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。     

系统性风险:金融系统与实体经济间反馈效应

金融系统与实体经济间高度的关联性，使得系统性风险在金融系统与实体经济间具有反馈效应.本研究提出了度量系统性风险反馈效应方法，并利用中国2013年～2017年银行与实体企业相关数据进行实证研究.结果表明：忽视实体经济的作用，将会造成低估银行系统性风险，实体经济不同行业对银行系统性风险的影响具有显著差异性；银行系统对实体经济系统性风险具有显著影响，而且不同类型银行的影响具有显著差异性；银行系统对整个经济系统的系统性风险贡献程度随着时间在变化，不一定就比实体经济的高.在此基础上，本研究进一步揭示了系统性风险的影响因素.     

全球数字货币波动对中国金融资产的风险溢出效应研究北大核心CSSCI

随着数字经济的快速发展,经济社会对于数字货币的需求迅速增大,推动经济增长的同时也给金融市场带来了巨大的冲击。与此同时,中国金融市场的开放程度越来越高,全球数字货币的波动也可能对中国金融资产造成输入性风险。本文测度了全球数字货币资产价格波动对中国大类金融资产的风险溢出效应及其动态演化特征,并在此基础上分析和识别了影响全球数字货币与国内大类资产之间系统性风险的核心因素。结果发现,全球数字货币与国内金融资产之间具有一定的极端风险关联性,长期看,全球数字货币在该系统的风险传导中占主导地位,受国内金融资产的影响相对较小;短期看,下行风险总体关联性波动以及瞬时大幅上涨次数要高于上行风险总体关联性。同时,市场中的恐慌情绪是全球数字货币与国内金融资产之间系统性风险的主要影响因素。     

基于危机条件概率的系统性风险度量研究

2007年次贷危机的爆发，令系统性风险的度量受到了广泛关注，但是目前常用的度量方法存在多种问题，不能较好地反映金融业系统性风险的实时变化。本文提出一种新的系统性风险度量方法——危机条件概率（Conditional Probability of Crisis，CPC），将系统性风险定义为单个金融机构发生危机导致整个金融系统也陷入危机的概率，可以利用股票收益的下尾相关性计算得出。该方法概念清晰，较好地体现了系统性风险的内涵，并且可得到实时更新的系统性风险。实证基于中国49家上市金融机构的股票价格数据，得出了2007-2016年我国金融业及金融子行业系统性风险。结果显示：2014年下半年以来，中国整个金融行业的系统性风险呈明显上升的趋势，目前甚至已经显著高于次贷危机时期；证券业系统性风险在样本时间范围内一直呈显著上升趋势；银行业对金融行业的影响最大，证券业和保险业的影响力也在逐步上升。     

中国金融机构关联性与系统性风险贡献研究——基于尾部风险溢出网络视角

在后危机时代如何准确地测度金融机构的系统性风险贡献以识别系统重要性金融机构是宏观审慎监管的重要任务.采用2010年至2019年中国32家上市金融机构数据以及宏观特征变量，通过TENET模型构建尾部风险溢出网络以度量金融机构关联性，并引入公司规模、杠杆和流动性指标，基于改进的PageRank算法提出网络-市场-账面相结合的系统性风险贡献测度思想，具体从系统整体、部门行业、机构个体三个层面对网络关联性展开实证分析.研究结果表明：1)金融系统总体关联性在危机与下行时处于高位水平，尾部风险溢出网络能有效捕捉极端风险事件；2)行业内的关联性水平总体而言高于行业间的关联性水平，但在极端情况下跨行业风险溢出强度会增大；3)银行和保险机构相对证券机构而言对系统性风险的贡献程度更高.     

证券公司风险管理分析

证券公司风险管理的研究对于整个证券公司风险预防而言，具有极强的预防作用。面对市场风险、流动性风险不确定因素的加深，证券公司的风险管理必须有一个显著的提升。因此，本文通过分析辨识证券公司风险的来源的基础上，提出以成立专门的应对风险的机构或是委员会的方式来防控证券公司面临的风险，以降低风险带来对证券公司的伤害。     

中美贸易摩擦对中国沪深股市行业板块的影响

以"2018年中美贸易摩擦事件"为时间节点,分别构建贸易摩擦前、后的中国沪深股市行业间风险溢出网络.基于多种网络中心性指标,构建反映行业风险传染及风险承受强度的综合指标.从行业间风险溢出效应、股市稳定性、网络结构变化等角度分析贸易摩擦对股市的影响,探究影响各行业风险传染(承受)强度的因素,并在贸易摩擦背景下识别影响行业网络变化的主要因素.研究表明:1)贸易摩擦事件促使股市系统性风险加剧及稳定性水平下降,并降低网络的鲁棒性; 2)在短期内,贸易摩擦对网络稳定性具有决定性影响.在中长期上,贸易摩擦对网络稳定性的影响逐渐减弱,而宏观经济指标、汇率、货币政策等经济政策将逐渐主导网络稳定性的变化; 3)贸易摩擦后,各行业的风险溢出效应发生不同程度的改变,影响各行业风险传染(承受)强度的因素也不尽相同.研究结论对我国金融监管部门进行宏观审慎管理、把控系统性风险、维护金融市场稳定性具有一定的参考价值.     

证券公司风险内部控制现状与对策研究

我国的证券公司发展的非常迅速，也取得了良好的发展成果，然而仍然有一些问题制约着我国证券公司的发展，其中一个重要的问题就是缺乏健全的风险内部控制，造成了经营管理的内部失控，使风险损失的可能性加大了。文章主要分析了当前我国证券公司风险内部控制的现状以及存在的问题，并在此基础上提出了相应的对策。     

“国家队”救市、股价波动与异质性风险

2015年～2016年股灾以来,"国家队"救市是否起到了稳定市场的作用,受到了业界和学界的广泛关注.本研究利用2015年第三季度至2016年第四季度A股上市公司机构持股数据,探讨"国家队"救市对股价波动的影响.研究结果表明:"国家队"持股有效降低了股票价格的波动,并且这一作用显著区别于其他机构投资者;"国家队"持股稳定股票价格主要体现在对异质性波动的降低上,对系统性波动则没有显著影响.进一步研究发现,"国家队"持股通过改善信息环境、降低噪声交易、稳定投资者情绪以及减少投资者异质性信念来降低异质性波动.本研究拓展了政府干预市场和机构投资者相关的发现,对危机期间资本市场监管和系统性风险防范化解相关政策的制定具有启示意义.     

存款保险制度、影子银行与银行系统性风险

为了防范系统性银行危机的发生,我国于2015年推出了存款保险制度,该制度能否有效降低我国银行系统性风险是关乎金融稳定的重要现实问题.以我国存款保险制度的实施为契机,本文基于16家上市银行2010年第四季度~2017年第二季度的面板数据,首先,将金融机构间的关联网络和金融机构市值纳入到系统性金融风险的测度中,进而探讨我国存款保险制度对银行系统性风险的影响及其作用渠道.结果表明存款保险制度的实施显著提高了其他商业银行(中、农、工、建以外的商业银行)的系统性风险;存款保险制度主要通过影子银行渠道增加其他商业银行的系统性风险.本文的研究对于我国强化影子银行的宏观审慎管理、引入基于银行系统性风险的差别存款保险费率设计和完善系统重要性金融机构的评定,具有一定的借鉴意义.     

存款保险制度、影子银行与银行系统性风险北大核心CSCDCSSCI

为了防范系统性银行危机的发生,我国于2015年推出了存款保险制度,该制度能否有效降低我国银行系统性风险是关乎金融稳定的重要现实问题.以我国存款保险制度的实施为契机,本文基于16家上市银行2010年第四季度~2017年第二季度的面板数据,首先,将金融机构间的关联网络和金融机构市值纳入到系统性金融风险的测度中,进而探讨我国存款保险制度对银行系统性风险的影响及其作用渠道.结果表明存款保险制度的实施显著提高了其他商业银行(中、农、工、建以外的商业银行)的系统性风险;存款保险制度主要通过影子银行渠道增加其他商业银行的系统性风险.本文的研究对于我国强化影子银行的宏观审慎管理、引入基于银行系统性风险的差别存款保险费率设计和完善系统重要性金融机构的评定,具有一定的借鉴意义.     

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。     

基于目标的风险度量方法

VaR和CVaR在国内外风险管理实践中得到了普遍应用,但监管者以概率置信水平作为其监管目标的方法对于实际投资者的风险度量而言并不是很直观,投资者更加关心的是资产目标价值能否实现的风险.将资产的目标价值以直观的方式加入到风险的定义中,提出了广义一致风险测度公理假设,并证明了广义一致风险测度也具有很好的性质.此外,看跌期权作为测度风险的有效方法,具有直观的经济含义,可以证明它满足广义一致风险测度公理假设.最后建立了看跌期权费风险测度和E-VaR/E-CVaR之间的数量关系.     

基于LGCNET多层网络的中国A股上市公司系统性风险度量

系统性风险度量一直是金融风险领域的热点问题,但是对于复杂网络条件下的度量方法还缺乏深入研究。本文将滑动窗口分位数回归与局部高斯相关方法相结合,构建出一种全新的多层时变网络——局部高斯相关网络(Local Gaussian Correlation Network, LGCNET)。基于此方法,本文通过研究中国证券市场股票总体及尾部收益的非线性相关性,分析了2018年至2021年我国A股50家上市企业关联网络的演化特征,通过考察金融网络系统性风险水平在整个时间段内的变化情况,探究了新冠疫情及中美贸易摩擦期间上市公司网络的风险变化情况。结果表明：第一,金融与科技行业是网络节点的中心,与其他行业公司存在较高关联性,表明该类行业是风险传导的中心。第二,基建及银行类公司因为其市值高,在系统中的重要程度普遍较高;同时,尾部风险排名高于其市值排名的企业具有较大市场影响力和风险传导能力,也应该受到关注。第三,在系统层面,受信用风险加剧及中美贸易摩擦的影响,2018年整个网络系统普遍具有较高风险水平;但在2020年新冠疫情期间,国内系统性风险一直控制在较低水平。     

基于网络视角的银行业系统性风险度量方法

网络模型已经成为研究银行系统性风险的重要方法。然而现有研究忽视了银行系统性风险的小概率特点,同时也缺少度量银行系统性风险的统一标准。为此,本文提出了基于网络模型的银行系统性风险度量方法:银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。首先,本文采用蒙特卡洛模拟方法,模拟银行外部冲击造成银行间网络损失的大样本。在银行间网络损失大样本中,估计银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。这两个测度能够捕捉到银行间网络损失的尾部特征,解决了对比随机冲击结果无法反映银行系统性风险的问题。其次,在模拟实验中,本文利用真实银行间网络结构参数,对模拟的三种银行间网络进行校准,保证了研究结论真实性和可靠性。最后,在模拟实验中发现:(1)外部冲击会引发违约传染的连锁反应,并导致银行间网络损失分布从近似正态分布转变成尖峰厚尾分布,最后变成双峰分布。(2)网络集中度越高发生违约传染连锁反应的概率越小,但是传染的破坏力会更大。(3)银行间网络的潜在传染作用会极大的放大银行系统的风险,而且违约传染效应是呈指数增长的。     

基于目标的风险度量方法

VaR和CVaR在国内外风险管理实践中得到了普遍应用,但监管者以概率置信水平作为其监管目标的方法对于实际投资者的风险度量而言并不是很直观,投资者更加关心的是资产目标价值能否实现的风险.将资产的目标价值以直观的方式加入到风险的定义中,提出了广义一致风险测度公理假设,并证明了广义一致风险测度也具有很好的性质.此外,看跌期权作为测度风险的有效方法,具有直观的经济含义,可以证明它满足广义一致风险测度公理假设.最后建立了看跌期权费风险测度和E-VaR/E-CVaR之间的数量关系.     

投资者保护基金的几个问题

投资者保护基金一方面可以通过补偿客户资产．化解证券公司破产风险、另一方面可以通过对成员公司财务信息进行持续监控，及早防范和控制证券公司破产风险，具有增强投资者信心、保障市场长期投资资金供给的积极作用．因而受到各国监管当局的重视。     

证券公司风险的实证分析及风险券商处置模式研究

证券市场是一个充满风险的市场.中国证券市场作为一个新兴发展中的市场,具有更大的风险.本文对证券公司的风险现状和风险案例进行了实证研究.同时,对证券市场中风险券商的处置模式进行了探索.     

排污权价格随机情境下基于CVaR 准则的企业生产决策

面向排污权市场价格随机情境,通过提取理性企业在产品生产、污染削减、排污权交易等方面决策行为与排污权市场价格之间的关联性,推导了排污权市场价格随机情境下的企业随机利润函数;基于条件风险价值(CVaR)风险度量准则,推导了任意置信水平下随机利润的风险价值(VaR)解析表达式,建立了不同排污权预期价格和置信水平下的CVaR测度模型;基于此,深入论证了给定置信水平下实现随机利润CVaR最大化的企业最优决策及其特征,并系统分析了外部情景要素变动对最优决策及其优化结果的影响。主要结论表明：在企业分别作为排污权出售者与购买者两种情况下,随机利润CVaR的具体测度因利润下行风险存在的排污权市场价格区间不同而存在差异;基于CVaR准则,考虑决策风险的最优决策受到决策主体置信水平、排污权初始配额、排污权市场价格均值及标准差等多因素的复杂影响,进而系统性地偏离风险中性最优决策,并表现出风险规避特征;通过算例分析对所得结论进行全面验证,进一步说明该模型能较好地刻画与反映排污权交易企业决策风险及其现实决策行为。     

风险资产组合的均值—M有效前沿及其实证分析

本文基于由Carlo Acerbi(2002)提出的一类一致性风险度量—谱风险测度M,给出了谱风险测度的一些性质及构造谱密度的一种具体形式;重点讨论了正态情形下风险资产组合的均值—M有效前沿,探讨了其经济含义,并与经典的均值—方差有效前沿进行了对比研究,获得了若干深入的结果。由于期望短缺ES是特殊的谱风险测度,因此其对应的有效前沿是本文结果的特例。最后,本文利用前面的结论对深市和沪市的风险资产组合的均值—M有效前沿作了实证分析。