金融系统性风险的双向溢出效应及其CoVaR模型估计

在信息化金融社会,风险的衡量与预警成为金融稳定的重要影响因素.文章以商业银行为实证,通过在险价值CoVaR模型,利用我国16家上市商业银行数据对商业银行系统性风险的双向溢出效应进行模型估算.研究显示,商业银行系统性风险存在明显的正向双向溢出效应.资产规模对商业银行应对风险的能力产生较大影响,一些规模较小但经营灵活的商业银行由于区域特色较为明显,也具有较强的风险抵御能力.     

商业银行非利息收入、市场竞争与风险承担的实证检验

基于中国17家商业银行2000～2011年的面板数据,文章采用面板门限回归模型考察商业银行非利息收入、银行间竞争程度对商业银行风险的影响.结果表明:商业银行间竞争程度加强有利于降低商业银行风险；而非利息收入与银行风险间存在非线性关系:银行资产规模低于4万亿时,非利息收入的风险分散化效应并不显著,而银行资产规模超过4万亿时,非利息收入的增加加大了商业银行风险.     

影子银行对系统性金融风险的影响机理与传导机制

影子银行体系与系统性金融风险密切相关。文章基于2008—2022年我国16家上市商业银行的面板数据，运用ΔCoVaR方法测算商业银行系统性金融风险水平，实证检验影子银行业务对系统性金融风险的影响效应及传导路径。结果表明，影子银行规模控制在合理的范围内能够分散系统性金融风险冲击，当影子银行规模超过拐点时，对系统性风险具有集聚传染效应；影子银行业务对系统性金融风险的“U”型影响主要通过期限错配和稳定程度两种路径传导，而通过信贷水平和非利息收入两种传导途径则呈“倒U”型关系；商业银行个体微观特征和外部货币政策调整，导致影子银行业务对系统性金融风险的影响存在异质性。     

宏观审慎政策能否抑制商业银行风险承担

选取2010—2020年中国225家商业银行年度数据,构建面板回归模型实证检验了宏观审慎政策对银行风险承担的影响及其作用机制。研究表明：(1)宏观审慎政策的实施有助于抑制银行风险承担。相对于国有银行与城农商行,宏观审慎政策对股份制银行风险承担的抑制效应更大。(2)同业负债、贷款集中度及杠杆率在宏观审慎政策与银行风险承担的关系中承担着多重中介作用,宏观审慎政策主要通过降低银行同业负债、贷款集中度及杠杆率渠道来降低银行风险承担,“宏观审慎政策—同业负债/贷款集中度/杠杆率—银行风险承担”的传导渠道均有效。(3)跨境资本流入对宏观审慎政策与银行风险承担关系具有负向调节作用,跨境资本流入规模增大会减弱宏观审慎政策对银行风险承担的抑制作用。(4)银行家信心对宏观审慎政策与银行风险承担关系具有负向调节作用,银行家信心提升会减弱宏观审慎政策对银行风险承担的抑制作用。该成果将为提升宏观审慎监管效率及防控中国银行业风险提供重要的理论指导与决策参考。     

宏观审慎、货币政策与银行贷款竞争的风险效应

本文在阐释银行贷款竞争风险效应生成机理的基础上，分析了宏观审慎与货币政策对这一效应的影响机制，并选取321家商业银行2007—2021年的面板数据进行实证分析。研究发现，贷款竞争与银行风险之间存在U型关系，且通过了Lind-Mehlum三步法检验；在竞争度低于临界值的良性竞争区制与高于临界值的恶性竞争区制，贷款竞争分别具有风险抑制与风险加剧效应。政策工具的边际影响方面，资本监管对贷款竞争的风险效应具有结构性治理优势，其在加强良性竞争风险抑制效应的同时减弱了恶性竞争的风险加剧效应；紧缩性货币政策与货币政策不确定性则面临权衡，二者分别从整体上削弱与放大了贷款竞争的风险效应。政策工具的协同影响方面，紧缩性货币政策及货币政策不确定性对资本监管的治理效果在良性竞争区制均无显著影响，在恶性竞争区制分别具有加强与削弱作用。进一步考察结构维度宏观审慎因素的影响发现，以同业负债占比刻画的银行直接关联有助于增强良性竞争的风险抑制效应，但也会放大恶性竞争的风险加剧效应；以业务同质化水平刻画的银行间接关联会削弱良性竞争的风险抑制效应，且会放大恶性竞争的风险加剧效应。本研究对于银行业市场化改革背景下协调运用宏观...     

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。     

金融稳定目标下非常规财政政策与宏观审慎政策的协同效应研究

如何有效促进经济稳中求进并严密防范各种风险,实现稳增长和防风险的长期均衡以助力构建新发展格局,是现阶段政策部门关注的重点所在。本文在一个包含多部门的动态随机一般均衡模型中纳入家庭住房抵押借款摩擦和银行贷款摩擦,深入探讨非常规财政政策和宏观审慎政策对房地产市场、金融市场以及宏观经济运行的调控效果,并分别考察了非常规财政政策、信贷类宏观审慎政策及其二者协同调控的福利效应。研究发现,非常规财政政策能够通过降低利差维护金融稳定,但会产生道德风险和效率成本问题;宏观审慎政策能够有效发挥“抑房价”并弱化住房贷款与非住房贷款之间挤出效应的作用,但对社会福利的影响呈“倒U”型特征。财政政策-宏观审慎政策协同调控能够有效引导信贷资金流向实体部门并缓解企业“融资难、融资贵”困境,对于促进我国经济与金融的稳定、健康发展具有重要作用。     

基于广义CoVaR模型的系统重要性银行的风险溢出效应研究

本文基于我国16家上市商业银行的股票日收益率数据,通过分位数回归估计广义CoVaR模型,即将CoVaR模型的条件由q分位点下的收益率等于VaR推广至最多等于VaR.在此基础上分别度量了上市商业银行对整个金融市场体系和上市商业银行对其他上市商业银行的风险溢出效应.结果表明,全国性商业银行的系统性风险普遍高于地方性商业银行,而各个上市商业银行之间的风险溢出效应具有显著的差异.     

我国商业银行贷款定价影响因素的实证检验

文章运用2002~2010年我国13家全国性商业银行9年的面板数据,用平均贷款利率作为因变量,用资金成本、违约风险水平、银行相对规模、资本充足率、贷款集中度、银企信息不对称程度作为自变量,分别运用混合数据OLS模型、固定效应模型和随机效应模型实证检验了我国商业银行的贷款定价影响因素,发现除资金成本、违约风险水平与我国商业银行的贷款定价水平具有显著正相关关系,而其它自变量对贷款定价的影响都不显著。     

基于国际资本多重动机的全球系统性风险传染路径识别

本文采用最新一代的SRISK方法测度了G20国家605家金融机构的系统性风险,并设计提出了基于高维的时变参数外溢网状矩阵,识别了全球系统性风险的传染路径和传染源。研究发现,各国系统性风险呈现明显增强态势,在危机时刻具有较强同步性,尤其是新冠肺炎疫情期间各国系统性风险同步激增。而欧美等发达金融市场更容易成为全球系统性风险的风险源,其中,美国溢出指数显著高于其他国家,是全球系统性风险的主要输出方;反之,新兴经济体的金融市场成熟度与放开程度远不及欧美发达国家,因此,更多地扮演着风险吸收方角色。基于面板模型的实证结果表明,资本流动骤停强化了系统性风险跨国别传染的溢出效应和吸收效应;国际资本流动的套利和套汇动机则是影响全球系统性风险传染的两个重要渠道,特别是,债券市场暴涨所引发的套利行为对吸收效应和溢出效应的影响存在显著的非对称性,而汇率升值超调引发的套汇行为则会增强系统性风险的溢出效应和吸收效应。此外,套价动机并未对系统性风险传染产生影响,一个主要原因可能在于各国的股票市场相对债券市场较为封闭,这势必隔断了套价行为对系统性风险传染效应的影响。最后,基于全球研究结论提出中国防范外部系统性风险冲击的政策建议。     

信息挖掘还是噪声交易:债券特质风险如何影响信用利差?

特质风险向债券市场传递风险的方式,直接关系到债券定价逻辑和系统性金融风险防范。本文选取交易所公司债数据,从投资者信息挖掘行为和非理性交易行为出发,研究债券特质风险对信用利差的传导效应与传导机制,并从违约视角探索特质风险产生传导效应的原因,同时分析投资者对不同类型债券所做反应的异质性。研究结论表明:特质风险会通过信息挖掘机制和噪声交易机制影响 信用利差,且以噪声交易机制为主;违约事件引致了更多噪声交易,是特质风险产生传导效应的重要环境因素;发行人的股票上市或国企背景降低了投资者面临的信息不对称程度,并有效抑制了噪声交易机 制的作用,而债券的低评级或短期限特征则会引发投资者的抛售行为,进而放大了噪声交易机制的作用。     

我国银行间市场传染性的风险测试

是否存在系统性风险隐患是衡量一国的金融安全与否的重要方面。商业银行之间由于存在复杂的信用关系使得风险容易相互传染产生"多米诺骨牌效应",进而造成系统性风险。文章尝试利用信息熵最优化矩阵,结合我国主要商业银行同业市场交易数据,通过Lingo、Matlab等数学软件编程,模拟估测不同损失水平下的银行系统性传染风险,得到了防范系统性风险对于中小股份制银行更具有迫切性等结论。     

基于RT-GAS Copula模型的经济金融行业非对称相依性及风险溢出研究

考虑到实体经济行业与金融行业间的相依关系存在杠杆效应，本文采用GJR门限结构将杠杆效应纳入包含高频信息的广义已实现自回归得分Copula(GRAS Copula)模型中，构建广义已实现门限自回归得分Copula(RT-GAS Copula)模型。利用RT-GAS Copula模型揭示实体经济行业与金融行业间时变相依关系对行业收益的非对称响应，并进一步分析经济金融行业间风险溢出的非对称性和时变特征。研究发现：各行业间的相依关系存在显著的杠杆效应，某一行业收益的上涨和下跌对该行业与其他行业间时变相依关系的影响是非对称的；行业间的相依关系会受到国家调控政策和各类市场风险事件的影响；行业间的系统性风险溢出存在非对称性，且会受到严重风险事件的影响。此外，有效性检验结果表明，当行业间相依关系存在显著杠杆效应时，RT-GAS Copula模型的拟合和预测能力优于现有时变Copula模型。     

我国银行间市场传染牲的风险测试

是否存在系统性风险隐患是衡量一国的金融安全与否的重要方面.商业银行之间由于存在复杂的信用关系使得风险容易相互传染产生"多米诺骨牌效应",进而造成系统性风险.文章尝试利用信息熵最优化矩阵,结合我国主要商业银行同业市场交易数据,通过Lingo、Matlab等数学软件编程,模拟估测不同损失水平下的银行系统性传染风险,得到了防范系统性风险对于中小股份制银行更具有迫切性等结论.     

中国系统重要性金融机构的评估

系统重要性金融机构的监管是宏观审慎监管框架中很重要的一个维度,而有效监管的前提是对系统重要性金融机构的识别与评估。文章基于边际预期损失(MES)方法,计算了中国上市金融机构的系统性风险指数。研究结果表明,加强对系统重要性银行的监管,降低银行业系统性风险应成为目前我国宏观审慎监管的重点。     

金融发展、科技创新与经济高质量发展

文章基于2012—2021年我国30个省份的面板数据,运用熵值赋权法测算金融发展、科技创新与经济高质量发展的综合指数,并通过面板门限回归模型研究金融发展与经济高质量发展之间的线性和非线性关系,以及不同科技创新水平下金融发展对经济高质量发展影响的变化。结果显示：金融发展及其分类指标均对我国经济高质量发展具有正向促进作用,且经济高质量发展水平的提高能够强化金融发展水平、金融发展规模以及金融发展效率的促进作用;金融发展对经济高质量发展的促进作用具有科技创新的门限效应,其促进作用随科技创新水平的不断提高而持续增强;科技创新对金融发展分类指标的支持作用存在差异,对金融发展规模的支持作用较强,对金融发展效率的支持作用较弱。     

货币政策和资本账户开放对商业银行风险承担的影响

文章运用GMM模型实证检验了货币政策和资本账户开放对我国商业银行风险承担的影响,以及货币政策对商业银行风险承担的影响是否会因资本账户开放程度的不同而有差异.结果显示:货币政策越宽松,或者资本账户开放程度越高,商业银行风险承担越多;货币政策对商业银行风险承担产生的影响会因资本账户开放程度的不同而有差异,资本账户开放程度越高,货币政策对商业银行风险承担的影响越大.     

财政分权、引资竞争与区域创新

财政体制作为经济规范运行的重要支撑,对区域创新具有保障作用。对此,文章选取2005—2020年285个城市的面板数据作为样本,运用固定效应模型和面板门限模型实证检验财政分权对区域创新的影响及作用机制,并进一步考察引资竞争下财政分权的创新效应。研究发现,财政分权具有显著的创新效应,且随着分权程度不断深化,财政分权对区域创新的促进作用呈现边际效应递减的非线性特征。财政分权对区域创新的促进作用存在基于引资竞争的门限效应,高水平的引资竞争有利于发挥地方政府本地化优势,强化创新效应。作用机制检验结果显示,财政分权会通过影响政府创新偏好间接促进区域创新。     

商业银行流动性错配同群效应研究

文章基于2008—2018年我国22家商业银行的数据,采用linear-in-means模型研究了导致系统性风险的银行流动性错配的同群效应问题,结果表明：我国商业银行流动性错配存在同群效应,而且银行流动性错配的同群效应是非对称的、具有“上去容易下来难”的棘轮效应;银行流动性错配同群效应存在“太大而不能倒”、管理者薪酬激励和信息学习的形成机制;银行市场势力因素弱化了流动性错配的同群效应。     

服务业地理集聚对全要素生产率影响的实证分析

文章利用EG指数对我国2003～2010年14个细分服务行业的空间地理集聚程度进行了测算,运用门限回归模型就服务业集聚对全要素生产率的影响进行了实证分析,结论表明:我国服务业整体集聚结构较差,各行业的集聚程度有所不同;不管是个体固定效应模型还是门限回归模型都表明,我国服务业集聚主要是推进了服务业的技术进步从而促进了服务业全要素生产率的提高;门限回归模型还表明服务业空间集聚对服务业全要素生产率的影响存在门限效应,其影响主要是正向影响的边际效应将逐步减弱,服务业空间集聚应该有一个最佳规模.