加;五种资产类中,贷款类资产对外部冲击最敏感;分析发现在各类资产冲击下都未倒闭的所有银行的资产组合具有一定的相似性;进一步研究发现银行系统中存在着最优的资产组合,使得银行在稳定的同时能获取最大收益,并且资产负债比越大的银行其风险承受能力越强,从而可以选择更激进的投资策略来追求高收益。     

网络结构与银行系统性风险

建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还提出了一种构造无标度网络的方法.通过仿真模拟,研究发现集中度越高的网络由于传染而倒闭的银行数量越多.但是,当基础违约的银行数量不多时,网络集中度越高,由于传染而倒闭的银行的总资产越少.此外,在集中度高的网络中大银行倒闭引发违约传染的可能性和影响力都会大于集中度低的网络.而小银行引发传染的可能性远低于大银行,但是小银行倒闭达到一定规模时,可以引发大银行传染倒闭.     

经济政策不确定性与系统性金融风险溢出——基于关联网络视角

经济政策不确定性（EPU）已成为系统性金融风险的重要驱动因素。研究基于七个部门的35个相关因子抽取系统性金融风险信息,综合采用DYCI溢出指数法、复杂网络分析法和滚动时间窗口技术等构建跨部门风险溢出网络,考察和检验EPU与金融体系内部风险压力承接与转移的关联动态和传导机制。研究发现：EPU与金融部门各维度风险变量间存在关联网络,且EPU冲击加剧了系统性金融风险的网络传染效应;危机时期,EPU冲击下的跨部门风险协同运动趋势明显,网络结构呈现更高的完备性。同时,本文研究结论为阻断内外部风险冲击以及维护经济金融稳定提供重要的理论基础和决策参考依据。     

经济新常态视野下银行金融风险管理研究

在经济新常态背景下,缓增长、重调整成为经济发展的主要特征,这给银行的发展带来了新的发展机遇,同时也导致银行面临的金融风险不断增加。经济新常态视野下,银行开展金融风险管理需要结合银行的经营目标以及经营模式,采取科学合理的措施对金融风险进行管理和调控,有效防范金融风险。基于此,文章主要分析银行金融风险管理存在的问题,并提出经济新常态视野下的金融风险管理措施,以供参考。     

中国金融机构的系统重要性及系统性风险传染机制分析——基于复杂网络的视角

采用最小生成树(MST)和平面极大过滤图(PMFG)方法构建和分析金融市场网络可以动态识别金融网络中节点的系统重要性,而利用最小生成树的唯一性可以全面而直观地显示系统性风险的传导机制。我们通过对银行间同业拆借市场进行的实证分析证明了该方法的有效性和稳健性,特别是最小生成树方法对系统性风险传导潜在路径的识别以及系统性风险的宏观审慎监管提供了直观而有效的手段。     

多时间尺度下行业间系统性金融风险溢出及拓扑结构分析

系统性金融风险频发,其表现出的风险溢出效应受到国内外学者广泛关注。通过极大重叠离散小波变换和溢出指数方法,从静态和动态视角定量研究不同时间尺度和阶段下我国市场行业间系统性金融风险溢出特性,并构建多时间尺度和不同风险阶段下风险溢出网络,分析其拓扑结构演化规律。实证结果发现：行业间总体风险溢出水平较高,市场整体风险联动性强;原始尺度下国防军工、农林牧渔、有色金属行业为主要的风险溢出行业,资本市场及相关行业、化工及机电、部分服务业、医药生物行业始终是主要的风险接受行业;不同时间尺度下行业间风险溢出特性会发生明显的改变,且随着时间尺度的增加,整体风险溢出特性开始减弱;内生危机时行业间风险溢出水平要高于外生危机;同一社区下的行业之间会优先发生风险的传递。所得结果可为监管者和投资者提供一定的决策参考。     

石油价格冲击与经济波动风险最小化的货币供应机制分析

本文通过构建一个包含石油价格冲击的DSGE模型,基于经济波动风险的最小化,研究了石油价格冲击对中国货币供应机制的影响。在模型结构参数贝叶斯估计的基础上,通过货币政策前沿的比较分析,回答了中国货币供应机制是否应该对石油价格冲击做出反应以及应该如何反应的政策问题。研究结果表明,中国当前的货币供应机制并没有对石油价格冲击做出显著的反应,但为了减小经济波动的风险,中国的货币供应机制在对产出增长和通货膨胀反应的同时,对石油价格冲击做出反应具有必要性。     

工业企业财务困境形成机制分析

本文针对工业企业的财务困境,重点分析了工业企业运作流程对其财务困境形成的影响和工业企业在日常运作、资本结构、企业发展战略中的财务管理影响,并从工业企业财务困境形成机制的实质因素出发,针对工业企业财务困境的形成原因提出相应的解决措施.     

Inadvertent Systemic Risk in Financial Networks: Venture Capital and Institutional Funds

This paper set out to explore if the observed structure of VC syndication is conducive to pseudo-diversification in the portfolios of the VCs' sources of funds; the institutional fund managers. One hypothesis is tested that states that the observed investment network is significantly riskier than we would expect in a random allocation of risk.Data are employed on the syndication of 20 UK-based VCs, in the 11 years from 1993–2003, along with their interactions within that period with 73 different institutional funds. The hypothesis is tried by means of a z-test developed from the comparison of observed risk scores and the mean of a population of risk-proxies. This population is derived with randomised models.The findings are consistent with the observed structure of VC syndication and institutional fund-VC interactions being conducive to less diversification than expected, particularly where institutional funds invest in just two VCs. This result extends prior research. Chiefly, the study explores a gap in portfolio theory; with mutual dependency between financial agents, risk can be pseudo-diversified, affecting all parties. The data examined in this study relates VC syndication to ineffectiveness in reducing portfolio risk, in contrast with its established association to risk mitigation. Also, it is suggestive of social structure within the VC community that is replicated in interactions with both ventures and institutional fund managers. A full understanding of VC syndication and investment risk should extend beyond its prior focus on VC firms and investee ventures, and also encompass the source of funds.This paper uses case studies and a statistical model to explore the limitations of portfolio theory in the presence of investment networks with interacting agents. The research highlights that such investment networks create a kind of systemic risk that is neither particularly rare nor without disastrous precedent.     

金融机构系统性风险溢出和系统性风险贡献——基于滚动窗口动态Copula模型双时变相依视角

本文以33家上市金融机构为研究样本,利用滚动窗口动态Copula模型对金融机构与金融系统之间相依关系的时变结构与时变系数进行双时变拟合,测度了金融机构的系统性风险溢出和贡献,从宏观、行业和机构层面分析了系统性风险贡献的影响因素。研究发现：证券类机构贡献了最多的系统性风险,而银行类机构对整个金融系统最具有潜在威胁性;金融机构与金融系统的相依结构决定了机构风险的外溢程度,而金融机构与金融系统之间相依程度以及系统自身波动性会显著影响整个系统的系统性风险;中国金融风险与财政风险之间存在相互转换的现象,化解系统性风险的根本办法是不断改善金融生态环境。本文可能的贡献有两点：第一,建立具有双时变特征的滚动窗口动态Copula模型,使模型设定和估计结果更接近真实情形;第二,从宏观、行业、机构三个层面分析机构系统性风险贡献的影响因素,这有助于从系统性风险产生的源头进行风险防控,供监管部门决策参考。     

基于灰色变化率关联度的灰色趋势分析模型的构建及应用

为了考察序列间动态变化趋势的相似性,提出了衡量变化率接近程度的灰色变化率关联度,并讨论了灰色变化率关联度的性质,进而基于变化率关联度提出了灰关联空间分解的新方法。根据行为序列与特征序列变化率正负性的一致性,构建空间分解指数,对灰关联空间进行分解,对特征序列与行为序列进行灰色趋势分析,识别出与特征序列的变化趋势基本保持同步的行为序列。既能够根据变化率关联度对全体行为序列进行排序,也可以在子空间内部再根据变化率关联度进行排序,从而分别在同步子空间与异向子空间识别出关键因素与次要因素。最后将基于变化率关联度的灰色趋势分析应用于阜新煤炭产业集群关键影响因素的识别中,并与其它关联度结果进行了对比分析,验证了本文模型的有效性。     

网络环境下顾客忠诚的形成机制研究

顾客忠诚的驱动因素等静态分析已非常丰富,但尚缺乏顾客忠诚度形成过程的动态研究。本文以二次网络购物作为研究背景,通过前后两次配对取样,探讨顾客忠诚度的形成机制。第一次取样获得493份有效问卷,三个月后再次取样,获得有效配对数据383对。研究结果发现,单次顾客满意度与单次顾客忠诚度的关系与以往研究的结论一致,具有正向显著影响;在时间动态效应下,再购顾客满意度对顾客忠诚的形成具有完全中介作用;更重要的结论是,基于二次购物的体验,顾客满意度对顾客忠诚的形成具有递推式影响,并可追溯到第一次购物体验的满意度,以此为基础构建顾客忠诚的形成机制模型。     

嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明：(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。